11 2019 档案
行人重识别综述
摘要:跨摄像头检索 1. 提取行人特征(除脸部特征以外),存入特征数据库。 2. 对新的图像进行重识别,进行特征匹配 深度学习自提取特征。数据集有: 1) VIPeR 2) PRID2011 3) CUHK03 4) Market1501 1. "bounding_box_test" file. This
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OverFeat:基于卷积网络的集成识别、定位与检测
摘要:摘要:我们提出了一个使用卷积网络进行分类、定位和检测的集成框架。我们展示了如何在ConvNet中有效地实现多尺度和滑动窗口方法。我们还介绍了一种新的深度学习方法,通过学习预测对象边界来定位。然后通过边界框累积而不是抑制边界框以增加检测置信度。我们证明了使用一个共享网络可以同时学习不同的任务。该集成框
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HOG行人目标检测
摘要:行人检测是自动驾驶中重要的内容,对于驾驶安全具有重要意义。 HOG特征提取: (1)灰度化处理 (2)Gamma变换和梯度计算 (3)Cell划分 (4)Cell组成block,归一化处理 (5)block组合,归一化
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You Only Look Once Unified, Real-Time Object Detection(你只需要看一次统一的,实时的目标检测)
摘要:我们提出了一种新的目标检测方法YOLO。先前的目标检测工作重新利用分类器来执行检测。相反,我们将目标检测作为一个回归问题来处理空间分离的边界框和相关的类概率。单个神经网络在一次评估中直接从完整图像预测包围盒和类概率。由于整个检测管道是一个单一的网络,因此可以直接对检测性能进行端到端的优化。 我们的统
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目标检测:AlexNet
摘要:AlexNet是2012年ImageNet竞赛冠军。 它是在CNN的基础上设计的,CNN(卷积神经网络)可谓是现在深度学习领域中大红大紫的网络框架,尤其在计算机视觉领域更是一枝独秀。CNN从90年代的LeNet开始,21世纪初沉寂了10年,直到12年AlexNet开始又再焕发第二春。AlexNet将
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目标检测Object Detection概述(Tensorflow&Pytorch实现)
摘要:1999:SIFT 2001:Cascades 2003:Bag of Words 2005:HOG 2006:SPM/SURF/Region Covariance 2007:PASCAL VOC 2008:DPM/Efficient Subwindow Search 2009:HOG-LBP/Im
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tf_upgrade_v2.exe实验
摘要:实验前 import tensorflow as tf import numpy as np #create data x_data=np.random.rand(100).astype(np.float32)#训练样本 y_data=x_data*0.1+0.3#求参数(隐去真实参数和函数式)怎么
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tf.random_uniform出错tensorflow2.0出错
摘要:https://blog.csdn.net/hhy_csdn/article/details/82263007 https://blog.csdn.net/weixin_44038165/article/details/102959059 docs:https://github.com/tensor
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Tensorflow2.0变化
摘要:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1627307436158652578&wfr=spider&for=pc https://zhidao.baidu.com/question/1772902591071282780.html java调用tensorflow训练好的
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Anaconda安装PyTorch
摘要:Anaconda是一个Python语言管理器,支持安装基于Python的开发包,例如tensorflow、Pytorch等,以及各种基于Python的IDE。 https://www.jb51.net/article/155635.htm win10+conda+pytorch-gpu安装:http
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Anaconda是如何进行版本管理的?
摘要:创建不同的environments,在电脑中会有不同的文件夹 然后,当使用conda下载时,会下载到不同的env文件夹下(提前进行env切换) 那么不是在anaconda prompt命令行下下载的呢?,例如在ctrl+r打开的命令行下下载,或者是自己下载exe进行安装的软件,既不属于base(ro
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CUDA开发指南
摘要:安装指南:https://blog.csdn.net/qilixuening/article/details/77503631 安装了anaconda不需要安装cuda和cudnn?:https://blog.csdn.net/xq_nbu/article/details/83188570
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Applied Spatiotemporal Data Mining应用时空数据挖掘
摘要:Course descriptionWith the continuing advances of geographic information science and geospatialtechnologies, spatially referenced information have bee
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基于深度学习的图像超分辨率重建 一种基于非负矩阵分解的高光谱影像模拟方法
摘要:图像超分辨率重建简介:https://www.cnblogs.com/rainbow70626/p/9041008.html 图像复原与重建:https://blog.csdn.net/qq_38352854/article/details/79429164 学习笔记之——基于深度学习的图像超分辨率
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小样本学习Few-shot learning
摘要:One-shot learning Zero-shot learning Multi-shot learning Sparse Fine-grained Fine-tune 背景:CVPR 2018收录了4篇关于小样本学习的论文,而到了CVPR 2019,这一数量激增到了近20篇 那么什么是小样本学
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cvpr 2019 workshop&oral session
摘要:1. Verification and Certification of Neural Networks神经网络的验证与认证 2. Automated Analysis of Marine Video for Environmental Monitoring海洋环境监测视频的自动分析 3. Unde
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CVPR 2018 DeepGlobe
摘要:在刚刚结束的CVPR2018: DeepGlobe Road Extraction Challenge(全球卫星图像道路提取)比赛中,北京邮电大学信息与通信工程学院模式识别实验室张闯老师指导的研究生周理琛同学,脱颖而出,取得第一名的好成绩。本届CVPR规模浩大,有超过3309篇论文投稿,接收979篇
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osm(Openstreetmap)数据下载并导入arcgis
摘要:https://3nice.cc/2018/07/18/arcgisosm/ https://blog.csdn.net/zimojiang/article/details/80409139(Arcgis导入OSM数据) https://blog.csdn.net/jianbinzheng/arti
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LNK1104 无法打开文件“proj.lib”
摘要:两种可能: 1.proj.lib不存在 2.proj.lib不符合编译的debug(release)版本 # PROJ stuff # Uncomment the following lines to link PROJ library statically. Otherwise # it will
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定量遥感会议
摘要:第四届“知卓”博士生论坛 创新科技 智绘遥感 --聚焦遥感学术前沿 分主题包括但不限于以下三个方面: 遥感信息的智能处理与定量化应用 地理时空大数据与智慧城市 深度学习与人工智能在摄影测量中的应用 2019地理空间建模与可视化博士论坛 >>空间数据可视化 >>三维场景可视化 >>街景与AI >>社会
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gdal栅格矢量化
摘要:第7.15节 栅格矢量化 —— 《GDAL源码剖析与开发指南》https://baike.baidu.com/item/GDAL源码剖析与开发指南/16419427 #include "gdal_alg.h" 栅格矢量化功能用于将栅格数据生成矢量数据,通常用于分类图像。GDAL库中使用函数GDALP
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