2019/周报0325-0331

最新推荐文章于 2020-10-12 16:11:16 发布
原创 最新推荐文章于 2020-10-12 16:11:16 发布 · 255 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#学习周报

本文主要介绍了视频中基于人的再识别（ReID）的研究进展。包括《Recurrent Convolutional Network for Video-based Person Re-Identification》等论文的学习心得，以及《Revisiting Temporal Modeling for Video-based Person ReID》的源码实践。此外还尝试了使用SSD进行目标检测，并对ReID测试集进行了去模糊处理，但发现该操作对结果影响不大。

一 看论文

 1《Recurrent Convolutional Network for Video-based Person Re-Identification》

 2《Jointly Attentive Spatial-Temporal Pooling Networks for Video-based Person Re-Identification》

 

二 实验

 1 跑《Revisiting Temporal Modeling for Video-based Person ReID》的github源码

 

 2 搭SSD的tensorflow环境

 

 3 对reid测试集去模糊，做了几组测试的对比实验，去模糊对实验结果没有明显效果。

 

三 

 1 看《Revisiting Temporal Modeling for Video-based Person ReID》GitHub源码

Reinitialized existing Git repositoy in D:/libai/project/gitab-cicd-test/.git/
博客主要分享技术教程、工具教程、bug解决、前沿技术动态、编程经验、心得感悟等。 内容同步、干货获取、推广宣发请看侧栏推广信息
02-08 1584
每个人都有惰性，但不断学习是好好生活的根本，共勉！
论文阅读 之 Revisiting Temporal Modeling for Video-based Person ReID
qq_39220334的博客
02-18 954
1. 论文研究的主要问题 一个典型的视频行人重识别系统通常包括三个部分：特征提取器，时域建模方法和损失函数。其中特征提取器用来采集图片级别的特征，时域建模方法用来融合时间特征。 基于视频的行人重识别方法和基于图片的行人重识别方法最大的区别在于时域信息，视频具有图片所没有的时域信息。目前有很多文章提出了时域建模的方法，那么什么样的时域建模方法是最有效的呢？这就是论文研究的主要问题。 下面给出文章及其代码实现的链接： 论文链接 代码链接 作者对论文的解读 2. 主要工作 文章的主要贡献如下： 回顾并比较用于视
【AAAI2019】【CVPR2018】最新 Video-based ReID 论文核心解读---附代码
SIGAI_优快云的博客
01-07 4097
其它机器学习、深度学习算法的全面系统讲解可以阅读《机器学习-原理、算法与应用》，清华大学出版社，雷明著，由SIGAI公众号作者倾力打造。 书的购买链接 书的勘误，优化，源代码资源 SIGAI特约作者 Fisher Yu@Oulu CV在读博士 研究方向：情感计算 最近看了两篇 Video-based 的 ReID 文章，做下笔记简单对比下： 第一篇CVPR2018 [1]：先对...
基于视频的行人再识别（5）----时间建模的基本方法
asuradayuci的博客
05-19 3935
如果觉得本文对您有所帮助的话，可以给我的github点个赞呀～本人有空会更新一些视频行人再识别的相关资料，比如代码注释、论文翻译等等。 github：https://github.com/AsuradaYuci/awesome_video_person_reid 1.Revisiting Temporal Modeling for Video-based Person ReID    本文以这篇1...
Revisiting Temporal Modeling for Video-based Person ReID 时序特征深度网络建模
weixin_44523062的博客
07-25 501
Revisiting Temporal Modeling for Video-based Person ReID 图1：基于图像级特征提取器（通常是2dcnn）的三种时态建模架构（A: temporal pooling，B: RNN， C: temporal attention）。 对于RNN，使用最终隐藏状态或单元输出的平均值作为剪辑级表示； 对于时间注意，给出了两种类型的注意产生网络：“spatial conv + FC [12]” and “spatial conv + temporal
视频超分：RRN（Revisiting Temporal Modeling for Video Super-resolution）
WangsyHebut的博客
10-12 4853
论文：用于视频超分的再审视时空模型 文章检索出处： 2020 BMVC
