原创 非ROOT用戶安裝BOOST 1.70 | Ubuntu
鑑於不是root用戶，爲了安裝boost.python真的廢了老命了，特此記錄安裝過程 一、下載解壓以及準備 下載boost壓縮包：boost_1_70_0.tar.gz，並解壓 tar -xvf boost_1_70_0.tar.gz
2020-06-19 22:26:24
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原创 【MVOS】Efficient Video Object Segmentation via Network Modulation
論文地址 ：http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Yang_Efficient_Video_Object_CVPR_2018_paper.pdf 有代碼！ Motiva
2020-06-19 16:20:36
原创 非root用戶安裝tmux
網上大多數是root用戶安裝tmux的方法 我是非root用戶，今天安裝成功了，所以做一下總結： 主要參考：https://blog.csdn.net/william_munch/article/details/95764667 但是由於
2020-06-19 15:20:33
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原创 【MOTS】Learning a Spatio-Temporal embedding for video instance segmentation
Purpose 把特徵映射到高維做聚類，加上自監督的訓練得到的圖片的Depth信息結合來做VIS Pipline 用ResNet18作爲Encoder，得到每一幀的feature x_t；然後用3D卷積，把前後兩者特徵再濾波得到z_
2020-06-19 14:16:04
原创 經驗風險最小化、結構風險最小化、極大似然估計、最大後驗概率估計...||《統計學習方法》李航_第1章_藍皮（學習筆記）
第1章 統計學習方法概論監督學習統計學習三要素模型策略（經驗風險和結構經驗風險）判別模型與生成模型補充（含課後作業）MLE、MAP和貝葉斯估計證明經驗風險最小化等價於極大似然估計（在特定條件下）證明結構風險最小化與最大後驗概率等價
2020-06-11 19:27:35
原创 【MOT】MOTchallenge2016/2017
一句話總結先，這是一個多行人目標的tracking數據集 Class 三部分 1、Target：運動中行人，包括走路、騎車等；站立的行人，包括蹲下以及彎腰。這部分除了騎車開車的參與evaluation 2、類行人物體：坐着的人、躺着的人、
2020-02-25 10:00:31
原创 【VOS】Fast Video Object Segmentation by Reference-Guided Mask Propagation
論文地址：http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Oh_Fast_Video_Object_CVPR_2018_paper.pdf 只有測試代碼，地址：https://g
2020-02-25 10:00:31
原创 【MOT】Tracking without bells and whistles
論文地址：https://arxiv.org/pdf/1903.05625.pdf Abstract 不需要後處理，不需要單獨訓練Re-ID網絡，只用檢測網絡完成 Pipline 1、Detector：首先用Faster R-CNN得
2020-02-25 10:00:31
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原创 【VIS】Video Instance Segmentation
論文地址：http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Yang_Video_Instance_Segmentation_ICCV_2019_paper.pdf 代碼地址：ht
2020-02-25 10:00:31
原创 【VIS】Classifying,Segmenting,and Tracking Object Instances in Video with Mask Propagation
Abstract 在Mask-RCNN的基礎上加一個在一段video clip中可以propagate instance masks的模塊。這樣可以參照clip最中間那個instances segmentation 來predict cl
2020-02-25 10:00:20
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原创 【VIS】An Empirical Study of Detection-Based Video Instance Segmentation
本文ICCV workshop Large-Scale Video Object Segmentation Challenge中VIS第二名，王強組做的 Method 第一階段都是先生成proposal，作者沒有用MaskRCNN，用的H
2020-02-25 10:00:20
原创 樸素貝葉斯方法（含作業）||《統計學習方法》李航_第4章_藍皮（學習筆記）
第4章 樸素貝葉斯方法模型策略算法極大似然估計貝葉斯估計 模型 樸素貝葉斯是根據貝葉斯定理學習聯合概率 F\mathcal FF = {P ∣ P(Y,X)}\{P\ |\ P ( Y,X ) \}{P ∣ P(Y,X)}，因此樸
2019-06-11 22:07:51
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原创 感知器、感知器對偶形式（含作業）||《統計學習方法》李航_第1章_藍皮（學習筆記）
第2章 感知機學習算法感知器原始版算法（含作業）對偶形式對偶形式算法 依舊只記錄重要的 感知器 感知器是神經網絡和SVM的基礎。 原始版算法（含作業） 先記錄一下優化函數： minw,b−∑xi∈Myi(w⋅xi+b)\min
2019-06-11 22:07:51
原创 K均值和KNN算法（學習筆記）
二者區別 （上圖參考https://www.cnblogs.com/peizhe123/p/4619066.html） K均值 學完吳恩達機器學習K均值算法的課程，做一下總結。 首先k-means是一個聚類算法，屬於無監督學習。我們只知
2019-04-24 19:18:47
原创 Matlab感知器算法實現（代碼、結果）
目的 1. 用感知器實現2分類 2. 並畫出決策面 3. 畫出不同weight初始值下的決策面、打亂樣本順序的決策面 結構 train.m 主文件 grad.m計算梯度並更新w、b train.m clear; %load data
2019-04-15 09:55:47