摘要：
关于road的类别，作者给出了说明如下： Part of ground on which cars usually drive, i.e. all lanes, all directions, all streets. Including the markings on the road. Area 阅读全文
2021年8月19日
2021年8月18日
摘要：
问题背景是这样的，我们组服务器使用nvidia-smi命令的时候，显卡的显示停留在历史界面，即使重启，并没有跑任何程序，也是显示如下界面 所以立马想到的办法就是重新安装驱动，但是安装的老方法都是去官网下载run文件，然后本地bash安装，其实还挺麻烦，记得之前就曾经在terminal安装过384的驱 阅读全文
2021年8月9日
摘要：
情况是这样的，我用overleaf进行latex编译，以前我都是将tex文件放到根目录，然后同级目录下创建文件夹，上传一些pdf啥的，这样可以直接指定相对路径 但是我这个工程是直接上传的，如下图所示 overleaf如果是上传工程的话，tex默认是在一个文件夹之中，并不是在根目录下，所以这个时候指定 阅读全文
2021年8月8日
摘要：
事情是这样的：因为要做分割图的缩放，但是segmentation map中的label的id的数值没有数值意义，就是表示第几类，所以对于label缩放的时候都是要用最近邻插值的，这样才有意义，否则插出来一个不知道的类别也没啥用。比如advent中的数据读取链接就是用PIL，然后对于Image对象进行 阅读全文
2021年7月29日
摘要：
之所以说惨痛是有原因的。这个错误有人严重怀疑是显卡和pytorch二者之一有一个是有问题的，也曾经想一度放弃，最后还是分享我的解决方法是啥，不确定对大家都适用。 一开始遇到这个错误，报的是我写的一个模块内的： File "/gpfs/share/home/1601111331/uda_for_con 阅读全文
2021年7月6日
摘要：
使用labelme对图像进行语义分割标注 写在前面 这个文档旨在教大家如何使用labelme软件进行语义分割标签的标注。 语义标注 cityscapes里面有效的标注是19类，还有很多虽然标注了，但是是无效的类别。 序号 名称 category 说明（CS的官方说明翻译而来） 0 road（道路） 阅读全文
2021年6月2日
摘要：
SPADE阅读笔记 同样的，作者提出一个simplt but effective layer，给定一张分割的图，作者能够合成photorealistic images.作者说，normalization layer能够wash way semantic information.为了解决这个问题，作者 阅读全文
摘要：
CYCADA: cycle-consistent adversaial domain adaption阅读笔记 之前方法是在feature space进行domain adaption，来发现domain invariant representations, 但是这种方法很难可视化，而且某些时候不能 阅读全文
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Arbitrary Style Transfer in Real-time with Adaptive Instance Normalization论文阅读笔记 这篇文章是基于gatys et al这篇做的，gatys et al他们通过在一张content image上引入另外一张图片的style 阅读全文
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Learning from synthetic data: addressing domain shift for semantic segmation阅读笔记 作者说之前的方法使用一种简单的对抗或者superpixel information的方式来解决domain shift。作者说ta提出了一 阅读全文
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是这样的，我自己写了一个block，这个block的内容如下 # 为了更加集成，给定两个角度，生成compact的倾斜图片 class Compact_Homo(nn.Module): def __init__(self, device): super(Compact_Homo, self).__i 阅读全文
2021年5月26日
摘要：
NSGA-NET中的micro内部细节搜索 micro做了啥 这篇文章的micro采用的是nasnet的搜索目标以及编码方式，只不过nasnet采用的是强化学习（如下图所示），作者这里将其更改为ea相关的算法来进行优化。搜索的目标主要是一个normal cell和一个reduction cell，构 阅读全文
摘要：
fbnetv3中的predictor 作者想做的是网络超参和网络结构的联合搜索，并且定义了如下的网络结构的候选值以及超参的候选值 给定搜索空间$\Omega$,以及计算资源$C$，超参和网络搜索的目标如下： 并且作者在正文中说到： The search space \(\Omega\) is typ 阅读全文
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EVALUATING THE SEARCH PHASE OF NEURAL ARCHITECTURE SEARCH predictor的输入的形式 predictor的结构 predictor输出的结果和实际的表现对比 作者说之前评价NAS是否好都是在下游任务上进行对比，但是效率比较低。这篇文章作者 阅读全文
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我们想要的结果 predictor的输入的形式 predictor的结构 predictor输出的结果和实际的表现对比 Efficient Sample-based Neural Architecture Search with Learnable Predictor 这篇文章做了啥 作者说之前的方 阅读全文
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ACCELERATING NEURAL ARCHITECTURE SEARCH USING PERFORMANCE PREDICTION 17年的paper，作者说一个标准的常见的回归模型，使用基于网络结构的特征，就可以预测非充分训练的模型的最终表现。作者说他们的模型可以比主流的BO，更加高效，更加 阅读全文
摘要：
再读autoaug 算法总览 使用RNN做controller，并且每次采样得到一个policy \(S\)，其中$S$包括使用哪种operation（数据增强操作），幅度是多少，以及应用的概率 用validation上的精度$R$作为reward 作者的搜索空间定为 policy 由5种sub-p 阅读全文
摘要：
Fast AutoAugment 作者说他提出一种基于稠密匹配的快速的AA方法。这种方法不需要子模型（child model）的重新训练。这种方法通过最大化匹配augmentated split和另外一个unaugmented split的分布来搜索增强的策略。 在这篇文章中，作者提出的方法学习一种 阅读全文
摘要：
object as point阅读笔记 这篇文章做了啥 作者的主要动机是，绝大多数的object detectors都几近枚举大量的潜在的物体locations并且对他们进行分类。这种方式是非常浪费的，不足够的，以及需要额外的后处理。在这篇文章中，我们采用了一种不一样的方法。作者将物体建模为一个点， 阅读全文
摘要：
REDUCING THE SEARCH SPACE FOR HYPERPARAMETER OPTIMIZATION USING GROUP SPARSITY 这篇文章做了啥 作者提出了一个新的方法，这个新的方法可以用在机器学习中的超参选择上面。实际上作者是对于harmonica算法的修改，harmo 阅读全文
