---- SoftWater: Software-defined networking for next-generation underwater communication systems 来源: Ad Hoc Networks. 2016 主要内容: 针对传统水下通讯系统的 网络能力.鲁棒性.节能.提供差异化服务适应不断增长和变化的水下应用--传统固定化的设备和方式,难以适应,因此引入SDN架构.称为SoftWater. SoftWater架构分为三层:(1)水下传感系统--固定传感器和移…

打算整理一个关于Person Re-identification的系列论文笔记,主要记录近年CNN快速发展中的部分有亮点和借鉴意义的论文. 论文笔记流程采用contributions->algorithm pipeline>experiments->个人评价 Scalable Person Re-identification: A Benchmark Zheng L, Shen L, Tian L, et al. Scalable Person Re-identification: A…

作者:仲夏夜之星 Date:2020-04-08 来源:物体的三维识别与6D位姿估计:PPF系列论文介绍(三) 文章“A Method for 6D Pose Estimation of Free-Form Rigid Objects Using Point Pair Features on Range Data” 2018年发表在<sensors>上,是近年来对PPF方法的进一步继承与改进. 1.本文的思路 本文介绍的方法主要分为两个阶段即线下建模与线上匹配,在建模时,通过计算和保存所有可能…

说明:本系列文章翻译自Contiki之父Adam Dunkels经典论文,版权归原作者全部. Contiki是由Adam Dunkels及其团队开发的系统,研读其论文是对深入理解Contiki系统的最佳资料. Contiki经典论文翻译--索引文件夹 ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------…

说明:本系列文章翻译自Contiki之父Adam Dunkels经典论文,版权归原作者全部. Contiki是由Adam Dunkels及其团队开发的系统.研读其论文是对深入理解Contiki系统的最佳资料. Contiki经典论文翻译--索引文件夹 摘要 随着传感器网络的多样化发展,产生了越来越多的链路层.MAC层协议以及潜在的传输机制. 系统开发人员必须使他们的应用和系统能够自适应于广泛的.潜在的协议和机制.只是,因为已经存在的传感器通信架构在设计时并没有考虑到这个多样性,所以系统开发人员必…

A Discriminatively Learned CNN Embedding for Person Re-identification Zheng Z, Zheng L, Yang Y. A Discriminatively Learned CNN Embedding for Person Re-identification[J]. Acm Transactions on Multimedia Computing Communications & Applications, 2017, 14…

Human Semantic Parsing for Person Re-identification Kalayeh M M, Basaran E, Gokmen M, et al. Human Semantic Parsing for Person Re-identification[J]. 2018. 这篇是截止发文时在Market-1501上性能最高的论文.主要思想可以归结到软划分的范畴, 借助精确分割的信息去提取部件特征,再辅以其他tricks(大规模的backbone,较大的网络输入…

AlignedReID Zhang X, Luo H, Fan X, et al. AlignedReID: Surpassing Human-Level Performance in Person Re-Identification[J]. 2017. 本篇是来自旷视的一篇论文,刚发出来时号称超越人类分辨能力. 看性能指标确实挺高,其主要亮点是利用行人局部区域之间的联系(头下面是肩部,肩部下面是躯干)对行人对象进行对齐,从而减少不对齐导致的局部距离过大. 然后添加了一堆的训练tricks(tr…

SVDNet for Pedestrian Retrieval Sun Y, Zheng L, Deng W, et al. SVDNet for Pedestrian Retrieval[J]. 2017.a spotlight at ICCV 2017 这篇的出发点是全连接层的权值相关性分析,作者认为全连接层的作用可以看做一组向量投影.当权值直接相关性较高时(可以理解为权值冗余),特征差异小,直接导致检索中距离差异小,无法获取差异化的特征. 作者提出用SVD对降维层进行操作,提高权值矩阵的正…

Improving Person Re-identification by Attribute and Identity Learning Lin Y, Zheng L, Zheng Z, et al. Improving Person Re-identification by Attribute and Identity Learning[J]. 2017. 这篇论文主要是将attribute learning和Person Re-id结合起来,做了一个多任务学习网络. 在这里顺介绍下机器学习…