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【转】【实例分割】SOLO:Segmenting Objects by Locations

转自:https://blog.csdn.net/qq_36530992/article/details/103857123【实例分割】SOLO:Segmenting Objects by Locations相关工作模型结构branch损失函数Inference实验Decoupled SOLO head实例分割主要有两大类别,而这两大类方法都不够直接。自上而下即detect...

2020-03-25 10:19:21

【转】扩展卡尔曼滤波EKF与多传感器融合

转自:https://blog.csdn.net/young_gy/article/details/78468153Extended Kalman Filter(扩展卡尔曼滤波)是卡尔曼滤波的非线性版本。在状态转移方程确定的情况下,EKF已经成为了非线性系统状态估计的事实标准。本文将简要介绍EKF,并介绍其在无人驾驶多传感器融合上的应用。这里写图片描述KF与EKF本文假定读者已熟悉K...

2019-06-19 15:16:30

【转】无损卡尔曼滤波UKF与多传感器融合

转自:https://blog.csdn.net/Young_Gy/article/details/78542754非线性系统状态估计是一大难点。KF(Kalman Filter)只适用于线性系统。EKF(Extended Kalman Filter)利用泰勒展开将非线性系统线性化。可是,EKF在强非线性系统下的误差很大。本文将介绍一种新型的滤波算法UKF(Unscented Kal...

2019-06-19 15:15:24

【MOT评价指标】MOTA MOTAL MOTP Rcll IDF1 MT ML FP FN ID_SW Frag Hz

转自:https://blog.csdn.net/ycc2011/article/details/86633768根据MOTchallenge官方解释给出:  resource: 

2019-02-14 13:52:12

【转】在ncnn上把玩mobileNet

转自:https://blog.csdn.net/computerme/article/details/77876633ncnn是腾讯优图最近开源的适合移动端的深度学习框架。mobileNet是谷歌在2017年4月份发表的论文MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications中提出...

2018-08-30 10:06:58

【转】CycleGAN:图片风格,想换就换 | ICCV 2017论文解读

转自:http://www.sohu.com/a/225520144_500659源项目主页:https://junyanz.github.io/CycleGAN/本期推荐的论文笔记来自 PaperWeekly 社区用户@LUOHAO。本文提出的模型名为 CycleGAN,作者希望在不借助 paired example 情况下,来实现图片的风格转换。关于作者:罗浩,浙江大学博士研究生,...

2018-08-09 08:35:25

【转】密集人体姿态估计:2D图像帧可实时生成UV贴图(附论文)

转自:https://blog.csdn.net/yH0VLDe8VG8ep9VGe/article/details/79256435Facebook人工智能研究院和法国国立计算机及自动化研究院最近提出了一种密集人体姿态估计新方法:DensePose-RCNN,同时宣布即将开源人体姿态数据集DensePose-COCO。 2月1号,法国国立计算机及自动化研究院和FAIR共同在ArXiv...

2018-07-21 17:58:06

【转】DensePose:Dense Human Pose Estimation In TheWild

转自:https://blog.csdn.net/qq_38213612/article/details/80943401个人的一些拙见,欢迎批评指正,欢迎互相交流…一、概述预览DensePose 估计旨在完成从 RGB图像中所有的人体像素 到 人体3D表面 的映射。相关构成,用文中的话即为(Mask-RCNN + DenseReg)二、主要工作主要工作可以总结为三点:1.通过...

2018-07-21 17:54:57

【转】FAIR联合INRIA提出DensePose-RCNN,更好地实现人体姿态估计

转自:http://www.sohu.com/a/221500552_390227图:pixabay原文来源:arXiv作者:Rıza Alp Guler、Natalia Neverova、Iasonas Kokkinos「雷克世界」编译:嗯~阿童木呀在这项研究中,我们在RGB图像和人体表面表示之间建立了密集对应,我们将该任务称为密集人体姿态估计(dense human pos...

2018-07-21 16:00:03

【转】DensePose: Dense Human Pose Estimation In The Wild

转自:https://blog.csdn.net/sunshine_010/article/details/80039493In this work, we establish dense correspondences between an RGB image and a surface-based representation of the human body, a task we re...

