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原创 计算机考研经验贴-初试
一、背景最近很多同学开始准备考研了，去年经历了一次考研，对自己来说收获还是挺大的，所以留下点经验给准备考研或考虑要不要考研的同学，希望大家都可以成功上岸。关于我考研的故事比较曲折 我的大学是河南双非软件工程专业（河南考生都知道高考想出省上个好一点的大学有多难），整个大学期间专业课学习成绩都还不错，大三升大四的时候找到了一个网络相关专业的工作，还算是个大公司，通过了公司的学习，本来是等着毕业就能顺利入职了，所以就没想着考研。结果因为疫情，公司对我们这批应届生的分配一直拖着，之后又不了了之。期...
2021-07-08 18:53:56
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原创 【Anomaly Detection论文阅读记录】Anomaly Detection via Reverse Distillation from One-Class Em ...(CVPR-2022)
在反向蒸馏中，较小的模型（可以是学生模型）可能因为其简单性、抽象性或训练的特殊方式，学习到一些更具代表性或更具一般性的特征。在异常检测任务中，较小的模型可能通过学习一些低级别的异常特征，帮助大模型在高维空间中快速找到潜在的异常模式。教师E提取多尺度表示。在测试中，教师E提取的表示可以捕获异常特征。反向蒸馏是对传统蒸馏方法的一种变体，通常是指从一个较小的模型中提取知识或信息，并将其反向应用于一个较大的模型。这个过程试图通过从低复杂度的模型中获得一些新的特征或洞见，来增强更复杂模型的学习能力或性能。
2024-11-20 17:50:00
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原创 【Anomaly Detection论文阅读记录】Resnet网络与WideResNet网络
WideResNet提出了一种新的体系结构，减少了网络的深度，增加了网络的宽度，这种结构称为宽残差网络（WRN），宽度即网络输出通道数，并通过实验证明它们远远优于常用的薄而深的网络结构。正则化使用dropout，而ResNet用的BN在这里不好用。网络由一个初始卷积层conv1组成，然后是residual block的conv2、conv3和conv4的3组（每个大小为N），然后是平均池和最终分类层。在实验中，conv1的大小都是固定的，而引入的加宽因子k缩放了三组conv2-4中剩余块的宽度。
2024-11-19 17:24:37
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原创 【Anomaly Detection论文阅读记录】PaDiM与PatchCore模型的区别与联系
PADIM（Pretrained Anomaly Detection via Image Matching）和 PatchCore 都是基于深度学习的异常检测方法，主要用于图像异常检测，尤其是在无监督学习设置下。
2024-11-19 17:22:59
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原创 【Anomaly Detection论文阅读记录】EfficientAD: Accurate Visual Anomaly Detection at Millisecon ...(WACV-2023)
在标准S-T框架 中，学生没有接受预训练数据集的训练，而仅接受应用程序的正常图像的训练。因此，学生的损失计算为。自动编码器被训练来预测老师的输出,使用教师输出和自编码器重建之间的差异作为异常特征，将导致这些情况下的假正例【指模型错误地将正常情况识别为异常】【当自动编码器无法准确重构正常图像中的细节时，任何重构误差都可能被误解为异常。如果直接利用自编码器的输出与教师网络（一个通常经过训练并表现良好的网络）之间的差异来检测异常，这种方法可能会在正常图像上产生误报，因为自编码器本身的重建误差也会导致“差异”。
2024-11-19 17:20:29
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原创 【Anomaly Detection论文阅读记录】Diffusion Model与 Flow Model的区别与联系
例如，对于图像数据，正向过程可以是：其中x0是原始图像，xT是完全噪声的图像，T表示步骤的数量。1.流模型（通常指的是Normalizing Flows）是一类基于可逆变换的生成模型，通过一系列可逆变换（transformations）将一个简单的概率分布（通常是标准正态分布）变换为一个复杂的目标数据分布。通过流模型的反向变换将 z转换为数据空间中的样本 x=f1−1(f2−1(...fK−1(z))...)这个过程只需要进行一次前向推理，因此流模型的生成速度非常快。，也就是最大化样本在模型下的对数似然。
2024-11-19 17:16:48
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原创 【Anomaly Detection论文阅读记录】CutPaste: Self-Supervised Learning for Anomaly Detection ...(CVPR-2021)-理论
其本质可以是一种迁移学习：让网络先在其他任务（pretext task）上训练，使模型学到一定的语义知识，再用模型执行目标任务）对于自监督表示学习至关重要，其本质是迁移学习。2.在异常检测及定位阶段，CNN用来提取特征，高斯概率密度估计（GDE）使用CNN提取的特征计算异常分数，图像级别的异常检测可以使用GradCAM大致定位异常区域；1.基于自监督学习和 CutPaste 数据增强的图像表示学习，对正样本采用CutPaste生成图像，训练一个二分类CNN，识别正常样本，及添加CutPaste后的图像。
2024-11-19 17:13:51
