哈哈哈哈嘿嘿嘿-优快云博客

原创《剑指offer》个人总结

一、赋值运算符函数返回值类型声明为引用，并返回 *this，只有返回引用才可以连续赋值。传入参数类型声明为常量引用，避免调用复制构造函数和传入实例。判断传入参数与当前实例 *this 是否相同。释放自身已有内存再分配，避免内存泄漏。在4基础上，为避免释放后分配失败，可以先分配再释放，或者先创建临时实例再交换。二、实现Singleton模式public sealed class Singleton { private Singleton() {} private static objec

2021-11-09 16:19:38 614

原创 depth estimation/monocular CVPR task-related 个人记录

task-related CVPR depth estimation/monocular:《Unsupervised Monocular Depth Estimation with Left-Right Consistency》，2017，monodepth，无监督单目，创新loss，https://github.com/mrharicot/monodepth《Digging Into Self-Supervised Monocular Depth Estimation》，2019，monodepth

2021-09-24 10:14:16 641

原创使用scp在windows本地与linux服务器间传输文件

直接在windows本地cmd上输入指令，即可上传下载，以及本地操作服务器。从linux服务器下载文件夹到windows本地// -P表示端口号// -r表示文件夹，去掉表示文件scp -P <portname> -r username@<linux_ip>:<linux_source_path> <windows_destination_path>举栗：scp -P 12121 -r username@164.123.137.88:/home/

2021-06-17 10:06:19 1234

原创《编写高质量代码改善Python程序的91个建议》阅读笔记

参考文献：https://l1nwatch.gitbook.io/writing_solid_python_code_gitbook/原文有更多更深的实用建议，本文仅节选部分对个人有用且常用的建议进行记录，如有纰漏，欢迎指出。紫色：常用且复杂，建议看原文介绍。绿色：不常用但实用，建议看原文介绍。第二章编程惯用法建议 9：数据交换值的时候不推荐使用中间变量x, y = y, x建议 16：分清 == 与 is 的适用场景可以通过 id() 函数来看看变量在内存中具体的存.

2021-05-26 15:20:55 454

翻译多目标跟踪综述：Multiple Object Tracking: A Literature Review

本文的主要贡献点如下四条：1）多目标跟踪系统的关键方向，包括公式(formulation)，分类(categorization)，关键原则(key principles)，以及测评(evaluation)；2）根据现有技术所属的不同方向来进行讨论，再将每个方向的方法划分为成组，然后对组内方法的原则、优缺点进行讨论；3）检验现有公开的实验并且总结在主流数据集上的实验结果，再进行量化地对比，与此同时指出分析中发现的几个有趣的问题；4）提供在MOT研究中会遇到的问题的讨论，以及可能在以后的工作中会出现的潜在可研究

2020-05-14 10:43:25 80834 6

原创《Effective C++》读书笔记第六章——继承与面向对象设计（Inheritance and Object-Oriented Design）

条款32：确定你的public继承塑模出is-a关系Make sure public inheritance models “is-a”“public继承”意味着is-a。适用于base classes身上的每一件事情一定也适用于derived classes身上，因为每一个derived class对象也都是一个base class对象。eg：1、“所有的鸟都会飞，企鹅是鸟，但是企鹅不...

2019-11-01 14:50:03 273

原创《Effective C++》读书笔记第五章——实现（Implementations）

条款26：尽可能延后变量定义式的出现时间（Postpone variable definitions as long as possible）尽可能延后变量定义式的出现。这样做可增加程序的清晰度并改善程序效率。eg：你不只应该延后变量的定义，直到非得使用该变量的前一刻为止，甚至应该尝试延后这份定义直到能够给它初值实参为止。如果这样，不仅能够避免构造（和析构）非必要对象，还可以避免无意义的...

2019-10-21 10:12:25 206

原创《Effective C++》读书笔记第四章——设计与声明（Designs and Declarations）

条款18：让接口容易被正确使用，不易被误用（Make interfaces easy to use correctly and hard to use incorrectly）好的接口很容易被正确使用，不容易被误用。“促进正确使用”的办法包括接口的一致性，以及与内置类型的行为兼容。“阻止误用”的办法包括建立新类型、限制类型上的操作，束缚对象值，以及消除客户的资源管理责任。tr1::sh...

