10 2020 档案

摘要:定义 时间复杂度就是用来方便开发者估算出程序的运行时间。 我们该如何估计程序运行时间呢,我们通常会估计算法的操作单元数量,来代表程序消耗的时间, 这里我们默认CPU的每个单元运行消耗的时间都是相同的。 假设算法的问题规模为n,那么操作单元数量便用函数f(n)来表示。 随着数据规模n的增大,算法执行时 阅读全文
posted @ 2020-10-18 16:52 Picassooo 阅读(697) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:任务 action recognition motivation Both recurrent and convolutional operations are neighborhood-based local operations either in space or time; hence lo 阅读全文
posted @ 2020-10-16 22:11 Picassooo 阅读(260) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:任务 action recognition 对骨架节点坐标进行视角不变预处理 We align the action sequences by implementing a view-invariant transformation which transforms keypoints coordi 阅读全文
posted @ 2020-10-16 19:48 Picassooo 阅读(896) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:数据降维与可视化——t-SNE sklearn的TSNE函数中,有个perplexity参数,这个参数我试过从10到600,发现参数越大,数据会被聚集的越紧,甚至会把几簇聚为一簇,同时x和y的坐标范围也会越小。所以在可视化的时候,要多调试这个参数,找到合适的值。 阅读全文
posted @ 2020-10-16 12:17 Picassooo 阅读(308) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:任务 action detection:先切割视频,然后聚类。 motivation 利用单个视频中,各个子动作之间存在时间顺序关系,比如在做咖啡的视频中,把咖啡倒进杯子里一般会发生在搅拌咖啡之前。 基本流程 这里只介绍基础版本。 给一个视频数据集,每个视频都包含多个子动作,但所有视频主题相同。从中 阅读全文
posted @ 2020-10-15 20:42 Picassooo 阅读(249) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:pytorch是动态图计算机制,也就是说,每次正向传播时,pytorch会搭建一个计算图,loss.backward()之后,这个计算图的缓存会被释放掉,下一次正向传播时,pytorch会重新搭建一个计算图,如此循环。 在默认情况下,PyTorch每一次搭建的计算图只允许一次反向传播,如果要进行两次 阅读全文
posted @ 2020-10-15 10:09 Picassooo 阅读(8288) 评论(0) 推荐(2) 编辑
摘要:PyTorch trick 集锦 这篇文章介绍了一些PyTorch的一些技术与代码实现,包括:查看模型每层输出详情、梯度裁剪(Gradient Clipping)、学习率衰减、冻结某些层的参数、对不同层使用不同学习率、网络参数初始化、加载内置预训练模型...... 阅读全文
posted @ 2020-10-14 18:47 Picassooo 阅读(110) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:数据降维可视化:t-SNE 阅读全文
posted @ 2020-10-14 15:38 Picassooo 阅读(120) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:任务 action recognition 基本流程 把一个骨架视频中节点的各个坐标变成一幅图像,对图像用卷积和池化训练,如下图,图像的每一列表示一帧中各节点的坐标,不同列表示不同帧的信息。 创新点及为什么work 创新点: 把时序骨架节点坐标表示成图像,把时序动态特性转换为空间结构 提出用这些特殊 阅读全文
posted @ 2020-10-13 11:12 Picassooo 阅读(554) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:深入理解ReLU(Rectifie Linear Units)激活函数 阅读全文
posted @ 2020-10-13 10:18 Picassooo 阅读(353) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:max-pooling可以部分保证平移不变性、旋转不变性、尺度不变性。 MaxPooling的作用 Max pooling一定程度上,位移、尺度、形变不变性 阅读全文
posted @ 2020-10-13 09:50 Picassooo 阅读(518) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:论文链接 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2002.05709.pdf 代码链接:https://github.com/google-research/simclr 基本思想 对同一张图像x进行不同的data augmentation,得到多个view,这些view要相互吸引; 阅读全文
posted @ 2020-10-11 16:13 Picassooo 阅读(2985) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:PKU-MMD数据集简介 官网链接:https://www.icst.pku.edu.cn/struct/Projects/PKUMMD.html, github链接 The dataset is captured via the Kinect v2 sensors from multiple vi 阅读全文
posted @ 2020-10-10 17:11 Picassooo 阅读(1863) 评论(2) 推荐(0) 编辑
摘要: 阅读全文
posted @ 2020-10-09 11:17 Picassooo 阅读(124) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:介绍 图片摘自stackoverflow: what-is-the-difference-between-fit-fit-transform-and-transform 例一 from sklearn.preprocessing import StandardScaler ss = Standard 阅读全文
posted @ 2020-10-03 23:01 Picassooo 阅读(1212) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:变量.grad_fn表明该变量是怎么来的,用于指导反向传播。例如loss = a+b,则loss.gard_fn为<AddBackward0 at 0x7f2c90393748>,表明loss是由相加得来的,这个grad_fn可指导怎么求a和b的导数。 程序示例: import torch w1 = 阅读全文
posted @ 2020-10-01 10:40 Picassooo 阅读(16181) 评论(3) 推荐(2) 编辑

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