不久前看到一篇paper，感觉效果虽然不是特别好，但是对于图像检索和目标识别的后续工作特别有启发意义，所以大致记录一下阅读笔记，以此激励自己学习。 近年来，基于CNN的图像表征已经为图像检索提供了很有效的描述子，超越了很多由预训练CNN模型的到的短向量表示。然而这些方法和模型不适用于几何感知重排，仍然会被一些依赖于精确的特征匹配，几何重排或者查询扩展的传统图像检索所超越。所以本文的工作利用CNN

Trapcode Particular是Adobe After Effects中的一款强大3D粒子系统插件，其能够创造出丰富多样的自然特效，如烟雾、火焰和闪光，以及有机的和高科技风格的图形效果。Trapcode Particular功能丰富且特色鲜明，是一款为Adobe After Effects用户打造的强大3D粒子系统插件。其主要功能特色如下： 灵活的粒子控制：允许用户精确控制每个粒子的行为

Environment（环境）用于控制作用在粒子上的外力，比如 Gravity（重力）、Wind（风力）和 Air Turbulence（空气湍流）等。 说明： 可以在主系统上设置一个环境模块，用于统一控制所有子系统中粒子所受的外力。 除此之外，还可以为每一个子系统设置自己的环境模块，这样就会可以更加精细的控制。 Gravity  重力 正值，下落；负值，上升。 Wind X/Y/Z  风力