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原创 【Anomaly Detection论文阅读记录】CS-FLOW:Fully Convolutional Cross-Scale-Flows for ...(WACV-2023)-理论
Rudolph提出了基于深度学习的图像特征密度估计方法，这与作者的方法最为接近，也是基于归一化流（normalizing-flows），但并不处理完整大小的特征图，而是先对特征图应用平均池化（average-pooling）后再转化为向量。通过让每张图像经过网络进行64次不同的旋转，来部分解决上下文信息丢失的问题。然而，这种方法显著增加了计算复杂度。与此相比，作者的方法 保留了完整大小的特征图，从而能够利用更精细的信息，而且仅需要一次通过网络的计算，这样可以大幅降低计算复杂度。
2024-11-19 17:10:39
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原创 【Anomaly Detection论文阅读记录】PNI：Image Anomaly Detection and Localization ...(ICCV-2023)-理论
1. one-hot编码（One-Hot Encoding）：它常用于将离散的分类标签转换为机器学习模型可以处理的格式。具体来说，one-hot编码是将每个类别用一个二进制向量表示，该向量的长度等于类别的总数，比如图像分类问题中，区分猫、狗、鸟，那么每个标签就会是一个长度为3的向量，例如 [1, 0, 0] 代表猫，[0, 1, 0] 代表狗，[0, 0, 1] 代表鸟。每个类别对应的向量中只有一个位置是1，其他位置是0，表示该类别的存在。
2024-11-18 20:53:18
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原创 【2021-CVPR-3D人体姿态估计】PCLs: Geometry-aware Neural Reconstruction of 3D Pose with Perspective Crop Laye
PCLs: Geometry-aware Neural Reconstruction of 3D Pose with Perspective Crop Layers题目：《pcl:基于透视裁剪层的三维姿态的几何感知神经重构》作者：来源：CVPR 2021研究内容:针对人体姿态估计网络中一层的优化，主要针对单人-有监督-单目的情况。创新点：•展示了透视效果对3D姿态估计的影响，增加了不以图像为中心的姿态；•推导出方程以位置相关...
2022-05-12 17:37:56
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原创 【2021-CVPR-3D人体姿态估计】Graph Stacked Hourglass Networks for 3D Human Pose Estimation
Graph Stacked Hourglass Networks for 3D Human Pose Estimation题目：《用于3D人体姿态的图堆叠沙漏网络》作者：来源：CVPR 2021研究内容:单人-单视图-有监督创新点：•提出适用于多尺度人体骨骼特征提取的Graph Hourglass模块，包括考虑人体骨骼结构的新型池化和解池操作——骨骼池化和骨骼Unpool（反池化）•其次，我们引入了图堆叠沙漏网络(Graph...
2022-05-08 21:14:11
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原创 【2021-CVPR-3D人体姿态估计】CanonPose: Self-Supervised Monocular 3D Human Pose Estimation in the Wild
CanonPose: Self-Supervised Monocular 3D Human Pose Estimation in the Wild题目：《在自然场景下自监督的单目3D姿态估计》作者：来源：CVPR 2021研究内容:单人-单视图-自监督创新点：•提出CanonPose:一种自我监督的方法，通过混合不同视图的姿态，从未标记的多视图图像训练单个图像3D姿态估计器。•不需要预先了解场景、3D骨架或摄像机校准。...
2022-05-06 20:14:49
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原创 学习笔记-计算机视觉
一、计算机视觉基础1、对极几何(相机成像)计算机视觉基础4——对极几何(Epipolar Geometry) - 湘厦人 - 博客园 https://blog.youkuaiyun.com/lin453701006/article/details/55096777?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2~default~baidujs_utm_term~default-1.pc_relevant_antiscanv2&spm=1001.
2022-05-04 19:30:35
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原创 【2019-CVPR-3D人体姿态估计】In the Wild Human Pose Estimation Using Explicit 2D Features and Intermediat...
In the Wild Human Pose Estimation Using Explicit 2D Features andIntermediate 3D Representations题目：《在野生人体姿态估计中使用显式2D特征和中间3D表示》作者：来源：CVPR 2019研究内容:单人-单视图-自监督创新点：提出了一种新的基于深度学习的单眼三维人体姿态估计方法，该方法显示出高精度并且更好地概括野外场景。它具有网络架构，其包括新的解析...
