摘要: 目录 Deep learning-based person re-identification methods A survey and outlook of recent works 深度学习行人重识别综述与展望 论文地址:https://arxiv.org/abs/2110.04764 #摘要 阅读全文
posted @ 2022-04-15 14:41 阁楼式的幻想 阅读(351) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 目录 Person Re-Identification using Deep Learning Networks: A Systematic Review 使用深度学习网络的行人重识别——系统评价 论文地址:https://arxiv.org/abs/2012.13318 **摘要:**近来,行人重 阅读全文
posted @ 2022-04-15 11:57 阁楼式的幻想 阅读(216) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 目录 Deep learning-based person re-identification methods A survey and outlook of recent works 深度学习行人重识别综述与展望 论文地址:https://arxiv.org/abs/2001.04193 代码:h 阅读全文
posted @ 2022-04-13 10:13 阁楼式的幻想 阅读(168) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 目录 Learning 3D Shape Feature for Texture-insensitive Person Re-identification 学习三维形状特征进行纹理不敏感的人再识别 论文地址:https://ieeexplore.ieee.org/document/9578604 代 阅读全文
posted @ 2022-04-04 00:30 阁楼式的幻想 阅读(126) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 目录 On the Unreasonable Effectiveness of Centroids in Image 图像中质心的不合理有效性 论文地址:https://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2021/html/Wong_Persistent_Homol 阅读全文
posted @ 2022-04-03 19:00 阁楼式的幻想 阅读(286) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 目录 Persistent Homology based Graph Convolution Network for Fine-grained 3D Shape Segmentation 用于细粒度 3D 形状分割的基于持久同源的图卷积网络 论文地址:https://openaccess.thecv 阅读全文
posted @ 2022-04-03 16:32 阁楼式的幻想 阅读(130) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 最近在调研3D算法方面的工作,整理了几篇多视角学习的文章。还没调研完,先写个大概。 基于RGBD的语义分割的工作重点主要集中在如何将RGB信息和Depth信息融合,主要分为三类:省略。 目录 #1、(ICCV2017)《RDFNet: RGB-D Multi-level Residual Featu 阅读全文
posted @ 2021-06-16 21:13 阁楼式的幻想 阅读(1905) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 目录 Walk in the Cloud: Learning Curves for Point Clouds Shape Analysis 漫步在云中:学习点云形状分析的曲线 论文地址:https://arxiv.org/abs/2105.01288 代码:https://curvenet.gith 阅读全文
posted @ 2021-06-08 22:27 阁楼式的幻想 阅读(714) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 目录 PAConv: Position Adaptive Convolution with Dynamic Kernel Assembling on Point Clouds PAConv:基于点云动态核组装的位置自适应卷积 论文地址:https://arxiv.org/abs/2103.14635 阅读全文
posted @ 2021-06-03 20:43 阁楼式的幻想 阅读(1616) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 转载——原文地址 www.likecs.com #1.K-Fold 交叉验证概念 在机器学习建模过程中,通行的做法通常是将数据分为训练集和测试集。测试集是与训练独立的数据,完全不参与训练,用于最终模型的评估。在训练过程中,经常会出现过拟合的问题,就是模型可以很好的匹配训练数据,却不能很好在预测训练集 阅读全文
posted @ 2021-05-15 17:58 阁楼式的幻想 阅读(172) 评论(0) 推荐(0) 编辑