2019-10-10 11:37:14 241

原创 AVSS 2018 Online Multi-Object Tracking with Historical Appearance Matching and Scene Adaptive...阅读笔记

论文链接：https://arxiv.org/abs/1805.10916

2019-09-16 16:58:31 872

原创《Effective C++》读书笔记第三章——资源管理（Resource Management）

条款13：以对象管理资源(Use objects to manage resources)获得资源后立刻放进管理对象内。实际上“以对象管理资源”的观念常被称为“资源取得时机便是初始化时机”（Resource Acquisition Is Initialization;RAII）管理对象运用析构函数确保资源被释放。两个常被使用的RAII classes分别是tr1::shared_ptr...

2019-08-16 19:34:09 270

原创《Effective C++》读书笔记第二章——构造/析构/赋值运算（Constructors, Destructors, and Assignment Operators）

条款05：了解C++默默编写并调用哪些函数(Know what functions C++ silently writes and calls)编译器可以暗自为类创建默认构造函数、拷贝构造函数、拷贝赋值操作符，以及析构函数。条款06：若不想使用编译器自动生成的函数，就该明确拒绝(Explitcitly disallow the use of compiler-generated fun...

2019-07-25 17:39:40 236

原创《Effective C++》读书笔记第一章——让自己习惯C++（Accustoming Yourself to C++）

条款01：视C++为一个语言联邦(View C++ as a federation of languages.)与C++相关的四个特征：C. 说到底C++还是以C为基础。区块（blocks）、语句（statements）、预处理器（preprocessor）、内置数据类型（built-in data types）、数组（arrays）、指针（pointers）等统统来自C。然而C语言拥...

2019-07-23 11:31:15 205

原创 IEEE 2017 STAM16 阅读笔记

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1708.02843.pdf 摘要本文设计了一个基于CNN架构的在线MOT方法。该框架利用了单目标跟踪的优点：能在下一帧中适应外观模型并搜索目标。通常在MOT中使用单目标跟踪子会遇到计算效率低下、因遮挡产生漂移等问题。本文通过对每个目标共享特征并利用ROI Pooling获得独立特征来提升计算效率。一些在线学习针对目标的CNN层也被...

2018-08-30 09:41:33 529

原创 CVPR workshop 2018 Joint detection and online multi-object tracking 阅读笔记

【论文链接】预备知识SSD：Single Shot Multibox DetectionRNN：Recurrent Neural Networkperceptron：感知器摘要大多数多目标跟踪方法都依赖于目标检测，用以初始化并更新跟踪集。跟踪和检测常常被独立成两个不相关的模块，然而事实上它们可以互惠互利，例如：跟踪中使用的相似性模型可以重用在检测器中计算得到的表观特征，检测器可以使用过去的目标信息...

2018-06-27 12:24:29 2059 1

原创使用keras版本的yoloV3训练并在VOC数据集上测试

yoloV3主页：https://pjreddie.com/darknet/yolo/keras-yolo3代码：https://github.com/qqwweee/keras-yolo3VOC数据集：http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/一、环境需求：tensorflowkeras（编译运行时按照错误提示pip install 相应库文件即可）二、Dem...

2018-05-11 16:44:23 32181 106

原创 ubuntu16.04 + cuda9.1 + cudnn7.0.5 + opencv3.4.1 + anaconda2 + caffe-ldl 安装过程

作者电脑配置是win10+ubuntu16.04双系统，gtx1070，因为需要学习深度神经网络用到了caffe，在windows下苦装了一个多星期都没有成功，而又不满虚拟机下只能使用cpu的尴尬速度和内存问题，因此决定安装双系统并在ubuntu上配置caffe，没想到ubuntu下的配置也一路深坑，于是特此记录。在做准备工作之前参考了不少博客，发现各博主关于caffe应配对的各cuda、open...