2022-04-29 15:17:27
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原创 【2019-CVPR-3D人体姿态估计】Weakly-Supervised Discovery of Geometry-Aware Representation for 3D HPE..
Weakly-Supervised Discovery of Geometry-Aware Representation for 3D Human Pose Estimation题目：《弱监督下的3D人体姿态估计的几何感知表示的发现》作者：来源：CVPR 2019研究内容:单人-多视图-无监督创新点：①使用编码器-解码器网络的源视图与目标视图都为2D骨架（优 点：准确保留人体姿态和几何形状；...
2022-04-28 11:20:40
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原创 【2019-CVPR-3D人体姿态估计】Fast and Robust Multi-Person 3D Pose Estimation from Multiple Views
Fast and Robust Multi-Person 3D Pose Estimation from Multiple Views题目：《快速鲁棒性多视图多人3D姿态估计》作者：来源：CVPR 2019研究内容:多人-多视图-无监督创新点：①提出了一种多路匹配算法，以找到跨多个视图检测到的2D姿势的周期一致对应关系。所提出的匹配算法能够修剪错误检测并处理视图之间的部分重叠，而不知道场景中的真实人数；②结合几何和外观...
2022-04-22 12:28:56
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原创 【2019-CVPR-3D人体姿态估计】Self-Supervised Learning of 3D Human Pose using Multi-view Geometry
Self-Supervised Learning of 3D Human Pose using Multi-view Geometry题目：《基于多视图几何学对三维人体姿态的自监督学习》作者：来源：CVPR 2019研究内容:训练过程：多视图-单人-自监督推理过程：单视图现有问题与技术： 1.现有问题 精确的3D HPE需要大量精确的3D GT数据）（对尺寸、多样性受限）、2D GT数据、标签和相机参数，但是获得这些相机参数...
2022-04-20 10:25:21
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原创 【2019-CVPR-3D人体姿态估计】RepNet: Weakly Supervised Training of an Adversarial Reprojection Network for ..
RepNet: Weakly Supervised Training of an Adversarial Reprojection Networkfor 3D Human Pose Estimation题目：《用于3DHPE的对抗性重投影网络的弱监督训练》作者：Bastian Wandt and Bodo Rosenhahn Leibniz Universität Hannover Hannover, Germany wandt@...
2022-04-19 10:17:13
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原创 【2020-CVPR-3D人体姿态估计】PandaNet : Anchor-Based Single-Shot Multi-Person 3D Pose Estimation
PandaNet : Anchor-Based Single-Shot Multi-Person 3D Pose Estimation题目：《PandaNet：基于锚点的单镜头多人 3D 姿态估计》作者：来源：CVPR 2020研究方向：单目-多人姿态识别-有监督-多任务已有研究：1、对现有3D HPE的SOTA方法分为两种： ①自顶向下：设定识别一个人的边界框，针对每个人得到单人的3D姿态。 （缺点：依赖于检测边框，并且处理拥挤场景较慢，算法复杂度随着...
2022-04-14 18:11:56
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原创 【2020-CVPR-3D人体姿态估计】MetaFuse ：A Pre-trained Fusion Model for Human Pose Estimation
MetaFuse ：A Pre-trained Fusion Model for Human Pose Estimation题目：《MetaFus：一种用于人体姿态估计的预训练融合模型》作者：Rongchang Xie, Chunyu Wang, Yizhou Wang Center for Data Science, Peking University Adv. Inst. of Info. Tech., Peking University...
