layumi 最近的时间轴更新
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V2EX 第 380424 号会员,加入于 2019-01-27 12:10:13 +08:00
[开源] 三维空间行人识别
分享发现  •  layumi  •  2020-06-12 09:01:04 AM  •  最后回复来自 songzhengqian
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[百度-UTS] CVPR2020 智慧城市冠军算法
分享发现  •  layumi  •  2020-05-08 07:51:54 AM
[IJCAI2020] 无人车场景迁移学习开源代码
分享发现  •  layumi  •  2020-05-06 13:33:28 PM  •  最后回复来自 ztjryg4
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[开源] Nvidia CVPR19 行人生成/重识别代码
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    分享发现  •  layumi  •  2019-07-04 00:30:10 AM  •  最后回复来自 dewi
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    NVIDIA 与悉尼科技大学提出:生成图像加入训练,助力行人重识别
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    分享发现  •  layumi  •  2019-07-01 13:34:58 PM  •  最后回复来自 layumi
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    Pytorch 有什么节省内存(显存)的小技巧?
    分享发现  •  layumi  •  2019-04-18 16:26:04 PM  •  最后回复来自 dalalaa
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    [GIthub] 智能安防:行人检索 pytorch 代码
    分享创造  •  layumi  •  2019-01-30 04:59:54 AM  •  最后回复来自 layumi
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    layumi 最近回复了
    2020-06-11 12:58:32 +08:00
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    @ohao 这,,,我应该想回学校先,,,
    2020-06-11 12:57:49 +08:00
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    @alw 哈哈。其实大家做久了 2D,3D 就有点难推广,,,只有当 2D 做到很高了,没有啥可做的了,才有人慢慢会转方向
    2020-06-11 12:56:29 +08:00
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    @0x4F5DA2 person search 做出新意比较难。今年 cvpr 有一篇 http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Chen_Norm-Aware_Embedding_for_Efficient_Person_Search_CVPR_2020_paper.pdf 推荐看看。其他工作的话有点偏工程了,,
    @zkhwang 会。所以相对街景和卫星图匹配来说,无人机视角的图像更具优势:1.没有树木遮挡; 2.可以绕着建筑物飞,来实锤目标建筑; 3.可以拍到屋顶,容易和卫星图(都是屋顶)匹配,来定位。
    @imn1 哈哈,是的。目前我们也是用模拟器来模拟。最好把在模拟数据上训好的模型在真实数据上测试,也是 work 的。真实的测试数据是 youtube 上面别人用无人机航拍的视频。
    @baox2 感谢~
    @alphatoad 是的,,所以只收集了国外的学校。google earth 是没有国内数据的。 之前由天津大学的老师用无人机收集,进了好几次派出所解释情况。。
    2019-07-03 07:02:00 +08:00
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    具体论文的说明可见: https://zhuanlan.zhihu.com/p/66408913
    代码开源了。Github 地址是 https://github.com/NVlabs/DG-Net
    @rayhy 我觉得 human parsing 可能比纯 structure 更靠谱。其实我这里的边缘处理还是有颜色不连续。 另外你仔细看原始的 jpg 训练数据,也有边缘的问题。如果从 jpg 转到 png 会好一点(扯得有点远了)。所以用 dense 的 parsing 可能会好。 题外话,我今年签证被卡了,也不知道能不能去成。。当时 cyclegan 也是 Efros 老板站台宣传的,感觉宣传还是有必要的。
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