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ReID实战推荐——罗浩——常用的骨干网
课程中常用的代码句 1. pid, _ = map(int, pattern.search(img_path).groups())#当后面的语句返回多个东西时,我只想要一个值,就可以用‘_’来不取2. from IPython import embed#加断点,查询网络的进展情况embed() #可同时加多个embed,用exit退出到下一个embed 3.in_size=x.size(0)
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行人重识别:reid-strong-baseline-master(罗浩)---triplet_sampler.py(数据加载,迭代器构建)
首先,reid-strong-baseline代码是罗浩博士在CVPR2019发表的《Bag of Tricks and A Strong Baseline for Deep Person Re-identification》,相关代码链接如下:https://github.com/michuanhaohao/reid-strong-baseline。这篇论文对我启发蛮大,也是我入
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罗浩:创业降级论
http://blog.jobbole.com/23413/ http://meditic.com/degrading-for-success/ 几乎一年没有写博客了,说没时间那是借口,唯一的原因是,年纪越大越发觉自己肤浅。有些想法还没提笔,就发现很幼稚,就不敢发出来贻笑大方了。这次先给大家说个小故事: 从前有三个屌丝,聚在一起做网络,提供免费的网络服务,砸锅卖铁,通宵达旦,除了卖肾啥都做了。3
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罗浩老师行人重识别课程记录
卷积核在图像处理领域的物理意义: 一个卷积核卷一次图像 就是在提取一副图片的特征,所以,卷积就是在提取特征。不同的卷积核卷积图像会得到图像的不同特征,一次卷积操作对应着一次特征提取 CNN的平移不变性: CNN对于同一张图片及其平移后的版本,都能输出同样的结果 感受野: 感受野指的是一个神经元与输入层连接神经元组成区域,卷积和池化操作都会改变感受野的大小 卷积神经网络三特性: 1. 局部
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罗浩博士 讲解2020-8-27 图像检索及跨域问题
设计行人隐私的图片请打马赛克 SPGAN 生成图的对抗loss是三元loss,其中正例是原图和生成图self-similarity,负例是不同域的图像domain-unsimilarity 每个相机中一个图片可以生成其他相机的图像,如果有6个相机一共可以扩增6倍
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分享秦刚老师推荐的《降级论》(罗浩原著),讲了如何跨界
在秦刚老师推荐了《降级论》(罗浩原著,原文地址:http://meditic.com/degrading-for-success),写的很不错,说的是IT 行业是一个高手云集的行业,非常苦逼,传统行业是一片蓝海,在 IT 界练就的绝世武功杀入传统领域,如入无人之境,会活的很滋润,只需要降级,就能创造更大的价值,也能获得更大的满足。 IT人看这文章、可以学学换思维、跨界。 具体
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