2018-07-21 15:58:38

【转】《Cascaded Pyramid Network for Multi-Person Pose Estimation》--旷世2017COCO keypoints冠军论文解读

转自:https://blog.csdn.net/zhangboshen/article/details/78836704简介《Cascaded Pyramid Network for Multi-Person Pose Estimation》,这是Face++旷世科技2017年取得COCO Keypoints Challenge冠军的文章,主要目的是解决 in the wild 场景下多人的姿态...

2018-07-16 08:11:14

【转】使用arxiv检索论文

转自:https://blog.csdn.net/u011092188/article/details/69275449?locationNum=10&fps=1以cs.CV为例:默认打开是http://arxiv.org/list/cs.CV/recent, 也即最近一周的内容;使用http://arxiv.org/list/cs.CV/1704,可以查看...

2018-06-17 14:05:49

【转】初识caffe2

转自:https://blog.csdn.net/wydbyxr/article/details/77856209基本的认识Caffe2 中基本计算单元之一是 Operators。每个 Operator 包含给定适当数量和类型的输入和参数来计算输出所需的逻辑。caffe2 宣称是轻量级、模块化和可扩展的一个框架之前layer的概念被弱化,数据与操作完全分开, 网络的编写也向tf靠拢了 最后还要说一...

2018-06-01 17:51:53

【转】多类分类下为什么用softmax而不是用其他归一化方法?

转自:https://www.zhihu.com/question/40403377?sort=created有两点原因。softmax的形式为:原因之一在于softmax设计的初衷,是希望特征对概率的影响是乘性的。原因之二在于,多类分类问题的目标函数常常选为cross-entropy,即,其中目标类的等于1,其它类的等于0。在神经网络模型(最简单的logistic regression也可看成没...

2018-06-01 08:00:21

【转】人人都能看懂的LSTM

转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/32085405这是在看了台大李宏毅教授的深度学习视频之后的一点总结和感想。看完介绍的第一部分RNN尤其LSTM的介绍之后,整个人醍醐灌顶。本篇博客就是对视频的一些记录加上了一些个人的思考。0. 从RNN说起循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)是一种用于处理序列数据的神经网络。相比一般的神经网络来说...

2018-05-29 10:31:45

【转】结构递归神经网络: 时空领域图像中的深度学习--CVPR2016最佳论文详解

转自:https://blog.csdn.net/tsb831211/article/details/52132910摘要虽然相当适合用来进行序列建模,但深度递归神经网络体系结构缺乏直观的高阶时空架构。计算机视觉领域的许多问题都固有存在高阶架构,所以我们思考从这方面进行提高。在解决现实世界中的高阶直觉计算方面,时空领域图像是一个相当流行的工具。在本文中,我们提出了一种结合高阶时空图像和递归神经网络...

2018-05-22 15:17:29

【转】RNN的神奇之处(The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks)

转自:https://blog.csdn.net/menc15/article/details/78775010本文译自http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/。结合个人背景知识,忠于原文翻译,如有不明欢迎讨论。 以下正文。RNN有很多神奇的地方。我仍然记得为Image Captioning训练的第一个RNN。我随便设定了超参数...

2018-05-22 15:02:43

【转】深度 | 一文介绍3篇无需Proposal的实例分割论文

转自:http://www.sohu.com/a/228409487_129720 本文解析了实例分割领域中的三篇论文,它们不同于主流的基于 proposal 和 Faster-RCNN 的方法,比如 Mask R-CNN、MaskLab 以及最新的 PANet,后者在多个数据集(CityScapes、COCO 以及 MVD)上实现了当前最优的结果。 基于 proposal 的实例分割架构存在...

2018-04-27 17:45:17

原创mask-rrc算法调试流程记录

调试效果变迁过程大致如下:读入方式不同,效果不同:

2018-04-24 08:20:42

【转】专栏 | Momenta详解ImageNet 2017夺冠架构SENet

转自:http://www.sohu.com/a/161633191_465975 本届 CVPR 2017大会上出现了很多值得关注的精彩论文,国内自动驾驶创业公司 Momenta 联合机器之心推出 CVPR 2017 精彩论文解读专栏。除此之外,Momenta 还受邀在 CVPR 2017 的 ImageNet Workshop 中发表演讲,介绍 Momenta 在ImageNet 2017 ...

2018-03-31 10:43:59

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