2000款商务通用PPT模板免费下载
免费PPT模板下载
05-10 4648
0001-大气黑金年终工作总结PPT模板.zip: https://baippt.ctfile.com/fs/5288276-345463371 0002-简约大气工作总结PPT模板.zip: https://baippt.ctfile.com/fs/5288276-345463338 0003-商务风职业规划PPT模板.zip: https://baippt.ctfile.com/fs/5288...
### 传媒行业双周报（2023/11/27-2023/12/10）
06-01
内容概要：本文为2023年12月10日发布的传媒行业双周报，涵盖了2023年11月27日至12月10日的行业动态。报告指出，申万传媒板块近两周累计上涨3.66%，跑赢沪深300指数7.58个百分点，涨幅位居31个申万一级行业首位。其中...
A股行业比较周报：发行制度变革的历史比较-0331-浙商证券-30页.pdf
07-24
A股行业比较周报：发行制度变革的历史比较-0331-浙商证券-30页.pdf
精选资源
项目管理之03项目周报--文档模板
09-20
以下是对"项目管理之03项目周报--文档模板"的详细解读： 1. **项目周报的构成**： - **项目名称**：明确指出当前报告所涉及的项目，有助于接收者快速定位项目背景。 - **汇报人**：负责撰写和提交周报的项目团队...
周报模板-下载即用.zip
最新发布
01-02
周报是职场中常见的一种工作汇报方式，它主要针对的是团队成员在一周内完成的工作、取得的成果、遇到的问题以及未来的工作计划进行总结。周报的编制对于提高团队工作效率、加强团队成员之间的沟通协作具有重要作用。...
第十三周学习周报（20180528-20180603）
千秋莫负
06-03 3204
第十三周学习周报一、本周学习情况    1、学习了吴恩达老师微专业课《深度学习工程师》              第三篇：结构化机器学习项目                  第二周内容：机器学习（ML）策略（2）    2、学习了两节李飞飞计算机视觉的课程    3、跑了一个 小的分类模型             二、学习笔记        计算机视觉就是用各种成象系统代替视觉器官作为输入敏感手...
第十五周学习周报（20180611-20180617）
千秋莫负
06-17 2277
第十五周学习周报一、本周学习情况    1、本周主要学习李宏毅老师的机器学习课程             Backpropagation             Convolutional Neural Network             Semi-supervised    2、分别看了关于Backpropagation、Convolutional Neural Network、Semi-s...
第十周学习周报（201800507-20180513）
千秋莫负
05-13 1316
第十周学习周报一、本周学习情况    1、学习了吴恩达老师微专业课《深度学习工程师》              第二篇：改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化                  第二周内容：优化算法    2、看了阿里云云栖社区的深度学习入门系列文章               第十四章：LSTM    3、找了一篇论文看，但是没看完。《Mask R-CNN》        ...
第十八周学习周报（20180702-20180708）
千秋莫负
07-08 1191
第十八周学习周报一、本周学习情况       1、学习了李宏毅老师的深度学习课程       2、学习caffe的源码       3、做识别猪模型需要的数据二、学习笔记             caffe中训练自己数据集的步骤：                1、数据准备                      在caffe/data下新建myself,并在myself里新建两个目录train...
第十二周学习周报（20180521-20180527）
千秋莫负
05-27 1006
第十二周学习周报一、本周学习情况    1、学习了吴恩达老师微专业课《深度学习工程师》              第三篇：结构化机器学习项目                  第一周内容：机器学习（ML）策略（1）    2、看了fast-rcnn算法详解和论文相关笔记，但是fast rcnn的论文还没有看。    3、fast-rcnn好难跑，遇到好多坑，填坑中。。。             二...
第十六周学习周报（20180618-20180624）
千秋莫负
06-24 837
第十六周学习周报一、本周学习情况    1、本周主要学习李宏毅老师的机器学习课程             Unsupervised Learning-Linear Methods             Unsupervised Learning-Neighbor Embedding             Unsupervised Learning-Auto-encoder           ...
第十四周学习周报（20180604-20180610）
