网上已有很多关于MOT的文章,此系列仅为个人阅读随笔,便于初学者的共同成长.若希望详细了解,建议阅读原文. 本文是tracking by detection 方法进行多目标跟踪的文章,最大的特点是使用了state-of-the-art的detection和feature来代替以往的方法,使用简单的匹配方法就能达到最好的水平. 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1610.06136.pdf Detection 以及  Appearance特征地址(Google Drive 需F…

网上已有很多关于MOT的文章,此系列仅为个人阅读随笔,便于初学者的共同成长.若希望详细了解,建议阅读原文. 本文是tracking by detection 方法进行多目标跟踪的文章,在SORT的基础上进行了改进(SORT见前一篇随笔). 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1703.07402.pdf 代码地址:https://github.com/nwojke/deep_sort 文章概述 本方法最大的特点是加入了appearance信息来提高之前SORT的性能,用cosi…

网上已有很多关于MOT的文章,此系列仅为个人阅读随笔,便于初学者的共同成长.若希望详细了解,建议阅读原文. 本文是使用 tracking by detection 方法进行多目标跟踪的文章,是后续deep sort的基础(Deep SORT见后一篇随笔). 论文地址:http://arxiv.org/pdf/1602.00763.pdf 代码地址:https://github.com/abewley/sort 文章概述 本方法最大的特点是高效地实现了基于Faster-RCNN的detection…

博客园排版系统真的比较挫,可以访问我的github.io阅读 关于Unit的概念 在pmvs的源代码中,有一个函数是getUnit ,其函数如下(在PMVS2的windows版本代码,optim.cc文件,1184行): float Coptim::getUnit(const int index, const Vec4f& coord) const { const float fz = norm(coord - m_fm.m_pss.m_photos[index].m_center); cons…

一.基本信息 标题:基于ASP.NET的高校辅导员工作管理系统的设计与实现 时间:2017 出版源:南通理工学院 关键词:ASP.NET; SQL Server; 高校; 管理系统; 辅导员; 二.研究背景 问题定义:高校学生数量越来越多,学生信息也越来越庞大,在辅导员的日常工作中,所使用的传统的电子表格和纸质文档容易丢失造成学校多部门间缺乏资源共享机制,同时管理不变,数据易丢失.为了提高辅导员队伍整体工作效率已经成为高校学生工作中有待解决的难题. 难点:引用ajax技术减轻服务器的负担, 相关…

目录 Attention演进(RNN&LSTM&GRU&Seq2Seq + Attention机制) LSTM GRU Seq2Seq + Attention机制 Attention机制(self-attention) 变种之Memory-based Attention 变种之Soft/Hard Attention 变种之self-attention Scaled Dot-Product Attention Multi-Head Attention 序列建模有哪些经典论文? SDM…

Introduction 这篇paper是做Transformer压缩的,但其实bert的核心也就是transformer,这篇paper的实验里也做了bert的压缩.作者的主要工作是提出了LayerDrop的方法,即一种结构化的dropout的方法来对transformer模型进行训练,从而在不需要fine-tune的情况下选择一个大网络的子网络. 这篇paper方法的核心是通过Dropout来去从大模型中采样子网络,但是这个dropout是对分组权重进行dropout的,具体而言,这篇pap…

THFuse: An infrared and visible image fusion network using transformer and hybrid feature extractor 一种基于Transformer和混合特征提取器的红外与可见光图像融合网络 研究背景: 现有的图像融合方法主要是基于卷积神经网络(CNN),由于CNN的感受野较小,很难对图像的长程依赖性进行建模,忽略了图像的长程相关性,导致融合网络不能生成具有良好互补性的图像,感受野的限制直接影响融合图像的质量. 研…

1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 模型 RCNN 模型 Adversarial LSTM 模型 Transformer 模型 ELMo 预训练模型 BERT 预训练模型 所有代码均在textClassifier仓库中. 2 数据集…

目录 三大特征提取器 - RNN.CNN和Transformer 简介 循环神经网络RNN 传统RNN 长短期记忆网络(LSTM) 卷积神经网络CNN NLP界CNN模型的进化史 Transformer 3.1 多头注意力机制(Multi-Head Attention) 位置编码(Positional Encoding) 残差模块(Residual Block) Transformer小结 三大特征提取器 - RNN.CNN和Transformer 简介 近年来,深度学习在各个NLP任务中都取得…