代码问题【TADT//CVPR2019】

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代码问题【TADT//CVPR2019】

paper:Li X, Ma C, Wu B, et al. Target-Aware Deep Tracking[C]. //CVPR2019 调用adam.m时候报错结构体内容引用自非结构体数组对象. 出错 solver.adam (line 62)state.m = opts.beta1 * state.m + (1 - opts.beta1) * grad ; 原因是因为传递给adam函数的state参数是一个空数据,如果是这种情况应该是传一个0进去,因为adam.m的57行有写 if…

【超分辨率】- CVPR2019中SR论文导读与剖析

CVPR2019超分领域出现多篇更接近于真实世界原理的低分辨率和高分辨率图像对应的新思路.具体来说,以前论文训练数据主要使用的是人为的bicubic下采样得到的,网络倾向于学习bicubic下采样的逆过程,这与现实世界原理不太相符.为了得到重建结果,要么采用psnr-oriented方式获得更高的psnr,要么采用perceptual-oriented获得更好的主观效果,但这与现实世界的图像系统并不吻合,有可能会造成deterioration. 下面便对CVPR2019中的超分论文做一些介绍和剖…

CVPR2019论文观察：感知边缘检测的双向级联网络

CVPR2019论文观察:感知边缘检测的双向级联网络 BDCN:Bi-Directional Cascade Network for Perceptual Edge Detection 摘要探索多尺寸表示对解决不同尺寸的目标改进边沿检测是很关键的. 为了提取不同尺度的边沿,提出一种双向级联网络Bi-Directional Cascade Network (BDCN) 结构,每一层都由特定尺度上的标记边缘来监督,不会对所有的CNN输出直接应用同样的监测方案.同时,通过BDCN训练,为了丰富多尺度…

CVPR2019：无人驾驶3D目标检测论文点评

CVPR2019:无人驾驶3D目标检测论文点评重读CVPR2019的文章,现在对以下文章进行点评. Stereo R-CNN based 3D Object Detection for Autonomous Driving 1. introduction 本文提出了完全自动驾驶3D目标检测方法,包括3D图像检测疏密度,语义和几何信息.这个方法命名为Stereo R-CNN,将Faster R-CNN推广到3D图像输入信息,检测和关联左右两部分图像.通过在立体区域建议网络stereo Regio…

多目标跟踪：CVPR2019论文阅读

多目标跟踪:CVPR2019论文阅读 Robust Multi-Modality Multi-Object Tracking 论文链接:https://arxiv.org/abs/1909.03850 代码链接:https://github.com/ZwwWayne/mmMOT 摘要在自主驾驶系统中,多传感器感知是保证系统可靠性和准确性的关键,而多目标跟踪(MOT)则是通过跟踪动态目标的序列运动来提高系统的可靠性和准确性.目前大多数的多传感器多目标跟踪方法要么依赖于单一的输入源(如中心摄像机…

日期格式代码出现两次的错误 ORA-01810

错误的原因是使用了两次MM . 一.Oracle中使用to_date()时格式化日期需要注意格式码如:select to_date('2005-01-01 11:11:21','yyyy-MM-dd HH24:mm:ss') from dual;原因是SQL中不区分大小写,MM和mm被认为是相同的格式代码,所以Oracle的SQL采用了mi代替分钟.select to_date('2005-01-01 11:11:21','yyyy-MM-dd HH24:mi:ss') from dual;…

可爱的豆子——使用Beans思想让Python代码更易维护

title: 可爱的豆子--使用Beans思想让Python代码更易维护 toc: false comments: true date: 2016-06-19 21:43:33 tags: [Python, Java, 经验] category: Python --- 我曾经是一个对Java非常反感的人,因为Java的语法非常啰嗦.而用惯了动态类型的Python再使用静态类型的Java就会觉得多出了很多的工作量. 因为工作的关系,我开始使用Java来做项目.在这个过程中,我发现Java在某些方面…