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RSS订阅原创 利用Open CV计算两张Image的差值并Attention Visualization
对它们进行逐像素相减得到可视化结果.为了得到两者之间的差异，可以利用。通常，CV中对某一张图片i。
2023-09-26 21:10:41
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原创 Linux服务器创建用户并修改相关权限
1、使用sudo useradd -d /home/hongshengz -m hongshengz 命令创建用户 其中-d 表示为该用户创建一个文件夹 -m为用户名 sudo useradd -d /home/hongshengz -m hongshengz 2、使用sudo paddws hongshengz 为用户修改密码 sudo paddws hongshengz 3.修改ssh登陆权限 sudo vi /etc/ssh/sshd_config 在最后加入 AllowUsers root@x
2021-05-12 13:43:10
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原创 Ubuntu20.04安装cuda和cuDNN
首先在终端输入：nvidia-smi，如出现下图说明显卡驱动已安装好，可直接跳到步骤二 一、安装显卡驱动程序 1.查看显卡型号及相关信息 ubuntu-drivers devices 推荐安装 nvidia-driver-460 - distro non-free 2. 到官网下载对应的显卡驱动： 下载最新版官方 GeForce 驱动程序 将下载好的驱动文件使用sftp上传到服务器/home文件夹下： 3.安装相关依赖库： sudo apt-get install libprotobuf-dev
2021-05-12 13:06:42
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原创 Towards More Flexible and Accurate Object Tracking with Natural Language:Algorithms and Benchmark
(一 原文阅读) 来源：PRCV2021 项目地址:https://sites.google.com/view/langtrackbenchmark/ 主要思想：针对基于BBox的追踪方法存在着难以对第一帧进行初始化、初始化的BBox对目标可能不是最优化表示、对目标外观大幅度变化处理不佳等问题，提出使用自然语言处理方式来进行追踪。通过NLP来提升目标对象从空间位置到高级语义信息（属性、类别、形状、以及其他对象的结构关系）的更精确的表达，帮助BBox对抗模型漂移或同时进行多视频追踪。开发了一个基于自然语言追踪
2021-05-05 18:43:23
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原创 Graph Attention Tracking
Graph Attention Tracking(一 原文阅读) 来源：CVPR2021 https://arxiv.org/abs/2011.11204 Code：https://github.com/ohhhyeahhh/SiamGAT 主要思想：在模板分支与搜索分支间使用相关性进行信息嵌入的Siamese网络存在几个主要问题：会保留大量的背景信息或是丢失大量的前景信息，另外目标与搜索区域的全局匹配在很大程度上会忽略了目标的结构和部分信息，为了解决这些问题，提出了一种基于目标感知的图注意力机制网络(Si
2021-04-20 09:44:32
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原创 Transformer Tracking
Transformer Tracking (一 原文阅读) 来源：CVPR2021 https://arxiv.org/abs/2103.15436 Code：https://github.com/chenxin-dlut/TransT 主要思想：在基于Siamese的追踪器中，特征融合的方式大多是使用相关性操作来考虑模版分支和搜索分支之间相似性，但是相关性操作本身是一个局部线性匹配过程，容易丢失语义信息并陷入局部最优。受Transformer的启发，提出了一种基于注意力的特征融合网络，该网络包括一个自我注
2021-04-08 20:50:04
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原创 Track to Detect and Segment： An Online Multi-Object Tracker
Track to Detect and Segment： An Online Multi-Object Tracker（一 ） 来源：CVPR2021 https://arxiv.org/abs/2103.08808 Code：https://github.com/JialianW/TraDeS 主要思想：提出一个全新的TraDeS模型其通过利用追踪线索帮助检测，然后再通过检测到的内容为下一步的追踪提供反馈。在TraDes结构中主要有两个模块：CVA和MFW。 CVA学习专门设计的re-ID嵌入并通过4d
2021-03-30 11:34:26
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空空如也
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