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论文笔记(12)--Deep Residual Learning for Image Recognition

论文:《DeepResidualLearningforImageRecognition》https://arxiv.org/abs/1512.03385https://github.com/KaimingHe/deep-residual-networksAbstract更深的神经网络往往更难以训练,我们在此提出一个残差学习的框架,以减轻网络的训练负担,这是个比以往的网络要深的多...

2019-01-24 17:54:10

论文笔记(11)--(Re-ID)Deep Group-shuffling Random Walk for Person Re-id

论文:《DeepGroup-shufflingRandomWalkforPersonRe-identification》https://arxiv.org/abs/1807.111784.Experiments4.1.Datasetsandmetric4.2.Implementationdetails我们网络中的成对亲和力CNN采用ResNet-50[11]网...

2019-01-10 11:04:41

论文笔记(10)--(Re-ID)Human Semantic Parsing for Person Re-id

论文:《HumanSemanticParsingforPersonRe-identification》https://arxiv.org/pdf/1804.00216.pdfAbstract

2019-01-09 17:38:13

PyTorch源码解析--torchvision.transforms(数据预处理、数据增强)

PyTorch框架中有一个很常用的包:torchvisiontorchvision主要由3个子包构成:torchvision.datasets、torchvision.models、torchvision.transforms详细内容可参考:http://pytorch.org/docs/master/torchvision/index.htmlGitHub:https://github.c...

2019-01-04 14:52:48

论文笔记(9)--Residual Attention Network for Image Classification

论文:《ResidualAttentionNetworkforImageClassification》https://arxiv.org/abs/1704.06904https://github.com/fwang91/residual-attention-network这是CVPR2017的一篇论文,在图像分类问题上,首次成功将极深卷积神经网络与人类视觉注意力机制进行有效的结合,...

2019-01-03 18:00:08

Python--numpy和list,查询指定元素的个数及其位置

numpy查询指定元素个数:调用numpy的sum函数>>>importnumpyasnp>>>a=np.array([[0,1,2],[3,4,1]])>>>printaarray([[0,1,2],[3,4,1]])>>>printnp.sum(a==...

2019-01-03 10:47:33

深度学习Person Re-ID--论文阅读

1、(已读)(CVPR2018)《LearningDiscriminativeFeatureswithMultipleGranularitiesforPersonRe-Identification》论文:https://arxiv.org/pdf/1804.01438.pdf笔记:https://blog.csdn.net/lwplwf/article/details/8456...

2018-12-29 16:45:25

论文笔记(8)--(Re-ID)Camera Style Adaptation for Person Re-id

论文:《CameraStyleAdaptationforPersonRe-identification》https://arxiv.org/abs/1711.10295v1因为相机之间的差异,ReID任务会受到不同相机图片风格变化的影响。以往的paper中,潜在的学习一个不受相机影响的特征,而本文提出一个camerastyle(CamStyle)adaptation方法来解决这个问...

2018-12-28 14:20:09

论文笔记(7)--(Re-ID)Video-based Person Re-identification via Self Paced Weighting

《Video-basedPersonRe-identificationviaSelfPacedWeighting》,http://mmap.whu.edu.cn/wp-content/uploads/2017/11/aaai-18_wenjun_huang.pdf这是AAAI2018的一篇关于视频PersonRe-ID的论文,作者从自身的步态考虑,将行人的视频序列分成多个子序列,然...

2018-12-28 14:04:01

论文笔记(6)--(Re-ID)A Pose-Sensitive Embedding for Person Re-Id with Expanded Cross Neighborhood Re-Rank

论文:《Image-ImageDomainAdaptationwithPreservedSelf-SimilarityandDomain-DissimilarityforPersonRe-identification》,https://arxiv.org/pdf/1711.10378.pdf

2018-12-25 10:59:15

论文笔记(5)--(Re-ID)Diversity Regularized Spatiotemporal Attention for Video-based Person Re-id

https://arxiv.org/pdf/1803.09882.pdfAbstract

2018-12-20 11:17:04

Ubuntu--切换默认Python版本

可以利用alternatives机制更改Python3为默认:终端执行命令:sudoupdate-alternatives--install/usr/bin/pythonpython/usr/bin/python2100sudoupdate-alternatives--install/usr/bin/pythonpython/usr/bin/python3150...

2018-12-19 15:42:08

论文笔记(4)--(Re-ID)Re-ranking Person Re-identification with k-reciprocal Encoding

2017年的CVPR:《Re-rankingPersonRe-identificationwithk-reciprocalEncoding》论文:https://arxiv.org/abs/1701.08398v1GitHub:https://github.com/zhunzhong07/person-re-rankingAbstract当将personre-ID看作一个检索过程...

2018-12-06 17:39:27

Person Re-ID相关知识点、数据集及评估指标总结

0.背景人脸识别技术目前已发展的较为成熟,在很多场景与产品中都已有落地的应用,但人脸识别技术只能用到人体的人脸信息,而人体的其他重要信息得不到充分的利用,例如:衣着、姿态、行为等。另外在应用时必须要有清晰的人脸正面照片,但在很多场景下无法满足要求,例如低头、背影、模糊身形、帽子遮挡等等。行人重识别(PersonRe-ID)技术正好能够弥补人脸识别的这些不足之处,行PersonRe-ID能...

2018-12-05 11:47:54

Ubuntu--(资源监控)CPU+内存、GPU+显存

CPU+内存安装htop$sudoapt-getinstallhtop启动$htopGPU+显存$watch-n1nvidia-smi

2018-12-04 11:06:30

DarkNet(2)--修改Python调用接口,支持输入numpy图片

DarkNet源码中提供的接口,用Python处理一张图片的时候,只能传入图片路径,见python/darknet.py的demo。if__name__=="__main__":net=load_net("cfg/tiny-yolo.cfg","tiny-yolo.weights",0)meta=load_meta("cfg/coco.d

2018-11-27 15:36:50

论文笔记(3)--(Re-ID)In Defense of the Triplet Loss for Person Re-id

论文贡献:(1)设计了新的TripletLoss,并和其它变种进行了对比;(2)对于是否需要pre-trained模型,进行了实验对比分析。

2018-11-27 11:05:40

论文笔记(2)--(Re-ID) Learning Discriminative Features with Multiple Granularities for Person Re-id

https://github.com/lwplw/re-id_mgn本文的主要思想就是通过区域分割,来获得不同粒度的特征,比如全局和局部特征以及更细粒度的局部特征,通过一个网络的不同分支得到这些特征,每个分支都对不同的分割块进行特征提取。论文提出通过融合行人的全局信息以及具有辨识力的多粒度局部信息的思路,为解决ReID问题提供了一个非常不错的思路。(1)结构精巧:该方案实现了端到端的直接学...

2018-11-27 09:58:59

DarkNet(1)--添加新层教程(slice层为例)

1、源码src文件夹下:新建slice_layer.c和slice_layer.hps:稍后我会放到我的GitHub上2、makefile文件中:OBJ添加slice_layer.o3、include/darknet.h文件中:(1)LAYER_TYPE添加SLICE:typedefenum{CONVOLUTIONAL,DECONVOLUTIONAL,...

2018-11-22 15:19:49

Caffe(13)--(SSRNet模型)Keras转Caffe教程

SSR-Net:ACompactSoftStagewiseRegressionNetworkforAgeEstimationpaper:https://github.com/shamangary/SSR-Net/blob/master/ijcai18_ssrnet_pdfa_2b.pdf1.SSRNet模型Demo(1)源码:https://github.com/shama...

2018-11-20 11:57:30

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