ZJU_CVs Blog

CV Learning and Paper Reading.

深度学习CV面经

第一部分 算法和模型 第1章　卷积神经网络 01　卷积基础知识 简述卷积的基本操作，并分析其与全连接层的区别 全连接层中输出层的每个节点会与输入层的所有节点连接 卷积层通过特定数目的卷积核对输入的多通道特征图进行扫描和运算，从而得到多个拥有更高层语义信息的输出特征图（通道数目等于卷积核个数） 为了保证输出特征图的尺寸满足特定要求，对输入特征图进行边界填...

Posted by JY on April 20, 2021

Overview of Few-shot Learning

1. Introduction 文章对现有的FSL方法进行了总结和一致性的对比实验，并指出三点问题： 在base和novel classes之间存在有限域差异的情况下，减少类内差异的各种few-shot方法实际上并没有本质差别，通过单纯增加网络深度即可显著降低各个方法之间的性能差异 对于减少类内差异这点，基于距离的分类器baseline方法的性能就可以达到当前...

Posted by JY on March 20, 2021

Overview of Few-shot Segmentation

1. Few-Shot 分割任务 在测试任务上：利用很少的具有分割标签的support set来获得query set目标的分割结果（query set和support set两者要求类别相同） 训练任务的要求：训练任务的support set和query set都需要给出分割的mask，support set的mask用于提供指导信息，query set mask...

Posted by JY on March 19, 2021

Visual Object Tracking Based on Siamese Network

基于孪生网络的目标跟踪算法总结

Posted by JY on February 19, 2021

Siamese Network for Object Tracking

1. Background Object Tracking 目标跟踪分类 根据特定任务可分为： 单目标跟踪 - 给定一个目标，追踪这个目标的位置。 多目标跟踪 - 追踪多个目标的位置 Person Re-ID - 行人重识别，是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术。广泛被认为是一个图像检索的子问题。给定一个监控行人图像，检...

Posted by JY on January 19, 2021

Git项目管理

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项目上传 git init git add . git commit -m 'first_commit' git remote add origin https://XXX.git ## 添加远程仓库 git push -u origin master ## 第一次推送需要加 -u 更新(上传) git add . git commit -m "first commit" g...

Posted by JY on January 6, 2021

VScode使用

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VScode使用 Settings Sync Shift + Option + U # 配置上传 Shift + Option + D # 配置下载

Posted by JY on January 6, 2021

Docker管理服务器

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容器启动 docker pull registry.example.net:5000/env:1.0 docker tag registry.example.net:5000/env:1.0 env:1.0 # env1.0 （basic env Ubuntu18.04） nvidia-docker run --name env -itd -p 88:8888 -p 2222:22 -v...

Posted by JY on November 18, 2020

A Framework For Contrastive Self-Supervised Learning And Designing A New Approach

1. Introduction 本文介绍了CPC、AMDIM、BYOL、SimCLR、Swav等最近较为著名的对比学习方法，并提出了 YADIM 新型对比学习算法 为描述对比自监督学方法，形式化定义了一个概念框架，并使用该框架分析了三种对比学习的示例：SimCLR、CPC、AMDIM 通过实验分析了对比自监督学习方法框架中各个部分的作用，为新方法设计提供方向和思路 2. ...

Posted by JY on October 18, 2020

Python项目常用操作记录

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生成requirements.txt # 安装 pip install pipreqs # 在当前目录生成 pipreqs . --encoding=utf8 --force # 使用pip安装requirements.txt文件 pip install -r requirements.txt # 使用conda安装requirements.txt文件 conda install -...

Posted by JY on October 16, 2020

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