页页读

In this paper, we propose a Clothes-based Adversarial Loss (CAL) to mine clothes- irrelevant features from the original RGB images by penalizing the predictive power of re-id model w.r.t. clothes. Extensive experiments demonstrate that using RGB images

point nerf

Survey summary for 3D pose estimatation[Survey paper] Deep Learning Methods for 3D Human Pose Estimation under Different Supervision Paradigms: A Survey我们关注的是 Multi-Person这一栏。

python 不调库简单实现感知机并训练参考自这里import numpy as npif __name__ == '__main__': alpha = 0.5 iters = 10000 x = np.array([0.1, 0.2]) y = np.array([0.01, 0.99]) w1 = np.array([[0.1, 0.2], [0.1, 0.2]]) w2 = np.array([[0.1, 0.2], [0.1, 0.2]])

感受野计算公式当前层的感受野 = （上一层的感受野 - 1）* 当前层的stride + 当前层kernel_size例子：以目标跟踪中的MDNet的结构为例。conv1 = nn.Conv2d(3,96, kernel_size=7,stride=2)pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2)conv2 = nn.Conv2d(96,256,kernel_size=5, stride=2)pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_

交叉熵与似然函数联系1. 交叉熵−∑x∈χp(x)logq(x) -\sum_{x\in \chi}p(x)logq(x) −x∈χ∑​p(x)logq(x)p: 真实样本分布，服从参数为p的0-1分布，即 X~B(1, p);q: 待估计的模型，服从参数为q的0-1分布，即 X~B(1, q);则上式可以写为：−[pp(x=1)logpq(x=1)+pp(x=0)logpq(x=0)] -[p_p(x=1)logp_q(x=1) + p_p(x=0)log p_q(x=0)] −[pp​(x=

转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/66080948计算机视觉主要问题有图像分类、目标检测和图像分割等。针对图像分类任务，提升准确率的方法路线有两条，一个是模型的修改，另一个是各种数据处理和训练的技巧(tricks)。图像分类中的各种技巧对于目标检测、图像分割等任务也有很好的作用，因此值得好好总结。本文在精读论文的基础上，总结了图像分类任务的各种tricks如下：...

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。 ...

前提：已经安装了cuda8.0以及cuda9.0的Linux电脑----------为了简单我已将上面的命令放到了脚本中： CUDA.sh ---------### add follow lines in your ~/.bashrcexport PATH="/usr/local/cuda/bin:$PATH"export LD_LIBRARY_PATH="/usr/loc...

N = (W − F + 2P )/S+1 N ： output_shape 为 N x N W： input_shape 为W×W F ： Filter 大小F×F P ：Padding 大小 S ：步长 stride ...