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摘要： 目标检测算法可以分为两类，一类是基于Region Proposal的R-CNN系算法（R-CNN，Fast R-CNN, Faster R-CNN），它们是two-stage的，需要先使用启发式方法（selective search）或者CNN网络（RPN）产生Region Proposal，然后再 阅读全文

摘要： Transformer：https://blog.csdn.net/qq_37541097/article/details/117691873，总结： Self-Attention：输入n个向量，每个向量得到一组(q,k,v)，通过Attention(Q, K,V)将不同向量的(q,k,v)进行相互 阅读全文

摘要： 参考：链接 https://zhuanlan.zhihu.com/p/34998569 什么叫是分布 分布：计算“一堆数”中各个数具有的数量，并以这一堆数作为横坐标，数量作为纵坐标，这样就会画出条曲线，这条曲线对应的函数就叫做概率密度函数，概率密度函数就是分布的具体表达。 一幅图像可以认为是一个高维 阅读全文

摘要： Abstract： 本文提出了基于transformer的one-step的person search架构PSTR，包含两个两个部分，分别为a person search-specialized (PSS) module that contains a detection encoder-decod 阅读全文

摘要： 论文：https://hushell.github.io/pmf/ 本论文探究了以下问题： 1.对外部数据进行预训练如何有利于FSL。 2.如何利用最先进的transform架构。 3.微调如何减轻domain shift。 两种小样本学习的方法： 使用元学习的方法实现小样本学习 使用大量数据进行与 阅读全文

摘要： 简介： NFormer是一种基于Neighbor Transformer的鲁棒人体重新识别方法。它通过对相邻图像中人体的特征进行聚合来提高人体重新识别的准确性和稳定性。 首先，NFormer通过学习人体关键点的邻域信息，将人体关键点的特征聚合到一个矩阵中，这个矩阵称为关键点矩阵。 然后，NForme 阅读全文

摘要： Deep learning for person re-identification: A survey and outlook 作者自己在知乎上的讲解：https://zhuanlan.zhihu.com/p/342249413 将行人重识别分为closed-world（实验室中使用的数据集）和o 阅读全文

摘要： 参考：小林coding：redis redis官方文档 简介 redis：用于将各种数据存储在内存中，然后可以将这些存储在内存的数据转存到磁盘中（这就叫持久化）。 redis的作用：将数据暂时存储在内存中，这样访问数据的时候就不用去磁盘了，这样速度比较快。 默认使用端口：6379 外部程序使用 TC 阅读全文

摘要： 参考：HTTP常见面试题 HTTP的基础知识 1.HTTP超文本传输协议 超文本指的是：它可以是文字、图片、视频等的混合体 2.五类状态码： 1xx 类状态码属于提示信息，是协议处理中的一种中间状态，实际用到的比较少。 2xx 类状态码表示服务器成功处理了客户端的请求 3xx 类状态码表示客户端请求 阅读全文

摘要： 反射：在程序编译期将变量的反射信息，如字段名称、类型信息、结构体信息等整合到可执行文件中，并给程序提供接口访问反射信息，这样就可以在程序运行期获取类型的反射信息，并且有能力修改它们。 反射会拖慢运行速度，非必要不使用。 Go语言反射（reflection）简述：reflect.ValueOf(a)： 阅读全文