在<机器学习---文本特征提取之词袋模型(Machine Learning Text Feature Extraction Bag of Words)>一文中,我们通过计算文本特征向量之间的欧氏距离,了解到各个文本之间的相似程度.当然,还有其他很多相似度度量方式,比如说余弦相似度. 在<皮尔逊相关系数与余弦相似度(Pearson Correlation Coefficient & Cosine Similarity)>一文中简要地介绍了余弦相似度.因此这里,我们比较一下欧氏…

Euclidean distance map(EDM)这个概念可能听过的人也很少,其主要是用在二值图像中,作为一个很有效的中间处理手段存在.一般的处理都是将灰度图处理成二值图或者一个二值图处理成另外一个二值图,而EDM算法确是由一幅二值图生成一幅灰度图.其核心定义如下: The definition is simple enough: each point in the foreground is assigned a brightness value equal to its straight…

本文来自<A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition>,时间线为2016年.采用的loss是Center loss. 0 引言 通常使用CNN进行特征学习和标签预测的架构,都是将输入数据映射到深度特征(最后一层隐藏层的输出),然后到预测的标签,如图1. 在通用目标,场景和动作识别中,预测的样本归属的类别也处在训练集中,这被称为"闭集识别".因此,预测的标签能表示模型的性能,且sof…

题目链接 传送门 题意 给你\(n\)个数\(a_i\),要你在满足下面条件下使得\(\sum\limits_{i=1}^{n}(a_i-p_i)^2\)最小(题目给的\(m\)只是为了将\(a_i\)变成一个整数,那么我们就当此处的\(p_i\)扩大为题目给的\(m\)倍,然后把\(m\)放到分母去,以下不再解释): \(p_i\in\mathbb{R}\): \(p_i\geq 0,i\in[1,n]\): \(\sum\limits_{i=1}^{n}p_i=m\). 思路 由于叉姐的题解…

题目链接:https://ac.nowcoder.com/acm/contest/881/C 题目大意 给定 m 和 n 个整数 ai,$-m \leq a_i \leq m$,求$\sum\limits_{i = 1}^{n} (\frac{a_i}{m} - p_i)^2$在约束条件$\sum\limits_{i = 1}^{n} p_i = 1, p_i \geq 0$下的最小值. 分析 首先,为了方便计算,可以把 p 坐标都扩大 m 倍,最后结果除个 m2 即可. 如此一来只需要算$\s…

人脸识别中Softmax-based Loss的演化史  旷视科技 近期,人脸识别研究领域的主要进展之一集中在了 Softmax Loss 的改进之上:在本文中,旷视研究院(上海)(MEGVII Research Shanghai)从两种主要的改进方式——做归一化以及增加类间 margin——展开梳理,介绍了近年来基于 Softmax 的 Loss 的研究进展. 引言 Softmax简介 归一化(Normalization) Weight Normalization Feature Normal…

暑假听了computer vision的一个Summer School,里面Jason J. Corso讲了他们运用Low-Mid-High层次结构进行Video Understanding 和 Activity Recognition的方法,受益颇深,在这里把他的方法总结一下: ------------------------------------------------------------------------------------------------- 1. 层次结构表示:…

转自:http://blog.csdn.net/kezunhai/article/details/50176209 ================华丽分割线=================这部分来自知乎==================== 链接:http://www.zhihu.com/question/33272629/answer/60279003 有关action recognition in videos, 最近自己也在搞这方面的东西,该领域水很深,不过其实主流就那几招,我就班门…

https://blog.csdn.net/qq_32417287/article/details/80102466 abstract introduction method overview Deep architecture for place recognition NetVLAD: A Generalized VLAD layer (fVLADfVLAD f_{VLAD}) Max pooling (fmax) Learning from Time Machine data Experi…

转载 https://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/recognition.html#facenet Classification / Recognition Published: 09 Oct 2015 Category: deep_learning Jump to... Papers Multi-object Recognition Multi-Label Classification Face Recognition Deep…