自定义博客皮肤VIP专享

*博客头图:

格式为PNG、JPG,宽度*高度大于1920*100像素,不超过2MB,主视觉建议放在右侧,请参照线上博客头图

请上传大于1920*100像素的图片!

博客底图:

图片格式为PNG、JPG,不超过1MB,可上下左右平铺至整个背景

栏目图:

图片格式为PNG、JPG,图片宽度*高度为300*38像素,不超过0.5MB

主标题颜色:

RGB颜色,例如:#AFAFAF

Hover:

RGB颜色,例如:#AFAFAF

副标题颜色:

RGB颜色,例如:#AFAFAF

自定义博客皮肤

-+
  • 博客(155)
  • 资源 (5)
  • 收藏
  • 关注

原创 python的copy和deepcopy的区别

copy和deepcopy都是创建了一个新对象,区别在于copy创建对象的子对象是原子对象的引用(简单对象新创建,复合对象相互影响),deepcopy创建对象的子对象是原子对象的拷贝(简单对象和复合对象都相当于创建了新对象,彼此不影响)。对于python中的简单对象,赋值相当于创建了一个新对象,彼此之间的修改不影响。对于复合对象(列表,字典等),赋值相当于创建了原对象的一个引用,彼此之间的修改

2018-01-08 11:56:45 353

原创 正则表达式

1. 精确匹配\d一个数字\w一个字母或者数字.任意字符*任意个字符+至少一个字符?0个或者1个字符{n}n个字符 \w{6}{n,m}n-m个字符 \d{3,8}\s空格、Tab^行首 ^\d(必须以数字开头)$行

2018-01-05 15:40:49 210

原创 【2016_ECCV】Embedding Deep Metric for Person Re-identification: A Study Against Large Variations

行人数据的特征空间分布在highly-curved manifold,很难用geodesic距离比较2个样本。manifold学习方法常采用局部范围内的欧式距离结合样本间的图形关系来近似geodesic距离。文章主要通过moderate positive mining和对马氏距离的权重限制来提高速度和性能。Moderate positive mining数据有很大的类内差异数据在特征空间中分布

2017-12-08 23:45:15 426

原创 Greedy technique

利用贪心规则进行得到子问题的最优解,通过多步决策得到原问题的最优解。IntervalScheduling problem当每门课权重不为1时:DP 当每一步的决策是从已按照结束时间排好序的课程序列里选择或者不选择最后一门课时,时间复杂度是O(nlogn)O(nlogn) 假设optimal solution中一定包含某门课程,则optimal solution是选择某门课

2017-11-16 16:33:48 390

原创 Divide-and-Conquer

分治通常是用来降低用暴力解法已经能达到多项式时间复杂度的时间复杂度,结合randomization technique是powerful。 - Divide a problem into a number of independent sub-problems - Conquer the subproblems by solving them recursively; - Combine

2017-11-15 15:17:46 1726

原创 Algorithm introduction

基本的算法技巧分治(Divide-and-conquer):首先从一个smallest问题出发,观察原始问题是否能分解成smaller子问题。智能枚举(“Intelligent” Enumeration):考虑一个最优化问题,如果它的解能够被一步一步的构造出来,可以通过构造一棵partial solution tree枚举所有可能的complete solution。由于搜索树太大,需要剪枝。

2017-11-14 16:16:48 285

原创 【2017_ICCV_DML]Smart Mining for Deep Metric Learning

为了解决DML问题得到feature embedding,目前主要用triplet model减少类内差异,增大类间差异,但是大量的训练样本会导致收敛很慢。这个问题促进了embedding的global structure发展和hard negative|positive,可是这些方法通常计算量比较大。文章提出的方法结合了Triplet model和embedding space的global st

2017-11-14 15:31:07 1005

原创 【2017_ICCV】Deep Metric Learning with Angular Loss

提出了Angular Loss,考虑角度关系作为相似性度量。之前的度量方法主要考虑优化相似性(ContrastIve)或者相对相似性(Triplet Loss),文中方法限制negative point of the triplet triangles之间的角度。优点:引入尺度不变,提高了目标对于特征差异的鲁棒性;增加了三阶几何限制,捕获了triplet triangles的附加局部结构;收敛更

