2021年7月6日

摘要:使用labelme对图像进行语义分割标注 写在前面 这个文档旨在教大家如何使用labelme软件进行语义分割标签的标注。 语义标注 cityscapes里面有效的标注是19类,还有很多虽然标注了,但是是无效的类别。 序号 名称 category 说明(CS的官方说明翻译而来) 0 road(道路) 阅读全文
posted @ 2021-07-06 15:20 YongjieShi 阅读(34) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2021年6月2日

摘要:SPADE阅读笔记 同样的,作者提出一个simplt but effective layer,给定一张分割的图,作者能够合成photorealistic images.作者说,normalization layer能够wash way semantic information.为了解决这个问题,作者 阅读全文
posted @ 2021-06-02 14:35 YongjieShi 阅读(13) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:CYCADA: cycle-consistent adversaial domain adaption阅读笔记 之前方法是在feature space进行domain adaption,来发现domain invariant representations, 但是这种方法很难可视化,而且某些时候不能 阅读全文
posted @ 2021-06-02 14:32 YongjieShi 阅读(31) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Arbitrary Style Transfer in Real-time with Adaptive Instance Normalization论文阅读笔记 这篇文章是基于gatys et al这篇做的,gatys et al他们通过在一张content image上引入另外一张图片的style 阅读全文
posted @ 2021-06-02 14:28 YongjieShi 阅读(16) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Learning from synthetic data: addressing domain shift for semantic segmation阅读笔记 作者说之前的方法使用一种简单的对抗或者superpixel information的方式来解决domain shift。作者说ta提出了一 阅读全文
posted @ 2021-06-02 14:24 YongjieShi 阅读(15) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:是这样的,我自己写了一个block,这个block的内容如下 # 为了更加集成,给定两个角度,生成compact的倾斜图片 class Compact_Homo(nn.Module): def __init__(self, device): super(Compact_Homo, self).__i 阅读全文
posted @ 2021-06-02 11:25 YongjieShi 阅读(8) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2021年5月26日

摘要:再读autoaug 算法总览 使用RNN做controller,并且每次采样得到一个policy \(S\),其中$S$包括使用哪种operation(数据增强操作),幅度是多少,以及应用的概率 用validation上的精度$R$作为reward 作者的搜索空间定为 policy 由5种sub-p 阅读全文
posted @ 2021-05-26 14:07 YongjieShi 阅读(7) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Fast AutoAugment 作者说他提出一种基于稠密匹配的快速的AA方法。这种方法不需要子模型(child model)的重新训练。这种方法通过最大化匹配augmentated split和另外一个unaugmented split的分布来搜索增强的策略。 在这篇文章中,作者提出的方法学习一种 阅读全文
posted @ 2021-05-26 14:06 YongjieShi 阅读(23) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:object as point阅读笔记 这篇文章做了啥 作者的主要动机是,绝大多数的object detectors都几近枚举大量的潜在的物体locations并且对他们进行分类。这种方式是非常浪费的,不足够的,以及需要额外的后处理。在这篇文章中,我们采用了一种不一样的方法。作者将物体建模为一个点, 阅读全文
posted @ 2021-05-26 14:05 YongjieShi 阅读(4) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Hardware-in-the-loop End-to-end Optimization of Camera Image Processing Pipelines阅读笔记 这篇文章干了啥 作者在abstract中说, we present a hardware-in-the-loop method 阅读全文
posted @ 2021-05-26 14:03 YongjieShi 阅读(22) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Rank loss调研 A Generic Graph-based Neural Architecture Encoding Scheme for Predictor-based NAS这一篇文章对于rank loss有着详细的介绍。作者在真正做实验的时候,使用了好几种rank相关的loss,最后发 阅读全文
posted @ 2021-05-26 14:01 YongjieShi 阅读(5) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年12月19日

