Abstract 论文提出了一种新的训练方法,受到了 Lowe's matching criterion for SIFT的启发.这种新的loss,要比负责的正则方法更好.把这个新的loss方法结合L2Net就得到了HardNet.它具有和SIFT同样的特征维度(128),并且在 wide baseline stereo, patch verification and instance retrieval benchmarks这样的任务上取得了最高水准的表现. Introduction Sampl…

论文:Working hard to know your neighbor’s margins: Local descriptor learning loss  为什么介绍此文:这篇2018cvpr文章主要是从困难样本入手,提出的一个loss,简单却很有效,在图像匹配.检索.Wide baseline stereo等都做了大量详细实验,在真实任务中真正取得了state-of-the-art的结果.代码:https://github.com/DagnyT/hardnet .上一篇博客中的论文可以和…

论文Learning Spread-out Local Feature Descriptors 为什么介绍此文:引入了一种正则化手段,结合其他网络的损失函数,尤其是最新cvpr 2018的hardnet(Working hard to know your neighbor’s margins: Local descriptor learning loss),可以达到state-of-the-art.同时本文大量总结性工作也比较好(据以参考下面第3节),所以一同拿来分享,同时参考上一篇阅读也不错.…

KNN(k-nearest neighbor的缩写)又叫最近邻算法 机器学习笔记--KNN算法1 前言 Hello ,everyone. 我是小花.大四毕业,留在学校有点事情,就在这里和大家吹吹我们的狐朋狗友算法---KNN算法,为什么叫狐朋狗友算法呢,在这里我先卖个关子,且听我慢慢道来. 一 KNN算法简介 KNN(k-nearest neighbor的缩写)又叫最近邻算法.是1968年由Cover和Hart提出的一种用于分类和回归的无母数统计方法.什么叫无母统计方法呢,这里作个补充:无母统计…

https://en.wikipedia.org/wiki/K-means_clustering k-means clustering is a method of vector quantization, originally from signal processing, that is popular for cluster analysis in data mining. k-means clustering aims to partition n observations into k…

Box properties Margin collapsing Adjacent siblings(相邻兄弟) Parent and first/last child Empty blocks Active learning: playing with boxes Advanced box manipulation (先进的盒子操作) Overflow Background clip Outline Types of CSS boxes Box properties content paddi…

这里翻译下<Deep face recognition: a survey v4>. 1 引言 由于它的非侵入性和自然特征,人脸识别已经成为身份识别中重要的生物认证技术,也已经应用到许多领域,如军事,进入,公共安全和日常生活.FR自然在CVPR会议中也占据了十分长的时间.早在1990年代,随着特征脸的提出[157],FR就成为了一个比较热门的研究领域.过去基于特征进行FR的里程碑方法在图1中有所展示 如图1所示,其中介绍了4个主流技术的发展过程: holistic 方法:通过某种分布假设去直接…

k-nearest neighbors algorithm - Wikipedia https://en.wikipedia.org/wiki/K-nearest_neighbors_algorithm Not to be confused with k-means clustering. In pattern recognition, the k-nearest neighbors algorithm (k-NN) is a non-parametric method used for cla…

例子 iris数据训练Logistic模型.特征petal width和petal height,分类目标有三类. import org.apache.spark.mllib.classification.LogisticRegressionWithLBFGS import org.apache.spark.mllib.evaluation.MulticlassMetrics import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors import org.apac…

隔了好久木有更新了,因为发现自己numpy的很多操作都忘记了,加上最近有点忙... 接着上次 我们得到的迭代函数为 首先j != yi j = yi import numpy as np def svm_loss_naive(W, X, y, reg): """ Inputs: - W: A numpy array of shape (D, C) containing weights. - X: A numpy array of shape (N, D) containing…