原创 論文筆記22 -- (Vehicle ReID)Multi-Domain Learning and Identity Mining for Vehicle Re-Identification

《Multi-Domain Learning and Identity Mining for Vehicle Re-Identification》 羅浩等大神在CVPR2020 AI City Challenge挑戰賽中車輛ReI

原创 Caffe(13)--(SSRNet模型)Keras轉Caffe教程

https://github.com/lwplw/ssrnet2caffe 《SSR-Net: A Compact Soft Stagewise Regression Network for Age Estimation》 論文

原创 Caffe(12)--實現YOLOv2目標檢測

https://github.com/lwplw/caffe_yolov2 DarkNet轉Caffe中有很多潛在的問題,在YOLOv1、v2、v3幾個網絡中有一些特殊的層。要在Caffe中跑YOLO,就得在Caffe中源碼實現這

原创 Ubuntu--(資源監控)CPU+內存、GPU+顯存

CPU+內存 安裝htop $ sudo apt-get install htop 啓動 $ htop GPU+顯存 $ watch -n 1 nvidia-smi

原创 深度學習實戰教程(1)--手機跑目標檢測(YOLO,從DarkNet到Caffe再到NCNN完整打通)

https://github.com/lwplw 這篇打算就直入主題了,YOLO是什麼、DarkNet是什麼、Caffe是什麼、NCNN又是什麼…等等這一系列的基礎科普這裏就完全不說了,牽扯實在太多,通過其他帖子有一定的積累後,看

原创 NCNN(2)--網絡結構文件.param解析

LeNet模型爲例 由Caffe的lenet_deploy.prototxt文件轉換得到 name: "LeNet" layer { name: "data" type: "Input" top: "data" i

原创 NCNN(1)--添加對新網絡支持教程(LeNet爲例)

ncnn框架目前自帶支持以下網絡: Faster R-CNN MobileNet-SSD SqueezeNet SqueezeNet-SSD YOLOv2 具體實現在路徑/ncnn-master/examples/ 1、要運行L

原创 PyTorch源碼解析--torchvision.transforms(數據預處理、數據增強)

PyTorch框架中有一個很常用的包:torchvision torchvision主要由3個子包構成:torchvision.datasets、torchvision.models、torchvision.transforms

原创 論文筆記8 --(ReID)Camera Style Adaptation for Person Re-identification

《Camera Style Adaptation for Person Re-identification》 論文:https://arxiv.org/abs/1711.10295v1 Abstract 作爲一項跨相機檢索任務,

原创 Android開發(1)--第一次玩這個

以下內容大部分是閱讀《第一行代碼Android》所記的筆記。 1、基本認識 Android系統的四大組件:活動(Activity)、服務(Service)、廣播接收器(Broadcast )和內容提供器(Content Prov

原创 DarkNet(1)--添加新層教程(slice層爲例)

slice layer:作用是將bottom按照參數切分成多個top,可參考Caffe源碼中的實現 1、源碼src文件夾下: 新建slice_layer.c和slice_layer.h ps:稍後我會更新到我的GitHub上 ps

原创 論文筆記19 --(ReID)Orthogonal Center Learning with Subspace Masking for Person Re-Identification

《Orthogonal Center Learning with Subspace Masking for Person Re-Identification 》 論文:https://arxiv.org/abs/1908.1053

原创 Android開發(2)--Android資源訪問機制

在開發中需要引用程序資源,比如項目中assets和res目錄下的圖片、layout、values等或者需要系統內置的資源。 資源分爲兩種: 第一種:res目錄下的資源(不會被編譯,但是會生成id) 第二種:assets文件夾下的資

原创 論文筆記5 --(ReID)Diversity Regularized Spatiotemporal Attention for Video-based Person Re-id

《Diversity Regularized Spatiotemporal Attention for Video-based Person Re-identification》 論文:https://arxiv.org/pdf/

原创 論文筆記6 --(ReID)A Pose-Sensitive Embedding for Person Re-Id with Expanded Cross Neighborhood Re-Rank

《A Pose-Sensitive Embedding for Person Re-Identification with Expanded Cross Neighborhood Re-Ranking》 論文:https://ar