2017-11-11 16:49:34 4640

原创 【Person Re-id】A Discriminatively Learned CNN Embedding for Person Re-identification

verification model:同时输入image pairs,network预测输入图片是否为同一个人,将问题当成一个二分类来看。这样导致没有完全用到标注信息,image pairs和数据集中的其他图片的关系被忽略了。identification model:将Person Re-id问题看做一个multi-class recognition task,利用数据的原始标注信息结合cross

2017-11-10 15:25:28 3058

原创 Triplet Loss

对于训练数据中的一个随机样本 anchor,选择与anchor为同一类的样本记为positive,选择与anchor不为同一类的样本记为negative,这3个样本构成一个Triplet(anchor, positive, negative) 对Triplet中的每一个元素进行训练得到的特征表示分别为f(xai),f(xpi),f(xni)f(x_i^a),f(x_i^p),f(x_i^n) ,T

2017-11-10 14:17:47 341

原创 Contrastive Loss

在siamese network中采用的损失函数,针对paired data。 L=12N∑i=1Nyd2−(1−y)max(margin−d,0)L = \frac{1}{2N}\sum\limits_{i=1}^N yd^2-(1-y)max(margin-d, 0) 其中y为paired data的是否为同类的标记,若为同类则y=1。margin为异类之间的距离margin。d为paire

2017-10-30 18:46:46 708

原创 LOMO+XQDA(2015CVPR)

Person Re-identification by Local Maximal Occurrence Representation and Metric Learning提出了一个特征提取方法LOMO(local maximal occurrence),主要着眼于光照和视角问题。特征提取之前采用Retinex算法进行图像增强。特征表示采用HSV直方图和SILTP直方图XQDA(Cross-v

2017-10-20 17:25:13 6922 3

原创 数值优化知识点

数值优化通过迭代的方式解决优化问题凸优化问题:对于标准形式目标函数为凸函数,等式约束为线性约束;不等式约束为凹函数。局部最优的二阶充分条件:如果函数f在x∗ x_∗ 处满足∇f(x∗ x_∗)=0并且∇2f(x)∇^2f(x)正定,则 x∗ x_∗ 为局部最优解

2017-10-20 13:53:03 493

转载 论文搜集

视频监控相关研究方向

2016-11-13 13:53:16 406

原创 java

1.成员内部类:定义了成员内部类后,必须使用外部类对象来创建内部类对象,而不能直接去 new 一个内部类对象,即:内部类 对象名 = 外部类对象.new 内部类( ); 外部类是不能直接使用内部类的成员和方法滴.如果外部类和内部类具有相同的成员变量或方法,内部类默认访问自己的成员变量或方法,如果要访问外部类的成员变量,可以使用 this 关键字。2.静态内部类是 static 修饰

2016-05-11 17:21:36 398

原创 JSP学习

1.重定向与转发的区别Redirect 翻译成重定向, forward翻译成转发。重定向是客户端行为,转发是服务器行为重定向过程:客户浏览器发送http请求——》web服务器接受后发送302状态码响应及对应新的location给客户浏览器——》客户浏览器发现是302响应,则自动再发送一个新的http请求,请求url是新的location地址——》服务器根据此请求寻找资源并发送给客户

2016-03-23 11:09:45 257

原创 最短路算法 :Bellman-ford算法 & Dijkstra算法 & floyd算法 & SPFA算法详解&BFS

1、Bellman-Ford算法 2、Dijkstra算法(代码 以邻接矩阵为例) && Dijkstra + 优先队列的优化(也就是堆优化) 3、floyd-Warshall算法(代码 以邻接矩阵为例) 4、SPFA(代码 以前向星为例) 5、BFS 求解最短路+路径还原 松弛操作:if(dis[i]>dis[k]+G[k][i])//其中dis[i]是其他的路径,dis[k