2018-04-02 22:53:49 1687

原创在Matlab下使用指标评估代码对多目标跟踪结果进行评测

多目标跟踪方面，已经读了不少论文，跑过部分开源代码，最近开始也着手实践，首先将指标评估这方面功夫做了下，虽然已有开源代码和作者对代码使用方法的介绍，但还是顺便记录下步骤方便日后工作。步骤1：下载指标评估代码首先在MOTChallenge上可以浏览并且下载历年的训练和测试图像序列，根据需要下载，每年的总文件大小5g左右。主要是包括了图像本身，每一种图像序列就有成百上千帧图像，不同大小的都有，所以整个...

2018-03-08 16:10:23 8024 15

原创 IEEE 2016 Online Multiple Object Tracking with the Hierarchically Adopted GM-PHD Filter... 阅读笔记

预备知识GM-PHD摘要为了解决基于tracking by detection框架的算法容易被错检、漏检影响的问题，本文提出了一个基于tracking by detection框架的在线多目标跟踪算法。对于错检而言，本文使用了混合高斯概率假设密度（GM-PHD）滤波器，它对存在噪声干扰(noisy and random data processing)的目标观测有一定的鲁棒性。对于漏检而言，本文设...

2018-02-09 19:12:02 1122

原创 ECCV 2016 Online multi-target tracking with strong and weak detections 阅读笔记

论文主页：http://www.eecs.qmul.ac.uk/~andrea/eamtt.html预备知识PHD-PF(Probability Hypothesis Density Particle Filter)摘要本文在概率假设密度粒子滤波框架中，设计了一个能同时利用高置信度和低置信度目标检测的在线多目标跟踪跟踪器。高置信度目标检测用于传播标签和目标初始化，低置信度目标检测只用来支持标签传播...

2018-02-08 14:32:30 979

原创 ICCV 2017 Tracking The Untrackable:Learning to Track Multiple Cues with Long-Term Dependencies 阅读笔记

论文网址：https://arxiv.org/abs/1701.01909预备知识RNNCNNLSTMMDP：ICCV 2015 Learning to Track: Online Multi-Object Tracking by Decision Making 阅读笔记摘要本文提出一种对长时间存在的多线索依赖关系进行编码的在线方法。其中，为了解

2018-01-26 16:36:06 2634

转载多目标跟踪：Simple Online and Realtime Tracking with a Deep Association Metric 2017 (deep-sort)

这篇文章依然属于tracking-by-detection 类，其在匹配detections时使用的是传统的匈牙利算法。文章中需要注意的几点包括：在计算detections和tracks之间的匹配程度时，使用了融合的度量方式。包括卡尔曼滤波中预测位置和观测位置在马氏空间中的距离和 bounding boxes之间表观特征的余弦距离。其中bounding box的表观特征是通过一个深度网络得到的128维的特征在匈牙利匹配detections和tracks时，使用的是级联匹配的方式。这里要注意的是

2017-12-20 21:03:56 13036 2

原创 ICCV 2015 Learning to Track: Online Multi-Object Tracking by Decision Making 阅读笔记

本文将在线MOT问题看成了Markov Decision Processes中的决策问题，将一个目标的一生（从出现到消失）建模成MDP，将数据关联中的学习相似性函数看作是MDP中的学习policy，然后在增强型学习的方式下，policy的学习就接近于数据关联中offline学习和online学习的共同优点。另外，本文还将目标的出现和消失看作是MDP中的状态转移，然后使用现有的单目标跟踪方法来处理这类问题。

2017-12-16 13:59:43 1132

原创 CVPR 2017 Multiple People Tracking by Lifted Multicut and Person Re-identification 阅读笔记

摘要：在本文中，作者提出一种基于图的新理论，可以串联、聚类不同时间出现的相同目标，通过解决最小损耗lifted multicut问题。作者的模型在不改变原来的可行解集的同时，将一个图的多个相距较远但是又相似的顶点连接起来，如此泛化了前人的工作，使得我们可以奖励那些以不引入不可行解的方式对同一目标进行相似性外观检测的轨迹。为了高效匹配较远距离的假设，作者还为目标重识别提出了新的深度结构，该结构将从深度网络提取出的全局表示和用state-of-the-art姿态估计模型得到的身体姿态层连接起来。

