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ReID:常用损失函数总结

在ReID中常见的loss有Identity Loss、Verification Loss、Triplet loss。 Deep Learning for P...

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[Extensive Reading]background modeling:ViBe

2009 年,Marc Van Droogenbroeck 等人提出了一种新的背景建模法: ViBe(Visual Background Extractor)算...

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MOT:多目标跟踪总结与思考

多目标跟踪(MOT)是一种常见的计算机视觉任务,任务要求检测到连续视频帧中的目标,并为每一个目标分配一个track id,这个id在视频序列中具有唯一性。 多...

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[Extensive Reading]SOT:SiameseRPN

SiameseRPN:High Performance Visual Tracking with Siamese Region Proposal Network...

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[Extensive Reading]SOT:SiameseFC

SiameseFC:Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking SiameseFC:Fu...

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[Extensive Reading]MOT:CenterTrack

CenterTrack是CenterNet目标检测网络的作者xingyizhou在多目标跟踪领域的工作,Tracking Objects as Points,作...

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[Extensive Reading]目标检测(object detection)系列(十五) Mask R-CNN:检测与分割结合

Mask R-CNN 是在2017年提出,是FAIR团队的Kaiming大神和RBG大神的强强联手之作。paper的名字非常简洁,就叫Mask R-CNN,R-...

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[Extensive Reading]MOT:SiamMOT

SiamMOT是一个online的多目标跟踪(MOT)算法,SiamMOT: Siamese Multi-Object Tracking作者来自亚马逊团队,Si...

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MPII姿态估计性能评价标准-PCK

PCK是mpii使用的人体关键点估计评价标准,在coco之前,PCK一直是比较主流的metric,包括deepfashion,fashionAI等,都是使用的此...

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ReID:无监督及领域自适应的目标重识别概述

无监督(unsupervised)及领域自适应(domain adaptive)的目标重识别是目标重识别领域中两个重要的研究方向,同时二者又关系密切。本文中部分...

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coco姿态估计性能评价标准-AP

coco2017是当前最主流的多人姿态估计benchmark,官网的Evaluate已对coco的评价标准做了详细的解释,本文只对其二次整理。

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ReID:通用性能评价标准

Market-1501是行人重识别领域最为常用的benchmark,数据集在清华大学校园中采集,夏天拍摄,在 2015 年构建并公开。它包括由6个摄像头(其中5...

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github镜像站

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目标检测(object detection)系列(十四) FCOS:用图像分割处理目标检测

目标检测系列: 目标检测(object detection)系列(一) R-CNN:CNN目标检测的开山之作 目标检测(object detection)系...

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如何理解转置卷积(transposed convolution)

转置卷积也被称为反卷积,常被用用于CNN中的上采样操作,比如分割任务,或GAN网络中。反卷积并不是常规卷积的完全逆操作,反卷积也起不到根据输出特征以及对应的卷积...

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pytorch学习率下降策略

首先“阶段离散”下降调整这个词不是个专有名词,它只是一个形容。 符合这种调整策略的方法,一般是step,step学习率下降策略是最为常用的一种,表现为,在初始...

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MarkDown速查表

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Ubuntu 文件同步工具 rsync

cp和scp是ubuntu中文件拷贝常用的两个命令,一般在同一台服务器上我们是用cp命令,跨服务时使用过scp命令,但是如果做文件同步的话,rsync要比上述两...

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Ubuntu nfs配置

NFS 即网络文件系统(Network File-System),可以通过网络让不同机器、不同系统之间可以实现文件共享。通过 NFS,可以访问远程共享目录,就像...

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pip install时timeout设置

在使用pip安装python相关包时,常常会由于网络问题,导致超时,下载失败,而且换成国内源的时候,也有可能出现这种情况,比如使用pip安装pytorch的时候...

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