2016-03-12 21:38:44 1055

原创 前向星

前向星是一种特殊的边集数组,我们把边集数组中的每一条边按照起点从小到大排序,如果起点相同就按照终点从小到大排序,并记录下以某个点为起点的所有边在数组中的起始位置和存储长度,那么前向星就构造好了.用len[i]来记录所有以i为起点的边在数组中的存储长度.用head[i]记录以i为边集在数组中的第一个存储位置.那么对于下图:

2016-03-12 20:52:14 299

原创 深度理解链式前向星

前向星是一种特殊的边集数组,我们把边集数组中的每一条边按照起点从小到大排序,如果起点相同就按照终点从小到大排序,并记录下以某个点为起点的所有边在数组中的起始位置和存储长度,那么前向星就构造好了.用len[i]来记录所有以i为起点的边在数组中的存储长度.用head[i]记录以i为边集在数组中的第一个存储位置.那么对于下图:

2016-03-12 20:50:36 248

原创 划分树求第k大数

题目地址 题目大意:n个数m个查询,查询区间[l,r]中第k大的数 解题思路:将n个数从大到小排序,大于中位数的放在左子树(或等于,放mid-l+1个数在左子树),其余放在右子树,若区间范围内在左子树上的数>=k,则查询左子树#include <bits/stdc++.h>using namespace std;const int maxn = 100100;int sorted[maxn],

2016-03-10 21:06:22 274

原创 trie树

Trie—单词查找树 Trie,又称单词查找树、前缀树,是一种哈希树的变种。应用于字符串的统计与排序,经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。 性质: 1.根节点不包含字符,除根节点外的每一个节点都只包含一个字符。 2.从根节点到某一节点,路径上经过的字符连接起来,为该节点对应的字符串。 3.每个节点的所有子节点包含的字符都不相同。 优点: 1.查询快:对于长度为m的键值,最坏情况下只需花

2016-03-09 20:41:23 265

原创 Java笔记

1.this总结1)this关键字必须放在非静态方法中;2)引用成员变量,当成员变量跟方法的参数相同时,要想用成员变量必须用this来引用(变量的作用域),若不同时可选用;3)引用构造方法,其中使用this调用的代码只能出现在构造方法的内部的第一行可执行代码,且只能引用一次4)代表类自身对象5)引用成员方法(可省略)

2016-03-05 20:04:57 188

原创 eclipse常见用法

1.调出 把鼠标指针放在错误的语句上 提示快速修正Window->Preferences->Java->Editor->Hovers 将[Combined Hover]选择即可,如果第一个[Variable Values]已经勾选,则将这个勾去掉,勾选[Combined Hover]。

2016-03-01 16:16:48 414

原创 TSP问题

问题描述:设有n个城市,其中每2个城市之间有道路相连,从某城市出发周游所有城市,经过每个城市一次仅且一次,最后回到出发城市,求总行程最短的周游路线。建模:阶段k:已经历过的城市个数,包括当前所在的城市(k=1,2,......,n)k=1时表示出发时位于起点;k=n+1时,表示结束时回到终点。状态变量:Xk=(i,Sk),其中i表示当前所在的城市,Sk表示尚未访问过的城市的集合。

2015-11-23 11:49:59 496

原创 hdu 2612 Find a way(广搜)

题目地址题目大意:给出nXm的字符矩阵,有多个‘@’,一个‘Y’,一个‘M’,‘.’可以走,‘#’不可以走,求Y和M同时到一个@的最小步数*11解题思路:搜索Y和M到每一个@#include using namespace std;const int maxn = 210;const int INF = 0xfffffff;const int dx[] = {-1,1,0,

2015-11-04 20:49:18 254

原创 2015 沈阳站 hdu 5521 Meeting(Dij最短路枚举)