2022-04-12 16:49:55
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原创 【2020-CVPR-3D人体姿态估计】Cascaded Deep Monocular 3D Human Pose Estimation with Evolutionary Training Data
Cascaded Deep Monocular 3D Human Pose Estimation with Evolutionary Training Data题目：《基于进化训练数据的级联深度单目3D人体姿态估计》作者：Shichao Li, Lei Ke, Kevin Pratama, Y u-Wing Tai, Chi-Keung Tang, Kwang-Ting ChengThe Hong Kong University of Science and Technology, Tencen
2022-04-10 21:39:00
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原创 【2020-CVPR-3D人体姿态估计】Compressed Volumetric Heatmaps for Multi-Person 3D Pose Estimation
Compressed Volumetric Heatmaps for Multi-Person 3D Pose Estimation题目：《用于多人3D姿态估计的压缩体积热图》作者：Matteo Fabbri， Fabio Lanzi， Simone Calderara，Stefano Alletto， Rita CucchiaraUniversity of Modena and Reggio Emilia，Panasonic R&D Company of America来源：CVP
2022-04-07 19:38:28
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原创 【2020-CVPR-3D人体姿态估计】Self-Supervised 3D Human Pose Estimation via Part Guided Novel Image Synthesis
Self-Supervised 3D Human Pose Estimation via Part Guided Novel Image Synthesis题目：《通过部分指定新型图像合成进行自监督的3D人体姿态估计》作者：Jogendra Nath Kundu， Siddharth Seth1， arun Jampani2 Mugalodi Rakesh1 R. V enkatesh Babu1 Anirban ChakrabortyIndian Institute of Science, B
2022-04-05 21:43:17
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原创 【2020-CVPR-3D人体姿态估计】Deep Kinematics Analysis for Monocular 3D Human Pose Estimation
Deep Kinematics Analysis for Monocular 3D Human Pose Estimation题目：《单目三维人体姿态估计的深度运动学分析》作者：Jingwei Xu⋆1,2, Zhenbo Yu⋆1,2, Bingbing Ni†1,2,3, Jiancheng Yang1,2, Xiaokang Yang1,2, Wenjun Zhan来源：CVPR 2020研究内容: 解决二维输入时对噪声的优化可以获得精确的三维估计，同时对修正后的二维关节使...
2022-04-02 16:01:26
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原创 【2020-CVPR-3D人体姿态估计】Cross-View Tracking for Multi-Human 3D Pose Estimation at over 100 FPS
Cross-View Tracking for Multi-Human 3D Pose Estimation at over 100 FPS题目：《过100 FPS的多人3D姿势估计的跨视图跟踪》作者：Long Chen Haizhou Ai Rui Chen Zijie Zhuang Shuang Liu Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University AiFi Inc来源：CVPR 2...
2022-04-02 15:28:32
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原创 《深度学习实战笔记》-三、神经网络
学习内容：①BP神经网络；②全连接神经网络（DNN）；③sklearn框架；④精度P、召回率R、准确度F1神经网络推导过程代码实现-手写字识别import numpy as np# load_digits 为sklearn自带数据集的手写字数据库from sklearn.datasets import load_digits# LabelBinarizer 为sklearn自带的预处理部分-表示二值化处理正例0；负例1from sklearn.preproces
2022-03-16 16:46:59
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原创 《深度学习实战笔记》-二、线性单元
线性单元与感知器有许多相似之处，其相似和不同为：代码引用感知器中所建立的perceptron类实现代码复用：from perceptron import Perceptron#定义激活函数ff = lambda x: xclass LinearUnit(Perceptron): def __init__(self, input_num): '''初始化线性单元，设置输入参数的个数''' Perceptron.__init__(self, inpu.
2022-03-14 21:01:21
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原创 《深度学习实战笔记》-一、感知器
注意点：本案例为手动实现感知器模型，激活函数为阶跃函数。其中map(lambda x, w: x * w, input_vec, self.weights)将input_vec映射为x，self.weights映射为w①list(map(lambda x, w: x * w, input_vec, self.weights))将结果转化为列表[(x1,w1),(x2,w2),(x3,w3)...(xn,wn)]reduce(lambda a, b: a + b,①, 0.
2022-03-14 20:53:58
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原创 《机器学习实战笔记》-集成学习-AdaBoost算法
主要难点:利用三次for循环，分别从每个特征维度-在图中搜索范围-对阈值左侧为正例的测试和在阈值右侧为正例的测试将最小错误率minError设为+oo对数据集中的每一个特征(第一层循环):对每个步长(第二层循环):对每个不等号(第三层循环):...
2022-03-04 09:52:34
748
原创 《机器学习实战笔记》-逻辑回归-预测病马死亡率
注意：1.真实案例有缺失数据，文档中数据已对数据预处理：①对数据属性进行预处理：对缺失数据进行置0②对数据标签预处理：对缺失标记的数据删除2.此案例未涉及使用图像展示回归线3.难点：①对随机梯度下降的理解（随机梯度下降法会使训练次数增加...