2017-12-06 11:46:12 3438

原创 CVPR 2017 Enhancing Detection Model for Multiple Hypothesis Tracking 阅读笔记

近几年Tracking-by-detection逐渐成为目标跟踪中常用的方法之一。但由于使用这个框架得到的目标检测结果是以点的形式传输的，导致特别是在拥挤人群场景中数据关联有歧义。为了解决这个问题，本文结合多假设跟踪方法，提出一种新型增强目标检测模型，包括检测目标-场景分析和检测目标-检测目标分析；前者利用密集置信度检测以及处理错误轨迹的方法对场景建模，后者计算每个检测目标间的关系并且改善对在拥挤场景中目标假设的邻近

2017-12-03 21:35:36 1748

原创多目标跟踪竞赛结果摘要：Multiple Object Tracking Challenge 2017 Results

MOT17第一名：A Novel Multi-Detector Fusion Framework for Multi-Object Tracking第二名：A multi-cut formulation for joint segmentation and tracking of multiple objects速度最快： High-Speed Tracking-by-Detection Without Using Image Information

2017-11-30 16:24:34 8357 2

原创 [LeetCode]726. Number of Atoms

题意：给定一个以字符串表示的化学表达式，求表达式中每个原子及其个数。思路：递归，也可以用栈，一样的思路。

2017-11-28 14:28:07 1467

原创 FSE 2017 Understanding Misunderstandings in Source Code 阅读笔记

人们常常对源代码会错意，错误理解代码本身的意图，导致对代码的输出判断有失偏颇。而引起误解的源头可能是代码里特别细微而又独立的pattern，也正是这些pattern可能引起运行时错误。这些patterns有时会用在大型、流行的软件工程中，甚至会被推荐成一种代码风格。

2017-11-26 15:49:11 2445

原创 Matlab多目标跟踪示例（二）：Tracking Pedestrians from a Moving Car

与上一篇Motion-Based Multiple Object Tracking的不同之处在于：a）将检测子从混合高斯模型换成了聚合通道特征（Aggregate Channel Feature，ACF）。b）增加了一个辅助数据文件pedScaleTable。c）更新tracking 和 detection前使用的损失函数不同，从预测跟踪框与检测跟踪框的“欧几里得距离”换成了“重叠率”。d）在将unassigned tracking删除时，增加了一个判断条件：当置信度没有达到阈值时，也会删除该跟踪框

2017-11-22 16:53:46 16876 10

原创 Matlab多目标跟踪示例（一）：Motion-Based Multiple Object Tracking

简单来说，基于动态的多目标跟踪主要分为两步：①在每帧中检测出移动的目标②将检测到的目标与之前正在跟踪的同一个目标关联起来

2017-11-20 21:30:55 29319 37

原创 ICSE 2017 Do Developers Read Compiler Error Messages? 阅读笔记

在如今集成开发环境中，开发者们会通过各种各样的形式接收到编译错误的信息，比如：弹出信息、在错误地方高亮红色下划线。尽管报错是编译器向开发人员“表达信息”的一种方式，但我们不知道开发者们是如何理解利用这些编译器提供的信息的。因此，我们让56位来自我们大学（美国的卡罗利纳、华盛顿）的毕业生或在读生，在基于Eclipse平台和Java语言上处理平常遇到的代码问题，并对他们进行眼动追踪研究。我们发现：

2017-11-17 20:58:13 534

原创 ICCV 2015 Learning to Track: Online Multi-Object Tracking by Decision Making 代码配置问题及解决方法

a）问题1：MEX 找不到使用 -l 选项指定的库 'opencv_core'。MEX 查找具有以下名称之一的文件: opencv_core.lib libopencv_core.lib 请使用 -L 选项指定此库的路径。b）问题2：d:\matlab\extern\include\matrix.h(260) : error C4430: 缺少类型说明符 - 假定为 int。注意: C++ 不支持默认 intc）问题3：正在创建库 lk.lib 和对象 lk.exp lk.obj : error LNK

2017-11-16 18:05:19 2653 5

《多媒体技术》李泽年 英文高清版 Fundamentals of Multimedia.pdf

空空如也

《多媒体技术》李泽年英文高清版 Fundamentals of Multimedia.pdf