题目地址题目大意:有N个点,两个人,其中一个人住在点1,另一个人住在点n 。有M个点集,集合内的数表示任意两点的距离为dis ,现在问,如果两个人要见面,需要最短距离是多少,有哪几个点能被当成见面点解题思路:分别对两个点进行最短路,但是不能直接最短路,这里有一个问题是,边太多了 ,其实也不会很多,每个点集只能被松弛一次,因为里面所有的点已经是最短的状态了,存图的时候注意,存一下每个点所关联

2015-11-04 17:07:16 381

原创 hdu 2063 过山车(Hopcroft-Carp求二分匹配)

题目地址题目大意:告诉组合数,男生人数,女生人数,求最多有多少人能去解题思路:裸做大二分匹配#include #include #include #include using namespace std;const int maxn=1100;const int INF=0xffffff;int g[maxn][maxn],Mx[maxn],My[maxn],Nx,N

2015-11-04 14:01:18 317

原创 poj 3463 Sightseeing(dij求最短路+次短路(比最短路长1)的总走法)

题目地址题目大意:给出n个点及m条边,求最短路+次短路的走法总数,次短路比最短路长1解题思路:我们用一个数组记录最短路,一个数组记录次短路。每次对当前最短边,先更新最短路,更新不了最短路再更新次短路。每条边处理两次,这样就可以在2n×n的复杂度内求得最短路和次短路了。#include#include#include#include#define inf 20000000

2015-11-03 16:24:16 538

原创 hdu 1385 Minimum Transport Cost(floyd打印最小字典序的最短路径)

题目地址题目大意:以矩阵的形式输入点边关系,-1代表没边,且通过点需要交费,求总花销最小,如果有多种最短路,打印字典序最小的那种解题思路:floyd,path[i][j]表示i到j的最短路在i之后的最小字典序的点编号,更新的时候加上边相等的时候再更新一下点的字典序#include #include using namespace std;const int INF =

2015-11-03 15:56:46 443

原创 hdu 1874 畅通工程续(最短路spfa邻接表)

题目地址题目大意:给出n个点m条边,并给出起点和终点,求起点到终点的最短路解题思路:1.允许有负权边,可以判断负环                  2.时间复杂度:O(ke),k指的是所有顶点的进队的平均次数,可以证明k                  3.可以用SPFA来存在是否存在环,如果是的话就是存在一条边的松弛操作大于等于n。                  4.

2015-11-03 14:46:21 322

原创 hdu 1874 畅通工程续(最短路spfa邻接矩阵)

题目地址题目大意:给出n个点m条边,并给出起点和终点,求起点到终点的最短路解题思路:1.允许有负权边,可以判断负环               2.时间复杂度:O(ke),k指的是所有顶点的进队的平均次数,可以证明k               3.可以用SPFA来存在是否存在环,如果是的话就是存在一条边的松弛操作大于等于n。#include #include #i

2015-11-03 14:41:39 824

原创 hdu 1874 畅通工程续(最短路Dij邻接表)

题目地址题目大意:给出n个点m条边,并给出起点和终点,求起点到终点的最短路解题思路:1.没有负边权                  2.复杂度mlg(n)(n为点的个数,m为边的条数)                  3.起点固定,不断更新终点,若要输出路径,则需要逆序输出                  4.适用于有向图和无向图                  5

2015-11-03 14:35:48 403

原创 hdu 1874 畅通工程续(最短路Dij邻接矩阵)

题目地址题目大意:给出n个点m条边,并给出起点和终点,求起点到终点的最短路解题思路:1.没有负边权                    2.复杂度n^2(n为点的个数)                    3.起点固定,不断更新终点,若要输出路径,则需要逆序输出                    4.适用于有向图和无向图#include #include #

2015-11-03 14:29:59 289

原创 ccpc Sudoku(搜索)

题目地址题目大意:输入为由1到4和’*‘组成的4X4的字符矩阵,要求将’*‘处填上数字,使得每行、每列、四角的4个2X2的小方格为1、2、3、4各一个数字解题思路:将需要填数的位置记录下来,对于每个点一个数字一个数字的试探搜索#include using namespace std;typedef pair pi;vector v;char maze[5][5];int

