原创 ArcFace
論文：ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition 代碼：https://github.com/deepinsight/insightface 0
2020-06-21 15:54:56
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原创 人臉識別中的損失函數總結
損失名稱 數學公式 是否權重歸一化 是否特徵歸一化 距離空間 分類邊界 文章鏈接 softmax L=−1m∑i=1mlogeWyiTxi+byi∑j=1neWjTxi+bjL = -\frac{1}{m}\sum
2020-06-21 15:54:56
原创 AM-Softmax
論文：Additive Margin Softmax for Face Verification 0 摘要 AM-Softmax，additive margin softmax。 人臉識別任務是一個度量學習任務，目的是使學習到的特
2020-06-21 15:54:56
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原创 smoothL1理解
之前再看Fast R-CNN的時候，網絡bounding boxes迴歸使用的smooth L1 loss，當時並沒有去細想爲什麼用這個loss而不是l2 loss，這個loss有什麼好？直到昨天看別的論文的時候提到smooth
2020-06-21 15:54:56
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原创 keras使用總結及踩坑(持續中)
1 訓練調用函數 參考：https://blog.csdn.net/xovee/article/details/91357143 訓練調用函數共三個，分別爲fit,fit_generator和train_on_batch。 前面兩
2020-06-21 15:54:56
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原创 IOU-Net
論文：Acquisition of Localization Confidence for Accurate Object Detection https://arxiv.org/abs/1807.11590 代碼：https:/
2020-06-07 19:38:31
原创 ubuntu vscode c++生成so及調用調試so包
1 ubuntu vscode c++配置 建議參考https://blog.csdn.net/weixin_43374723/article/details/84064644，介紹的很詳細。 參考vscode官方介紹https
2020-06-07 19:38:30
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原创 機器學習中爲什麼要對特徵進行歸一化處理
1 歸一化方法 1.1 線性函數歸一化 對原始數據進行歸一化，將其取值範圍映射到[0,1]之間，實現對原始數據的等比縮放。 計算公式： Xnorm=X−XminXmax−XminX_{norm} = \frac{X - X_{mi
2020-06-02 15:31:41
原创 nms、softnms、softernms
softnms:https://arxiv.org/abs/1704.04503 代碼：http://bit.ly/2nJLNMu softernms:https://arxiv.org/abs/1809.08545 1 NMS
2020-05-22 16:38:45
原创 Face Attention Network: An Effective Face Detector for the Occluded Faces
論文：http://xxx.itp.ac.cn/abs/1711.07246 1 簡介 本文針對的是遮擋人臉的檢測，對於遮擋人臉的檢測，最關鍵的問題是如何減少誤檢。比如，一個帶了墨鏡的人臉，只有下半部分區域可見，要對這樣的人臉進行
2020-04-27 17:43:46
原创 HydraPlus-Net: Attentive Deep Features for Pedestrian Analysis
論文：https://arxiv.org/abs/1709.09930 代碼：https://github.com/xh-liu/HydraPlus-Net 1 簡介 用於圖像分類的CNN網絡，往往關心的是圖像的全局特徵。而行人屬
2020-04-16 07:45:51
原创 A Temporal Attentive Approach for Video-Based Pedestrian Attribute Recognition
論文：http://xxx.itp.ac.cn/abs/1901.05742 代碼：https://github.com/yuange250/video_pedestrian_attributes_recognition 1 綜述
2020-04-16 07:45:51
原创 行人屬性識別綜述(持續學習中)
參考論文：https://arxiv.org/abs/1901.07474 1 簡介 行人屬性識別(Pedestrian Attribute Recognition,PAR)，目的是從輸入圖像中挖掘行人的屬性信息，如圖1所示。 行
2020-04-16 07:45:51
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原创 Grouping Attribute Recognition for Pedestrian with Joint Recurrent Learning
論文：http://ise.thss.tsinghua.edu.cn/MIG/2018-7.pdf 代碼：https://github.com/slf12/GRLModel 1 核心思想 本篇論文的核心思想是行人的屬性存在組內互斥
2020-04-16 07:45:51
原创 ctc loss
1 理論 1.1 用途 ctc 可用於未對齊的序列輸入的識別上，可完成語音識別及車牌字符識別任務。 1.2 原理 ctc出自論文：https://www.cs.toronto.edu/~graves/icml_2006.pdf 個
2020-03-27 20:43:49
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