摘要：
目前特征向量的比对加速优化能极大缩短比对耗时，改善用户体验。 优化的途径主要有两种，一是使用指令集（SSE,AVX）加速运算。二是使用ANN替代暴力搜索。 乘积量化和倒排索引组合是ANN中效果较好且实用的一种。总体框架分为线下训练字典，线上比对搜索两部分，如下图所示： 相关论文如下： 1.Hervé 阅读全文
摘要：
差异特征学习指如何获取差异最小的类内和差异最大的类间特征，这里的差异特征学习可应用的场景包含并不仅限于人脸识别，行人重识别和细粒度识别等。 由于这方面涉及太广和自身能力有限，只结合自己使用经验对关键差异的阐述，且略去基本算法描述。 softmaxloss softmaxloss softmaxlos 阅读全文
摘要：
在残差逐渐当道时，google开始研究inception和残差网络的性能差异以及结合的可能性，并且给出了实验结构。 本文思想阐述不多，主要是三个结构的网络和实验性能对比。 Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connec 阅读全文
摘要：
Inception V3根据前面两篇结构的经验和新设计的结构的实验，总结了一套可借鉴的网络结构设计的原则。理解这些原则的背后隐藏的动机比单纯知道这个操作更有意义。 Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision 主题：如何高效的增大 阅读全文
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BN的出现大大解决了训练收敛问题。作者主要围绕归一化的操作做了一系列优化思路的阐述，值得细看。 Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift 深度网络为什么难训 阅读全文
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inception系列的开山之作，有网络结构设计的初期思考。 Going deeper with convolutions motivations: 提高模型性能的最直接方式：1.加深（增加层）2.加宽（增加单层的神经元个数） 带来的两个弊端：1.大规模的参数易导致过拟合且需要更多的训练集 2.更多 阅读全文
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inception 深度学习网络结构 阅读全文
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谷歌工程师：聊一聊深度学习的weight initialization CVPR 2017 李飞飞总结 8 年 ImageNet 历史，宣布挑战赛最终归于 Kaggle 一篇文章搞懂人脸识别的十个概念 Person Re-identification Datasets reID_evaluation 阅读全文
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Human Semantic Parsing for Person Re-identification Kalayeh M M, Basaran E, Gokmen M, et al. Human Semantic Parsing for Person Re-identification[J]. 2 阅读全文
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Beyond Part Models: Person Retrieval with Refined Part Pooling Sun Y, Zheng L, Yang Y, et al. Beyond Part Models: Person Retrieval with Refined Part P 阅读全文