2015-11-02 13:09:18 304

原创 ccpc Ancient Go(dfs求连通块周围'.'的数目)

题目地址题目大意:给出一个9X9的字符矩阵,由’.‘,’X‘,’o‘组成,求是否存在有一个o组成的连通块周围仅有一个’.‘解题思路:深搜找出连通块,再判断即可#include using namespace std;typedef pair pi;const int dirx[] = {-1,0,1,0};const int diry[] = {0,-1,0,1};c

2015-11-02 13:04:34 329

原创 ccpc Pick The Sticks(dp特殊处理)

题目地址题目大意:给出n根筷子的长度和价值,最多可以装在一个长l的容器中,相邻筷子之间不允许重叠,且两边上的筷子,可以伸一半的长度在容器外,求最大价值量解题思路:初看一眼就是01背包,没错就是01背包,但是有个特殊的地方需要处理,就是容器2边的筷子,将容器的长度X2,筷子的长度X2,那么相当于每根筷子的价值,可以被放0,1,2次,再加一层循环来枚举放筷子的价值量#include u

2015-11-02 12:08:53 914

原创 ccpc Secrete Master Plan(水模拟)

题目地址题目大意:输入2个2X2的矩阵,求2个矩阵的相对位置(对角线)是否有变化解题思路:按照题意,依次枚举#include using namespace std;int main(){ int t; int a,b,c,d,e,f,g,h; scanf("%d",&t); for(int cs=1;cs<=t;cs++) {

2015-11-02 11:59:45 332

原创 单模式匹配KMP求匹配位置和匹配数目

#include using namespace std;char S[1000000],T[1000000];int NEXT[1000000];///NEXT[i]表示既是模式串前i个字母的前缀又是又是模式串前i个字母的后缀的串的最长长度/**串S中T出现的次数,S叫做主串,T叫做模式串**/void getNext(char *T)///求模式串的NEXT{ int

2015-11-02 11:32:01 813

原创 2015沈阳站 Bazinga(KMP求个数+包含优化)

题目地址题目大意:给出n个字符串,求最大的i使得第i个字符串存在一个比i小的j字符串j,j字符串不是i字符串的子串解题思路:如果直接用KMP,TLE,优化一下,先预处理相邻的字符串,如果j是k的子串,那么只需要判断k串(因为k串一旦是i串的子串,那么j串一定是i串的子串),一定要先标记所有串为主串,从小到大更新,子串标记为false,反过来标记达不到优化目的#include

2015-11-02 11:27:29 433

原创 hdu 1232 畅通工程(求最少多少条边可以使所有点联通)

题目地址题目大意:给出点及边,点按1到n编号,求最少需要多少条边可以将所有的点联通解题思路:并查集求有多少个根节点,减一即为答案#include using namespace std;const int maxn = 1000+100;int par[maxn];int Find(int x){ return x==par[x] ? x : Find(pa

2015-10-31 10:42:08 303

2017CVPR Person Re-id

2017年CVPR所有关于Person Re-id的paper,一共14篇, 包括Beyond triplet loss a deep quadruplet network,Consistent-Aware Deep Learning等

2017-09-27

2016ECCV Person Re-id

2016年ECCV所有关于Person Reid 的paper, 一共7篇, 包括Embedding Deep Metric , Temporal Model Adaptation等

2017-09-26

2015CVPR Person Re-id

2015年CVPR所有关于Person Re-id的paper,一共8篇,包括Similarity Learning on an Explicit Polynomial Kernel Feature Map等等

2017-09-26

2016CVPR Person Re-id

2016年CVPR所有关于Person Re-id的paper,包括Sample-Specific SVM Learning,Similarity Learning With Spatial Constraints等等

2017-09-26

2015ICCV_person_re-id

2015年ICCV所有关于Person Re-id的论文,包括Asymmetric Metric Learning,Multi-Scale Learning for Low-Resolution等等

2017-09-26

空空如也

TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹

TA关注的人

提示
确定要删除当前文章?
取消 删除