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优化问题(A overview of gradient descent optimization algorithms)

当我们在优化一个模型的时候,通过网络计算loss并反向传播,算出梯度(也就是下降方向gkg_kgk​), 并根据步长(也叫学习率αk\alpha_kαk​),使用优化器来更新参数(GD) :Wk+1=Wk−αkgkW_{k+1}=W_k-\alpha_kg_kWk+1​=Wk​−αk​gk​。上面这句话的key points是设置loss,设置优化算法,计算梯度(代码中直接通过反向传播计算,调用底层代码,但是我们要知道GD算的是一阶梯度,牛顿法、拟牛顿法计算了二阶梯度),而学习率的设置由于优化器设置不同而

2020-05-25 13:17:26

再想 DiMP 的 Train&&Tracking

文章目录TrainingInputBackboneClf FeatModel Predictor -----Model InitializationModel Predictor -----Model OptimaizerClassificationEstimate target stateOnline TrackingTraining DetailsExperiments前言:如...

2020-05-01 09:30:23

Forward-Backward error

文章目录Forward-Backward Error:Automatic Detection of Tracking FailuresForward-Backward Error:Automatic Detection of Tracking Failures发表于2010年的ICPR,作者为Zdenek Kalal这篇论文提出了一个新的方法用于检测跟踪失败,检测基于forward-back...

2020-04-18 14:16:09

LaTex环境安装(window10)

文章目录安装LaTex环境(Texlive)安装TeXstudio编辑器TeXstudio使用(分为两部分)结构:符号字体设置:设置大纲:插入图像:表格:浮动体矩阵多行公式![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20200409170756724.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVp...

2020-04-09 18:45:53

SiamFC++:Towards Robust and Accurate Visual Tracking with Target Estimation Guidelines

文章目录IntroductionRelated WorksSiamFC++Experiments这是旷视(Megvii)2020年发表AAAI的一篇论文论文地址:SiamFC++代码地址:code从题目看出此论文提出来鲁棒且精确跟踪的目标估计Guidelines,题眼就是Guidelines视觉跟踪问题需要在给定目标下,同时有效的执行分类和精确的目标状态估计(也就是得到bbox),基于仔...

2020-04-05 20:05:49

Meta-Tracker: Fast and Robust Online Adaptation for Visual Object Trackers

这篇论文发表在2018年ECCV上论文地址:Meta-Tracker:Fast and Robust Online Adaptation for Visual Object Trackers代码地址:github看到题目的online adaptation,那怎么在线自适应呢?和之前的在线自适应有什么区别呢?请看详解文章的摘要部分就提到了,这篇文章使用在线自适应提高了最好的视觉目标跟踪。...

2020-03-05 10:25:54

基于深度学习的视觉跟踪详细的综述

文章目录经过研究,发现如下:目标跟踪定义基于深度学习的SOTA方法进行分类(详见论文中的图)网络结构:CNN、SNN、RNN、GAN、custom networks网络开发网络训练网络目标网络输出相关滤波优势 的探索跟踪的数据集评价指标(Evaluation Metrics)实验分析总结这篇论文发表2019 arxiv的一篇文章,论文地址:Deep Learning for Visual T...

2020-02-27 17:34:35

目标跟踪数据集的属性

Attributes:IV (illumination variation)SV(scale variation)OCC(occlusion)DEF(deformation)MB(motion blur)FM(fast motion)IPR(in-plane rotation)OPR(out-of-plane rotation)OV(out-of-view)BC(backgro...

2020-02-26 22:27:58

Representation Flow for Action Recognition

这篇是发表在CVPR2019的一篇论文。论文地址motivation:1.从传统方法计算光流到用深度学习去学习就算光流,费时耗力,而且一般都是从image开始的,经过一些处理得到了光流,让后用网络再提取光流的特征,这样很繁琐,因此本文提取了不用局限于在image层,在卷积特征层上也可以提取光流(当然也用到了光流算法TV-L1),学习任何表示层的运动信息,而且是完全可微的(fully-diffe...

