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RSS订阅原创 CBIR:图像检索初阶入门指南
什么是图像检索？给定一个包含特定实例(例如特定目标、场景、建筑等)的查询图像，图像检索旨在从数据库图像中找到包含相同实例的图像。2003年，BoW(词袋模型)与SIFT(尺度不变特征变换)被应用于图像检索任务，代表着大部分传统方法的结束。2012年，CNN卷积神经网络喜闻乐见的展现出了令人赞叹的性能。围绕这两个节点，图像检索社区提出了各种各样的方法提升算法性能，但是大体上都可以归类为基于SIFT和CNN特征的两类主要方法。
2022-11-24 16:04:07
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原创 【Triton inference server】torch模型配置
Triton inference server中的torch模型配置通常来说，使用Triton的时候更推荐使用Onnx模型进行推理，容错性更高。若想使用torch模型则需要将模型转换为torchscript格式。模型配置文件示例 name: "model_torchscript" platform: "pytorch_libtorch" max_batch_size : 0 input [ { name: "INPUT__0" data_type: T
2022-05-06 14:01:59
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原创 【TPN】Temporal Pyramid Network for Action Recognition论文解析
Temporal Pyramid Network论文解析，动作行为识别基础知识入门。
2022-04-21 11:48:44
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原创 A Unified Objective for Novel Class Discovery
2021/9/14NCD：通过一个没有类重叠的标记数据集训练模型，以对一个无标记的数据集进行聚类，从而发现无标记数据集中的新的类别。文章通过logit连接的方式，对伪标签和ground truth使用一个统一的交叉熵损失函数对模型进行训练，简化了训练流程并大幅提升了效果。原文地址：https://arxiv.org/abs/2108.08536Github：https://github.com/DonkeyShot21/UNO参考：representation learning与clusterin
2021-09-16 11:52:30
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空空如也
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