DRACOYU的博客

python搜索指定文件夹的某指定文件或某名称的所有文件，一般采用glob.glob函数，匹配文件路径，返回所有匹配的文件路径列表匹配符包括“*”、“?”和"[]"，其中“*”表示匹配任意字符串，“?”匹配任意单个字符，[0-9]与[a-z]表示匹配0-9的单个数字与a-z的单个字符。glob.glob返回所有匹配的文件路径列表。它只有一个参数pathname，定义了文件路径匹配规则，这里可以是绝对路径，也可以是相对路径。下面是使用glob.glob的例子：import glob..

人类的学习方法是半监督学习，他们能从大量的未标记数据和极少量的标记数据学习，迅速理解这个世界。半监督学习最近有没有什么大的突破呢？我的Twitter账号被这篇 《The Quiet Semi-Supervised Revolution》【1】博客刷屏了。这篇博客介绍了 DeepMind 的 MixMatch 【2】方法，此方法仅用少量的标记数据，就使半监督学习的预测精度逼近监督学习。深度学习领域的未来可能因此而刷新。以前的半监督学习方案，一直以来表现其实都很差。你可能会想到 BERT 和 GPT，这两个

摘要车辆再识别是智能交通系统和智慧城市的核心技术之一，但类内多样性和类间相似性对现有方法提出了巨大的挑战。本文提出了一种利用属性信息，同时引入两种新的随机增益的多导学习方法，以提高训练过程中的鲁棒性。在此基础上，提出了一种属性约束方法和分组重排序策略来优化匹配结果。在CVPR 2020 AI城市挑战赛中，获得了66.83%的mAP和76.05%的rank-1准确率。本文提出的方法主要针对车辆ReID任务提取鲁棒特征，最后采用集成和重排序方法对结果进行优化。1.提出了一种利用属性信息进行车辆ReI

什么是哈希表？哈希表（Hash table，也叫散列表），是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。记录的存储位置=f(关键字)这里的对应关系f称为散列函数，又称为哈希（Hash函数），采用散列技术将记录存储在一块连续的存储空间中，这块...

CVPR2018论文翻译 Human Semantic Parsing for Person Re-identification2018年05月21日 23:18:39 hyk_1996 阅读数：490 标签： 行人重识别 论文翻译 更多个人分类： 行人重识别 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1804.00216.pdf 摘要    混乱的背景、...

center loss来自ECCV2016的一篇论文：A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition。 论文链接：http://ydwen.github.io/papers/WenECCV16.pdf 代码链接：https://github.com/davidsandberg/facenet理论解析请...

https://www.pkuvmc.com/publications/msmt17.html