原创 CVPR2018論文翻譯 Human Semantic Parsing for Person Re-identification
論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/1804.00216.pdf摘要 混亂的背景、光照、視角等因素制約了提取魯棒性表示的能力，因此reid是個挑戰性的任務。爲了改進表示學習，通常提取行人身體各部分的局部特徵。然而，
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原创 LBP特徵及其變體和python實現
一. LBP特徵 LBP（Local Binary Pattern），局部二值模式，主要用於提取紋理特徵，根據文獻[1]我們可以瞭解到LBP及其變體。一般的使用方法是，先將圖像轉換爲灰度圖，接着計算LBP特徵圖，最後計算其直
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原创 Huber Loss 及 tensorflow實現
Huber Loss 相當於平方誤差的推廣，通過設置delta的值，使損失函數魯棒性更強，從而減弱離羣點（outliers）對模型的影響。當delta爲無窮大時，Huber Loss 退化爲Squared Loss.tensorf
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原创 行人重識別 CUHK03數據集描述
簡要描述：MATLAB數據文件格式，1467個行人，收集自The Chinese University of Hong Kong校園內的10個(5對)不同的攝像頭。數據集結構：由三部分組成：--- "detected"：行人框由ped
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