GitHub - junkwhinger/adversarial_complementary_learning 1.背景: 学习仅使用图像级监督来定位感兴趣的对象的深度模型非常困难 早先处理方式: 根据预先训练的卷积分类网络生成类的定位图,通过用一个全局平均池化层和一个全连接层来替换分类网络的最后几层(AlexNet和VGG-16),从而聚合最后一个卷积层的特征用来生成CAM. 存在的问

： 企业社会责任的定义：文章讨论了企业社会责任（CSR）的定义，强调了经济责任和法律责任。企业不仅要遵守法律，还要满足社会的期望，这包括道德和自由裁量的责任。例如，企业应该进行慈善捐赠和社区关系改进，这些都是社会所期望的，但不是法律所要求的。 与CSR相关的框架：文章提到了几个与CSR相关的框架，如商业道德（BE）、利益相关者管理（SM）、企业公民身份（CC）和可持续性（SUS）。这些框架都

ref:http://www.olliw.eu/2013/imu-data-fusing/ Mahony’s Filter in Quaternion Form as Implemented by Madgwick   (code: madgwick_algorithm_c.zip) Madgwick’s 6DOF IMU Filter (wo gyro drift correctio

Stalpe = DSST + 颜色直方图 初始化 　　求出patch的前景颜色直方图和背景颜色直方图 　　建立高斯标签 　　尺度滤波器 第一帧 　　求位移滤波器 　　求尺度滤波器 第二帧 　　根据上一帧的位移滤波求位移响应（空间特征），根据颜色直方图求位移响应（全局特征），取一定系数相加，得到这一帧的位置 　　根据位置和尺度滤波器求尺度大小 　　更新位移滤波器和尺度滤波器 循环   Stapl

转载注明出处： http://www.cnblogs.com/sysuzyq/p/6169414.html By 少侠阿朱 讨论班上的PPT   1.同学大家好。今天给大家讲一篇单目标跟踪的论文，方法比较传统，但是我觉得比较实用。不过，公式非常多，有一定难度。不过，大家别害怕，因为我看了作者代码，可以说说怎么做的，大家别太关注公式。 但是我们先大体浏览一遍公式，再讲一下代码实现。有兴趣可以课后