原创 Non-local Neural Networks 論文閱讀小結

論文鏈接: https://arxiv.org/abs/1711.07971. 程序鏈接: https://github.com/Henuzhaoyli/Non-local_pytorch. 文章目錄1 摘要Non-Local N

原创 io.savemat() struct問題,不能顯示數字

跑數據集程序,生成特徵和label需要進行保存,利用到這個函數,生成mat文件。利用MATLAB打開發現label不能顯示,如圖所示,然後整理了一下可能的原因(已解決),下邊是我的猜想,如果有大佬知道,請在下邊留言。 利用io.

原创 @staticmethod 函數使用

@staticmethod 返回函數的靜態方法 靜態方法可以 實例化調用 也可以不實例化調用 下面舉個例子: class school(): @staticmethod def student (num)

原创 深度學習中,網絡層的初始化 Linerar層 BatchNormld(BN)層

模塊初始化 class IDE(nn.Module): def __init__(self, num_classes): super(IDE, self).__init__() resn

原创 Person Re-identification based on Two-Stream Network with Attention and Pose Features 論文總結筆記

論文:基於注意力和姿勢特徵的雙流網絡行人重識別 文章目錄1 摘要2 理論研究2.1 主網絡框架2.2 特徵融合2.2 self-attention2.3 pose estimattion2.4 Bilinear Pooling

原创 pytorch 中參數的保存(save),加載操作(load)

最近寫程序,遇到了保存和加載參數的問題,隨通過查閱,留下筆記。 文章目錄參數的保存參數的加載 參數的保存 首先,參數的保存用的是 torch.save(),具體操作: for epoch in range(num_epoch):

原创 python 中 list,numpy,tensor的互相轉換

import torch import numpy as np print('##########建立 a-list;; b-numpy;; c- tensor##########') a = [1,2,3,4,5] b =

原创 Linear(),softmax(),CrossEntropyLoss()的一些理解

pytorch的圖像分類問題 前一段時間突然迷了,最後的全連接層(FC)輸出的維度對應的分類數目(Class_num),這點是沒錯的,但是交叉熵損失函數公式裏邊是有預測概率的,必須由softmax得到,但是程序裏沒有看到softm

原创 得到數據的標籤等相關信息 label

通過圖像的名字,得到標籤的東西等信息。 import torch import torchvision from torchvision import datasets,transforms import os image_da

原创 數據集加載,Dataset、ImageFloader

最近寫了一個簡單的程序,利用自己的數據集和resnet50 ,得到最後的特徵。其中用到了數據加載,resnet50的利用,其中resnet50的網絡好寫,但是數據集加載去網上查了才寫了出來,特此留個記錄。 參考鏈接: https:

原创 self-attention代碼

最近看論文涉及到了self-attention,隨即去網上找了一下程序,留着後邊用 class Self_Attn(nn.Module): """ Self attention Layer""" def __ini

原创 Visible Infrared Cross-Modality Person Re-Identification Network Based on Adaptive Person Alignment

論文名字:基於自適應對齊的可見紅外多模態行人重識別 論文鏈接: https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8913562. 文章目錄1 摘要2 理論研究(MA

原创 Contribution-Based Multi-Stream Feature Distance Fusion Method With K-Distribution Re-Ranking re-id

論文題目: 基於貢獻的多流特徵距離融合,k分佈再排序的人員重新識別方法 目錄一 、 摘要二 、 介紹三 、相關工作度量學習表徵學習圖片語義分割語義分割參考鏈接: [https://zhuanlan.zhihu.com/p/3780

原创 紅外圖像和灰度圖像、彩色圖像 區別

最近看行人重識別論文,有些研究方向是紅外和可見光圖片的跨模態識別,對於紅外圖片不是很瞭解,於是去網上查了相關知識 紅外圖象 是獲取物體紅外光的強度,而成的圖象 灰度圖象 是獲取物體可見光的強度 對於數據格式,是一樣的,都是單通道圖

原创 GLAD: Global-Local-Alignment Descriptor for Pedestrian Retrieval 論文閱讀筆記

[cs.CV] 13 Sep 2017 GLAD:全局-局部-對齊的行人重識別表徵 論文鏈接: https://arxiv.org/abs/1709.04329. 文章目錄1 摘要2 理論研究2.1 GLAD2.2 Retrie