原创 2019研究生數模C題任務3，4相關信息
任務三視頻轉幀截圖： 實際地址爲： 可看到佔地面積信息。 任務四視頻轉幀截圖： 實際地址信息： 參照信息： （最遠端東跡大橋） 大家可以簡單做個參考。
2020-06-19 06:09:08
原创 從RoI pooling到RoI Align
RoI pooling與RoI Align都是在感興趣區域生成的feature map上下采樣，使得固定輸出特定尺寸（一般爲7x7）的新的feature map，再進行後續的分類與框的迴歸。 由於要進行框的迴歸，所以位置的準確度就
2020-06-08 05:28:31
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原创 CNN系列學習（九）：R-CNN系列
在圖像分類識別之後，下一步學習圖像目標檢測，就是不僅識別出圖片中的物體類別， 還要返回物體的位置。R-CNN系列就是完成的此項工作。 首先看R-CNN的網絡結構： 其中關於圖像分類工作是由預先的CNN網絡訓練而得，主要關注特徵提
2020-06-08 05:28:31
原创 單目標跟蹤測試集總結
otb系列 官方下載鏈接：http://cvlab.hanyang.ac.kr/tracker_benchmark/datasets.html 其中分爲otb50和otb100[1] 以otb50舉例，圖片來自官網： 其中每類
2020-02-20 23:40:53
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原创 SiamDW論文作者張志鵬視頻筆記
論文地址：傳送門1 論文代碼：傳送門2 視頻地址：傳送門3 Background: Siamese network architecture:共享權重 向量距離表示相似性 applications：面部識別 re-ID Backg
2019-09-10 06:52:17
原创 ILSVRC2015_VID數據集詳解
數據集下載地址：http://bvisionweb1.cs.unc.edu/ilsvrc2015/ILSVRC2015_VID.tar.gz 總說： 數據集包括3862 snippets用於訓練，555 snippets用於驗證，
2019-09-02 15:22:44
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原创 如何理解Focal Loss
論文鏈接：https://arxiv.org/abs/1708.02002 動機 爲了解決目標檢測中正負樣本比例嚴重失衡的問題，且能更關注於困難樣本的學習，使得模型效果更魯棒。 從二分類交叉熵損失函數說起 其中y’是經過
2019-08-23 06:10:38
原创 CMAKE編譯opencv_contrib擴展下載地址
opencv_contrib 版本一定要與opencv版本對應，很多博客給的GitHub引導到的opencv_contrib/modules在cmake編譯時都會報錯，原因就是版本不匹配 opencv_contrib各版本下載地址
2019-08-07 15:34:16
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原创 SiamRPN++閱讀筆記
論文地址：https://arxiv.org/pdf/1812.11703.pdf 代碼地址：https://github.com/STVIR/pysot （截至博客發表前只能運行demo程序） 前言： 在所有效果較好的算法中，
2019-06-10 16:44:50
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原创 MySQL修改密碼最有用命令
最近玩MySQL時需要修改命令，在網上找了很多種修改代碼都顯示錯誤，ERROR 1064（42000），報錯代碼表示語句有錯。 You have an error in your SQL syntax; check the manua
2019-05-14 00:56:50
原创 簡單數據庫編寫實例
1.安裝MySQL 2.創建數據庫 3.創建數據表 4.插入數據 5.修改數據 1.安裝MySQL（基於windows） 安裝包下載地址：http://dev.mysql.com/downloads/mysql/ 下載完後，我們將 z
2019-05-14 00:56:50
原创 雲從科技：詳解跨鏡筆記
目錄： ReID的定義及技術難點 常用數據集與評價指標簡介 多粒度網絡（MGN）的結構設計與技術實現 應用場景與技術展望 行人智能認知： 行人檢測，行人分割&背景替換，骨架關鍵點檢測&姿態識別，行人跟蹤/MOT，動作識別， 行人屬性結
2019-04-26 17:22:06
原创 SiamMask:Fast Online Object Tracking and Segmentation: A Unifying Approach
論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/1812.05050.pdf 前期鋪墊： 目標跟蹤分類： 1.預測 score 的方法 這類算法以相關濾波和 SiameFC 爲代表。通過預測候選區域的 score map來得到
2019-04-26 17:22:06
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原创 淺談Anchor-Free發展歷程
1.早期探索： DenseBox: https://arxiv.org/abs/1509.04874 YOLO: https://arxiv.org/abs/1506.02640 2.基於關鍵點： CornerNet: https:/
2019-04-19 06:37:39