2019-12-04 11:43:23

little prince

He answered me at once,“Oh,come,come!”,as if he were speaking of something that was self-evident.A baobab is something you will never,never be able to get rid of if you attend to it too late....

2019-11-24 15:58:14

End-to-End Learning of Motion Representation for Video Understanding(TVNet)

最近一直在看motion feature,也就是光流,

2019-11-16 11:57:51

End-to-end Flow Correlation Tracking with Spatial-temporal Attention && SINT && deep motion feature

发表在CVPR2018,是朱政老师的一篇文章,论文链接:FlowTrack这篇文章提出的跟踪器叫作FlowTrack(an end-to-end framework for flow correlation tracking) ,是在具有深度卷积特征的DCF(discriminative correlation filters)上进行加入了flow information,提高了特征表示和跟踪...

2019-11-12 10:06:57

万能的Attention及其代码实现

最近看到以前的代码,想到了attention,趁着代码还在就来整理一下。Squeeze-and-Excitation Networks这是最有名的SEnet(也就是channel attention), 感兴趣的可以看论文看图:这里用到的操作:全局平均池化(将W X H X C变成1 X 1 X C ),全连接FC(两层),最后进行点乘,这个attention在很多网络结构都有了,例如R...

2019-11-11 16:43:12

FlowNet 2.0

FlowNet(也就是它的第一个版本)链接如下:FlowNet这篇是对上一篇FlowNet的改进,可以从标题看出(Evolution 演变,演化 )发表于CVPR2017Motivation:FlowNet cannot compete with variational methods,particularly on small displacements and real-world ...

2019-10-30 10:35:42

FlowNet: Learning Optical Flow with Convolutional Networks

1024 我要水一篇 立个flag 更爱IT吗?言归正传,最近查阅了一些光流的资料。首先什么是光流,光流可以做啥,最后光流怎么用呢?光流的论文从老远之前的传统方法,例如HS算法,LK算法,TV-l1算法等,都是纯数学公式,泰勒公式,头疼了吧,但是接下来讲的这篇是用深度学习来计算光流的。那怎么计算呢?如图:...

2019-10-24 20:43:30

coding 记录(二)

文章目录skvideo.io.vread()PIL.Image与numpy.arrayskvideo.io.vread()读取视频,输出的是 <class ‘tuple’>: (6831, 180, 320, 3),第一个代表帧数,第二个呢第三个呢?当然是图片的长宽,最后是图片的channelPIL.Image与numpy.arrayimage -> array...

2019-10-28 19:44:05

ResNet50 && ResNeXt-50(32x4d)

ResNeXt((conv1): Conv2d(3, 64, kernel_size=(7, 7), stride=(2, 2), padding=(3, 3), bias=False)(bn1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(relu): ReLU(inp...

2019-10-17 20:41:04

ATOM 网络模型(ResNet50)

ATOMnet((feature_extractor): ResNet((conv1): Conv2d(3, 64, kernel_size=(7, 7), stride=(2, 2), padding=(3, 3), bias=False)(bn1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_s...

2019-10-16 20:22:19

DiMP:Learning Discriminative Model Prediction for Tracking

文章目录AbstractAbstract目前致力于端到端训练的计算机视觉系统,对于视觉跟踪任务是重要的挑战。与其他视觉问题相反,跟踪需要在推理阶段学习一个鲁棒的基于特定目标的在线外观模型。为了端到端训练,目标模型的在线学习因此需要嵌入到跟踪框架本身中。由于这些困难,流行的Siamese模型简单的预测了一个目标特征模板。然而,这样一个模型由于它不能集成背景信息而拥有有限的判别能力。...

2019-08-05 17:31:49

GIOU:Generalized Intersection over Union: A Metric and A Loss for Bounding Box Regression

废话不多说,先看motivation:There is a gap between optimizing the commonly used distance losses and maximizing this metric value.The optimal objective for a metric is the metric itself. so in the ca...

2019-09-29 22:10:20

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