摘要：
卷积神经网络比较擅长学习局部的特征，而非物体移动的规律先将运动信息抽取好（光流），再让CNN去学习这种（运动信息到动作分类间的）映射空间流的输入是单帧图片，而时间流的输入是一系列的光流信息最后将两个flow得到的概率取加权平均，就得到最终的结果 光流——观察者和场景之间各种物体之间的运动描述视频里各 阅读全文
摘要：
全景分割之UPSNet 网络架构如图所示，骨干网络为Resnet，经过FPN提取特征，然后分为实例分割头和语义分割头，其中实例分割头与Mask RCNN相同，语义分割头经过可变形卷积DCN后输出语义相关Logits 然后经过一个全景头将二者融合，前面内容别的博客已经讲解得比较清楚了，故暂不赘述，此处 阅读全文
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截图源于北工大周雨阳老师的运筹学课件，出处： 运筹学-13-2-指派问题匈牙利算法_哔哩哔哩_bilibili 感谢周老师！ Python代码实现 截图源自 【Python 运筹实战】Python实战 |指派问题assignment problem| 匈牙利算法（Hungarian algorith 阅读全文
摘要：
如果集合 V 在向量求和 (+ : V × V →V ) 和标量乘法 (· : R × V →V) 下是闭合的，则称其为域 R 上的线性空间或向量空间 即αv1 + βv2 ∈ V ∀v1, v2 ∈ Ⅴ、 ∀α, β ∈ R。 关于加法 (+)，它形成一个交换群（存在中性元素 0，逆元素 -v）。 阅读全文
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注：此博文为学习后凭记忆写下来的，为了强迫自己反思总结，不定期更新，不保证准确性，如果有人从百度里搜过来的话，请注意我的总结仅供参考，专业解读请上博客园和CSDN搜索大牛的解读。 1、实例分割 最常见的算法是Mask-RCNN，它是在faster rcnn基础上发展而来的2-stage的实例分割方法 阅读全文
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好久没上园子了，最近这几个月有点堕落啊，学习进展有点停滞不前，沐神的《动手机器学习V2直播》已经错过好多期了，还好的是B站上有回放。年底了，要加油了，继续努力抽空学习深度学习相关知识，多敲代码 放一张合成的皮卡丘图片，为以后做目标检测用 街景 SSD步骤：训练阶段：生成类别预测层 、边界框预测层连结 阅读全文
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经过20来天的时间（4.16-5.4），终于将花书走马观花地看完了一遍，后面的好几个章节几乎完全没看懂，不过这本大部头不是一遍两遍能看懂的。接下来将结合实践，再细读，将《动手深度学习》《深度学习笔记》和这本花书《深度学习》结合起来再细读 阅读全文
摘要：
基于first order motion model模型合成视频，照片变成视频。 成果首发微信票圈，内容先占坑再补。 —————————————————————————— 前段时间郭美美的老歌《不怕不怕》（“蚂蚁呀嘿”）又火了一把，用Avatarify软件可以一键生成摇头晃脑唱歌的视频，因为有人将其 阅读全文
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转眼间2020就要过去了，想想这一年，虽然有些坎坷，但还是有收获的 一月：即将从某外企离职，心里百感交集。1.17下午，走的时候跟所有同事打了招呼，还把桌子擦得干干净净才走。回家等过年。大年初二从父母想回到自己的小家，这时候已有新冠肺炎的报道，还以为这些离自己很远，心想说不定慢慢就好了，可能不会传染 阅读全文
摘要：
DenseNet类似于Resnet，都有跳跃连接，只不过是Resnet是直接跨层，DenseNet是把前一层的结果和后一层的结果在通道上进行联结，为了使模型不会过于复杂，densenet中还采用了过渡层，通过1X1的卷积层使通道数降下来，并使用步幅为2的平均池化层来减半高和宽。 阅读全文