Burtan的专栏

原创 Frustratingly simple few-shot object detection

概述这篇文章比较简单，仅对稀有类现有检测器的最后一层进行微调对于小样本目标检测任务至关重要。在目前的基准测试中，这种简单的方法比元学习方法提高了大约2~20个点，有时甚至是以前方法的两倍精度。这里先介绍下基本概念小样本学习：1）标准小样本：给定一个大规模的训练集作为基类（base class），可以类比于人类的知识积累，对于从未见过的新类（novel class，与基类不重叠），借助每类少数几个训练样本，需要准确识别新类的测试样本。2）广义小样本：相比与小样本学习，广义小样本学习中测试样本

原创 Towards Open World Object Detection

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原创 RepPoints: Point Set Representation for Object Detection解读

摘要现代的检测器很依赖矩形框bbox，比如anchors,proposals和final predictions，呈现在不同的识别阶段里。bbox虽然很方便，但它只能提供粗糙的目标定位和特征提取。注：final predictions如何理解呢，在引言里说了from anchors and proposals to final predictions，就很明白了，它的意思是最终的输出结果。为什么bbox只是提供粗糙的目标定位和特征提取呢？文章的后面简单的说明了，bbox只是提取了4个边界点，并

原创 CentripetalNet: Pursuing High-quality Keypoint Pairs for Object Detection解读

摘要基于关键点的检测器得到了不错的性能，但关键点匹配错误是普遍性存在的，严重的影响了其检测器的性能。作者通过centripetal shif将相同的类别的实例分开。CentripetalNet是预测角点的位置和向心偏移，通过向向心偏移来对齐角点的匹配。注：这里说明，基于关键点检测器的难点是针对相同类别的实例。而这个分析来源于在公开数据集中，跑前面论文的模型，分析出的bad case。为了提点，针对普遍存在的问题，进行优化。corner pooling通过提取bbox的边缘信息，这里为了更

原创 Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields解读

摘要我们的方法，能够有效的检测一个图像中的多人。通过Part Affinity Fields来学习身体的各部分及关联性，利用全局纹理信息，自下而上的方法，达到实时性和高精度。通过两个分支来学习到部位的位置和关联性。引言一张图中的多人pose的难点：1.不知道一幅图有多少人，他们会存在不同的位置和不同的scale。2.人与人之间存在接触、遮挡、切断等复杂的空间干扰。3.多人时，会存在时间复杂度的问题注：提到多人Pose的难点，这些是很多问题，都存在的问题。检测也是相同的问题...

转载 深度学习一点主观经验

来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/137927248喜欢历史的同学，欢迎关注本人的公众号和知乎：很多同学在使用深度学习的项目中，大概率会存在如下疑问：项目中，绝大多数时候，几乎只是在加数据训练，但为什么自己做不好？ 优秀的深度学习同学，到底和普通的同学，优秀在什么地方？根据自己的经验，总结了几个关键点，适合我自己，但不一定适合别人。大的战...

原创 高维空间中的高斯分布和随机投影

Computer Science Theory for the Information Age-3: 高维空间中的高斯分布和随机投影 - Boostable - 博客园 Boostable

原创 机器学习-决策树/CART剪枝

原创 机器学习-隐Markov模型（hmm）

原创 机器学习-EM算法\混合模型

原创 机器学习-贝叶斯

原创 实变函数-基数与对等

原创 矩阵分析-循环矩阵

原创 矩阵分析-阻尼最小二乘法/LM算法

原创 矩阵分析-最小二乘法

原创 拉登/Radon变换

τ-p变换是Radon变换的基础，可以先查我的另外一篇博客----Radon变换

原创 τ-p变换

原创 矩阵分析-奇异值分解与特征值

原创 实变函数-上下限集/极限

原创 任意多边形周长的求取

问题提出：在一个矩形方格中，随机地涂表格，求所涂多边形的周长。        我们如果去求图中所有黑点所组成的多边形的周长呢？小学我们就学过切割法。对于凸边形来说，其周长可以等价于一个大矩形的周长。如下图所示====》即周长为4*5=20        但对于凹多边形来说，这就不对了，对于这个凹字就可以看出2*(4+5)！=18。那么应该怎么求呢？对于普通程序员来说

原创 排序

概述：如果被排序的文件可以装载于内存中，则称该排序方法为内部排序（internal sort）。若排序文件来看磁带或磁盘，则称做外部排序（external sort）。两者的主要区别是，内部排序可以轻松访问任意项，而外部排序必须按顺序访问项，或至少要按大数据块来访问。我们这里说说八大排序就是内部排序。        当n较大，则应采用时间复杂度为O(nl

原创 最小生成树-普林算法(Prim)/克鲁斯卡尔算法(Kruskal)

问题提出：        一个公司计划建立一个通信网络来连接它的一个计算机中心。可以用租用的电话线连接这些中心的任何一对。应当妊娠瘙痒哪些连接，以便保证在任何两个计算机中心之间都有通路，且网络的总成本最小？可以用下较长所示的带权图为这个问题建模，其中顶点表示计算机中心，边表示可能租用的电话线，边上的权是边所表示的电话线的月租费。通过找出一棵生成树，使得这棵树的各边的权之和为最小，就可以解决这个

原创 生成图-深度优先搜索/宽度优先搜索

问题提出：

原创 最短路径算法

问题描述：最短路径问题是图论研究中的一个经典算法问题， 旨在寻找图（由结点和路径组成的）中两结点之间的最短路径。

转载 一些与算法有关的网站

//转自：http://www.cnblogs.com/a180285/archive/2012/01/15/2290290.html//-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

原创 图的度序列

本文为原创，转载请说明来源地址：http://blog.csdn.net/ljj583905183/article/details/40937021问题描述

原创 动态规划-钢条切割

问题描述：一家公司购买长钢条，将其切割成短钢条出售，切割本身没有成本，长度为i的短钢条的价格为Pi。那给定一段长度为n的钢条和一个价格表Pi,求钢条的切割方案使得收益Rn最大。如一个Pi如下：长度i12345678910价格Pi1589101717202430

转载 为什么样本方差（sample variance）的分母是 n-1？

来源：http://www.zhihu.com/question/20099757我来补充一个新的视角吧，希望能帮助理解。有很多人提到了“自由度”的概念。那么自由度是什么？说的好玄乎，什么因为估计了一个参数所以少了一个自由度。我说自由度是矩阵的“秩”或者“迹”有人信吗？不信？来看：就写这么多了。另外排名最高的答案道出了实情，就是这个scalar不一定是n-1，也可能是n，n