2022-02-27 17:15:46
905
原创 《机器学习实战笔记》-逻辑回归-梯度上升法
主要难点：公式推导和边界函数的设定import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np'''求函数f（x）=-x^2+4x的最大值'''def gradient_Ascent_test(): def f_prime(x_old): return -2*x_old+4 # 'f(x)的导数=-2x+4' # 初始化：old小于new new从曲线（0，0）开始，学习率为0.01误差值为0.000001
2022-02-25 14:01:43
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原创 ‘dict_keys‘ object does not support indexing错误解决
在学习《机器学习》决策树算法，鱼类或非鱼类的案例中，也遇到了'dict_keys' object does not support indexing查阅得知：在python3中调用dict.keys()返回的是class类型, 所以没法对dict.keys()取索引了, 可以使用list()方法将dict.keys()转换成list, 例如: list(dict.keys())def creatDataSet(): ''' |不浮出水面可以生存| 是否有脚蹼 |属于鱼类 |
2021-11-24 14:53:23
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原创 IndentationError: unindent does not match any outer indentation level 错误解决
今天，在学习《机器学习》-决策树算法中，鱼类与非鱼类案例中，在对测试数据输出时，产生IndentationError: unindent does not match any outer indentation level错误如下：经查阅，pycharm对代码格式要求很严格，具体原因为在调用该方法前，误加空格导致代码报错。删除该空格后，未有报错。（一定要注意空格、制表符等！！！）...
2021-11-24 14:45:06
924
原创 AttributeError: ‘Text‘ object has no property ‘FontProperties‘ 错误解决
今天，在学习《机器学习》-KNN近邻算法中，约会网站案例中，在第三步分析数据：使用Matplotlib化画图时，产生AttributeError: 'Text' object has no property 'FontProperties' 错误解决原代码如下：def file2matrix(filename): #打开文件 fr = open(filename) #读取文件所有内容 arrayLines = fr.readlines() #得到文...
2021-11-24 14:37:29
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原创 Python自学笔记-（三）
第十五天 面向对象一、理解面向对象面向对象就是将编程当作一个事物，事务是直接使用的，不用关心内部如何使用的。二、类和对象 对象：一个事物；类：用来创造对象1、定义类（注意：类名的设置遵循大驼峰命名规则） class 类名 （）： 代码体2、创建对象：对象名=类名（） 注意：self是指调用该函数的对象，在上例中即为new_wash对象三、添加和获取对象属性1、一个类可以调用多个对象，每个对象调用函数时self的...
2021-11-06 11:31:23
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原创 Python自学笔记-（二）
目 录第十天一、函数的作用二、函数的使用三、函数说明文档四、函数的作用域五、不定长位置参数（可变参数）六、拆包和交换变量的值七、引用第十二天 递归一、递归二、lambda表达式三、高阶函数第十三天 文件一、文件操作的作用二、文件操作的基本方法三、文件备份四、文件和文件夹的操作第十天一、函数的作用 独立功能的代码块，更高效的实现代码重用二、函数的使用1、定义函数：def 函数名（参数或空）： ...
2021-11-06 11:27:21
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原创 《数据结构》-第八章 排序(习题)
第八章 排序 排序作为各类数据结构的相应的运算的一种，在很多领域中都有广泛的应用。主要的排序方法有插入排序、交换排序、选择排序、二路归并排序、基数排序、外部排序等各类排序方法。堆排序、快速排序和归并排序是本章的重难点，应深入掌握各种排序算法的思想、排序过程(能动手模拟)和特征(初态的影响、复杂度、稳定性、适用性等)。 本章同样作为考察重点章节，通常以选择题的形式考查不同算法之间的对比。此外，对于一些常用排序算法的关键代码，要达到熟练编写的程度:看到某特定序列，读者应具有选择最优排序...
2021-09-09 15:30:50
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原创 《数据结构》-第八章 排序(知识点总结)
第八章 排序 排序作为各类数据结构的相应的运算的一种，在很多领域中都有广泛的应用。主要的排序方法有插入排序、交换排序、选择排序、二路归并排序、基数排序、外部排序等各类排序方法。堆排序、快速排序和归并排序是本章的重难点，应深入掌握各种排序算法的思想、排序过程(能动手模拟)和特征(初态的影响、复杂度、稳定性、适用性等)。 本章同样作为考察重点章节，通常以选择题的形式考查不同算法之间的对比。此外，对于一些常用排序算法的关键代码，要达到熟练编写的程度:看到某特定序列，读者应具有选择最优排序算...
2021-09-09 15:30:20
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《机器学习》算法实例-逻辑回归算法-梯度上升算法
2022-02-25
朴素贝叶斯案例-《预测隐形眼镜类型》.rar
2021-12-15
《机器学习》算法实例-决策树算法-预测鱼类和非鱼类实例
2021-12-13
《机器学习》算法实例-朴素贝叶斯算法-屏蔽社区留言板的侮辱言论
2021-12-13
《机器学习》算法实例-KNN算法-海伦约会案例
2021-11-24
从VMware中安装CentOS到Hadoop集群+ Hive+ MySQL搭建
2021-08-11
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