摘要:不同角度的镜头有不同的畸变模型,比如多项式模型就适合视角比较小的镜头,分式模型或者scaramuzza多项式模型就适合视角比较大的镜头 这些模型都是去逼近实际镜头的畸变,畸变程度比较小的时候用的是传统多项式模型,畸变程度比较大的时候用分式模型或scaramuzza多项式模型 而无论是opencv还是 阅读全文
posted @ 2020-12-19 01:00 YongjieShi 阅读(175) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年12月18日

摘要:这篇文章做了啥 对嵌入式,做了一个实时的单目深度估计框架。作者提出了一个efficient的encoder-decoder结构,精度可以和sota相媲美,并且推理时间非常短。作者主要集中在低延迟的decoder的设计上来 相关工作 作者回顾了一系列的单目深度估计的方法,说之前的方法主要集中在提升网络 阅读全文
posted @ 2020-12-18 15:44 YongjieShi 阅读(191) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年12月13日

摘要:之前使用过很多次,也没有做很好的记录,这次记录下来。AverageMeter可以记录当前的输出,累加到某个变量之中,然后根据需要可以打印出历史上的平均 这个class是一种常用的工具 该class内容如下 class AverageMeter(object): def __init__(self): 阅读全文
posted @ 2020-12-13 17:03 YongjieShi 阅读(840) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:前沿 这个博文只会讲自己曾经使用的一种case,方便拿过来直接用,能都达到的目标是 将重要的信息输出到屏幕上的同时, 能够记录在日志之中,方便查看程序运行过程的输出啥的 下面的程序可以直接拿过来用 设置 import logging # 关键是声明下面的init函数 def initLogging( 阅读全文
posted @ 2020-12-13 16:46 YongjieShi 阅读(175) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年11月22日

摘要:该论文提出了一种全景图深度估计的方法,引入几何先验知识,同时,将结构化的信息作为正则对深度做约束,如下图所示 上图中的structure as a prior module模块是layoutnet里面的内容,并且作者对其提出改进,通过引入一个预测平面的模块,使其更加精细,同时预测平面的模块可以和at 阅读全文
posted @ 2020-11-22 20:07 YongjieShi 阅读(129) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:这两篇论文做的工作都是关于全景图的工作,一篇是做layout的估计,另外一篇是做深度估计,他们相同点是都用了不同视角的图像来作为输入,将全景图和透视图之间的特征进行融合来做高层的任务。 dula-net 这篇文章做的工作做的任务是估计非cuboid的室内场景的layout,作者使用了两路branch 阅读全文
posted @ 2020-11-22 16:21 YongjieShi 阅读(151) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年11月14日

摘要:Regularized Evolution for Image Classifier Architecture Search这篇文章实际上解决的是针对NAS这个问题用EA算法的缺陷,一个很强的motivation是NAS是需要对搜到的网络进行重新训练的,但是即使是一个比较差的网络,在训练的过程中也可 阅读全文
posted @ 2020-11-14 01:25 YongjieShi 阅读(136) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年4月23日

摘要:之前利用pycharm进行debug的时候,从来没想到可以这么操作,比如我想制定到某一个断点的时候,往往把光标设置到某一行,然后利用pycharm自带的运行到光标处。 实际上操作的时候,很多时候都是看一部分代码,debug一部分,然后看另外一个函数,再设置一个断点,往往debug模式下运行的时候,会 阅读全文
posted @ 2020-04-23 11:10 YongjieShi 阅读(1898) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年3月31日

摘要:这篇文章做了啥 迭代式的单图片反射消除,有一说一,这篇文章让我想起来之前看到的一篇去雨的RESCAN,去雨的一篇文章,也是利用迭代式的思想,不断的去除图像中的雨,使得每一次迭代对于输入进行逐渐优化。RESCAN这篇文章也是利用的卷积LSTM,并且下一次是对上一次的迭代的结果进行优化。代码 "链接" 阅读全文
posted @ 2020-03-31 18:21 YongjieShi 阅读(890) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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