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ReID专栏(三) 注意力的应用
前言 本文中提出了一种用于行人重识别的注意感知特征学习方法 该方法由一个部分注意分支 PAB 和一个整体注意分支 HAB 组成 并与基础再识别特征提取器进行了联合优化 由于这两个分支建立在主干网络上 因此没有为ReID特征提取引入额外的结构
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ReID专栏(二)多尺度设计与应用
前言 多尺度流层可以更有效地提取多尺度信息 而基于显著性的学习融合层有利于重要特征通道的自动选择 因此MuDeep在学习鉴别模式方面很强大 其实这也是目前大多数深度学习任务发表论文的趋势 即多尺度 显著性特征的表示 本教程禁止转载 同时 本
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NeRF与三维重建专栏(一)领域背景、难点与数据集介绍
前言 关于该系列专栏 主要介绍NeRF在三维重建中的应用 这里我们特指MVS multi view stereo 也即输入带位姿的图片 输出三维结构例如点云 mesh等 并且后面的工作也都是围绕MVS with NeRF讨论的 虽然也有wi
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异常检测专栏(三)传统的异常检测算法——上
前言 在上一篇推文中 我们简要介绍了异常检测常用的几种数据集如ImageNet CIFAR10 CIFAR100 MNIST等 接下来 我们将基于传统的异常检测算法分为上 下两部分 逐一介绍不同类别的方法 本教程禁止转载 同时 本教程来自知
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NeRF与三维重建专栏(三)nerf_pl源码部分解读与colmap、cuda算子使用
前言 上一章中我们介绍了NeRF原理 传统体渲染方法以及两者之间的联系 本章中我们将讲解colmap的安装以及使用 部分nerf pl源码 同时在开发过程中 由于部分操作python torch不支持 我们需要自己造轮子 且在后续的专栏中我
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