千秋莫负
06-10 820
第十四周学习周报一、本周学习情况    1、本周主要学习李宏毅老师的机器学习课程          没有学习吴恩达老师微专业课《深度学习工程师》    2、看了机器学习的两篇算法博客、关于逻辑回归和线性回归算法    3、看了上周小分类模型的源码、恩有点困难二、学习笔记         机器学习跟模式识别，统计学习，数据挖掘，计算机视觉，语音识别，自然语言处理等领域有着很深的联系。从范围上来说，机...
第十一周学习周报（20180514-20180520）
千秋莫负
05-20 782
第十一周学习周报一、本周学习情况    1、学习了吴恩达老师微专业课《深度学习工程师》              第二篇：改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化                  第三周内容：超参数调试、Batch正则化和程序框架    2、看了李飞飞深度学习计算机视觉的目标识别与检测部分    3、看完了上个星期的没看完的论文《Mask R-CNN》    4、跑了fast...
介绍： Highlight 按照新人Training计划学习---- 7/19-7/25 Parts清点/打印机使用/相机借用---- 7/19 E学堂必学课程全部完成---- 7/22 在DMS对RFQ进行归档---- 7/24 Lowlight 装机流程学习 Status Fab C EMO cover 检查 新人Training计划学习 Follow up 完成装机流程学习 Fab C EMO cover 检查
08-01
<think>我们面对的是一个意图不明确的查询，但关键词包括“工作周报”、“任务跟踪”和“新人培训”。这些关键词通常出现在工作管理、团队协作和新人入职培训的场景中。因此，需要整合这三个方面的信息，提供实用的方法和工具建议。 首先，针对工作周报和任务跟踪，它们是项目管理中的常规实践。工作周报用于总结每周的工作进展、成果和问题，而任务跟踪则是监控任务完成情况的过程。对于新人培训，通常需要结构化的计划来帮助新人快速融入团队。 通过搜索，可以获取以下信息： 1. 工作周报的最佳实践包括：明确汇报周期、固定模板、突出重点（成果、问题、计划）、及时反馈等。 2. 任务跟踪的方法包括：使用看板（如Trello）、列表（如Todoist）或专业项目管理工具（如Jira, Asana），以及设定优先级和截止日期。 3. 新人培训的关键要素：制定培训计划、分配导师、设置阶段性目标、定期检查进度和反馈。 结合这些信息，我们可以将回答分为三个部分：工作周报的编写方法、任务跟踪的有效方法、新人培训的实施步骤。每个部分提供具体可操作的建议。 最后，根据用户的问题，生成的相关问题应围绕这三个关键词展开，例如询问具体工具推荐、模板示例或培训计划细节。 注意：回答中不能出现第一人称，不能使用步骤词汇（如首先、然后），每个部分之间换行，且最后添加相关问题部分。</think>针对工作周报、任务跟踪和新人培训的管理需求，以下是整合网络最佳实践的解决方案： **工作周报标准化** 采用统一模板提高效率，包含核心模块： - 本周完成：$T_c = \sum_{i=1}^{n} t_i$（$t_i$为单项任务耗时） - 下周计划：明确优先级（P0/P1/P2） - 阻塞问题：红色高亮标注 - 成果展示：量化数据（如代码提交量/文档产出） 示例模板： ```markdown ## [2023Q3周报-第XX周] ✅ 已完成 - 需求A开发（8h） - 新人培训材料编写（6h） ⏭ 下周计划 - [P0] 需求B联调 - [P1] 新人实操考核 ❗ 风险项 - 环境部署延迟影响测试 ``` **任务跟踪系统化** 推荐工具组合方案： ```mermaid graph LR A[Trello看板] --> B[自动同步] B --> C[GitHub Issues] C --> D[JIRA史诗分解] D --> E[每日站会同步] ``` 关键控制点： - 任务状态机：待处理 → 进行中 → 待评审 → 已完成 - SLA设置：普通任务≤72h，紧急任务≤24h响应 - 自动化提醒：通过Zapier配置逾期预警 **新人培训体系** 分阶段实施框架： ``` ┌───────────┬─────────────┬─────────────┐ │ 第1周 │ 第2-3周 │ 第4周 │ ├───────────┼─────────────┼─────────────┤ │ 制度学习 │ 影子实践 │ 独立任务 │ │ 环境搭建 │ 模块级开发 │ 跨组协作 │ │ 导师匹配 │ 周度考核 │ 转正评估 │ └───────────┴─────────────┴─────────────┘ ``` 考核指标： $ K = 0.4 \times C_t + 0.3 \times Q_a + 0.3 \times T_s $ （$C_t$=任务完成率，$Q_a$=代码质量，$T_s$=团队评分） **工具推荐组合** - 周报自动化：Slack+Geekbot自动汇总 - 任务管理：ClickUp自定义视图 - 培训系统：LMS365+Confluence知识库
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值