后面两张success plot分别是按照threshold和auc排序 各tracker说明: Year2015: [CF2] 实验结果比论文中的结果好,原因是我运行的是作者后期又更新过的代码,作者添加了仿DSST的尺度更新,而在原论文中实现上,没有添加尺度.原论文数据:OTB2015(83.7,65.5,NULL) Year2016: [SiameseFC]实验结果无法和原论文比较,原论文未给出在OTB2015上的实验结果.参考的实验数据:[SA-Siam]//CVPR2018给出Siame

上一篇文章中介绍了实验的准备工作, HDTV(1920x1080)码率和视频质量关系的研究 1 (前期准备) 本文介绍一下实验的结果. 首先来看一下主观评价的试验结果: 从实验结果来看,可以得出以下结论: 1.观看距离比较近(3H)的主观质量要差于观看距离比较远(4H)的主观质量 2.随着码率的下降,视频的质量逐渐下降 3.同等码率下1080i/25的主观质量要低于1080p/50(这个结果是比较惊人的,造成这种结果可能有多种原因:显示器,编码器等等) 4.1080i/25随着码率的下降,主观质

看之前Autoencoder什么时候,我做了一些练习这里:http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Exercise:Sparse_Autoencoder .其实 从11月开始做.有没有经过调试,后来,加班太多,我没有那么做.抽出时间调了一天.最终顺利完毕了.又拖到这周末才開始把实验结果整理成文.看来,做事还得趁热打铁,一气呵成.时间一久.积极性就没了. 最初依照练习中的建议,先实现了一个主要的代价函数.没有增加权值惩处项和稀疏约束项.梯度检查都过了,跑出

实验本身是很枯燥的,我尽量把它讲的有趣些. 起因 去网上搜了下关于Cookie的介绍,看了好几篇都长得很一样,阉割一下内容不外乎说是"不同浏览器限制cookie数不同,大致在30-50这个范围,(前缀)浏览器允许Cookie多达4KB左右,包括名.值.等号". 我还在上学那会儿,包括后面毕业后工作一段时间,我也没有特别去关注过这个话题,基本上如果面试官问到我了,也就把网上知道的这些讲了一下. 今年的遭遇给了我思考的时间特别多,最近我又重新去仔细读了下楼上那句话,我发现我读不懂了,第一个

错误码很重要,可以由此判断网络连接到底发生了神马事情,从而驱动高层逻辑的行为.只有笼统的错误码判断的网络层是不够规范的,鄙人觉得有些错误码还是需要在网络层就区分开的,特此记录一些当前实验的错误码以及发生原因. 以下是一部分在async_receive()的handler处捕获到的比较有用的错误码 错误码(十进制) 枚举 发现原因 10009 boost::asio::error::bad_descriptor 在一个已经关闭了的套接字上执行async_receive() 995 boost::a

真有动漫风格的编程书籍? 上图,就是日本出版的编程书籍.为什么要搞成动漫风格?因为学编程常常会枯燥,难以坚持.法国思想家布封说:所谓天才,就是坚持不懈的意思.大家学编程,转行.涨薪.加强技能,无论是何目的,最大的困难之一就是难以长久坚持吧? 实验楼<楼+Python实战>学完要12周,也就是84天.作为我们最热门课程,现在是第九期,也就是说前面有近1000人报名学习过.那么,他们到底收获如何? 下面是来自07期的29个人的真实评价: 下面是对老师和助教的评价: 然后是大家学完的感受和对楼+的总

本文延续上一文章(spring事务传播特性实验(1):数据准备),在已经准备好环境的情况下,做如下的实验,以验证spring传播特性,加深对spring传播特性的理解. 本次主要验证PROPAGATION_REQUIRED的传播特性: TransactionDefinition.PROPAGATION_REQUIRED TransactionDefinition.PROPAGATION_REQUIRED:根据spring的定义PROPAGATION_REQUIRED即需要事务的支持,如果没有的情

public class paixu { public static void main(String[] args) { double temp; double num[]={5.1, 7.12, 1.2, 5.21}; for(int i=0; i<3; i++) for(int k=i+1; k<4; k++) if(num[i]>num[k]) { temp=num[i]; num[i]=num[k]; num[k]=temp; } System.out.println(&quo

一直都想参加下数学建模,通过几个月培训学到一些好的数学思想和方法,今年终于有时间有机会有队友一起参加了研究生数模,but,为啥今年说不培训直接参加国赛,泪目~_~~,然后比赛前也基本没看,直接硬刚.比赛完总结下是个好习惯,下面写了一点分析,比较注重实现,有些地方我也不能讲很清楚,看过的请权当参考. 问题1:对一个不包含动态背景.摄像头稳定拍摄时间大约5秒的监控视频,构造提取前景目标(如人.车.动物等)的数学模型,并对该模型设计有效的求解方法,从而实现类似图1的应用效果.(附件2提供了一些符合此类

摘要 Siam-RPN提出了一种基于RPN的孪生网络结构.由孪生子网络和RPN网络组成,它抛弃了传统的多尺度测试和在线跟踪,从而使得跟踪速度非常快.在VOT实时跟踪挑战上达到了最好的效果,速度最高160fps. 一.研究动机 作者将流行的跟踪算法分为两类,一类是基于相关滤波类并进行在线更新的跟踪算法,另一类是使用深度特征抛弃在线更新的跟踪算法,前者严重限制了跟踪速度,后者没有使用域特定信息(即某个特定的跟踪视频的信息). 作者提出的网络分为模板支和检测支.训练过程中,在相关特征图上执行propo

一.研究动机 一方面传统算法设计的跟踪模型过于简单,另一方面深度学习方法很难达到实时效果然而现实场景中的应用对速度要求较高. "shallow method"(HCFT)没有很好地利用神经网络端到端的思想,在线更新模型不能达到实时效果. 作者提出了一种全连接孪生网络,实现了端到端的训练,它用第一帧的信息训练一个普适的相似性学习模型用,然后用训练好的孪生网络从一个大的搜索图片中选择模板图像(目标),速度超过了实时效果.另外,Siamese的网络结构都是全连接层,并且用稠和有效的滑动窗口技

From: https://www.zhihu.com/question/26493945 可以载入史册的知乎贴 目标跟踪之NIUBILITY的相关滤波 - 专注于分享目标跟踪中非常高效快速的相关滤波方法 [1] 跟踪是一个很混乱的方向. 比如TLD.CT.Struct这些效果不错的Tracker其实都不是单纯的Tracker了. 09年的时候我记得比较流行的是Particle Filtering, 或者一些MeanShift/CamShift的变形,比如特征变了,比如对问题的假设变了. 后来突

本文转自:https://blog.csdn.net/weixin_40645129/article/details/81173088 CVPR2018已公布关于视频目标跟踪的论文简要分析与总结 一,A Twofold Siamese Network for Real-Time Object Tracking 论文名称 A Twofold Siamese Network for Real-Time Object Tracking 简介 此算法在SiamFC的基础上增加了语义分支,进一步提升Sia

一.进程标识 进程ID 0是调度进程,常常被称为交换进程(swapper).该进程并不执行任何磁盘上的程序--它是内核的一部分,因此也被称为系统进程.进程ID 1是init进程,在自举(bootstrapping)过程结束时由内核调用.该进程的程序文件在UNIX的早期版本中是/etc/init,在较新版本中是/sbin/init.此进程负责在内核自举后启动一个UNIX系统.init通常读与系统有关的初始化(/etc/rc*文件),并将系统引导到一个状态(例如多用户).init进程决不会终止.它是

K-近邻算法虹膜图片识别实战 作者:白宁超 2017年1月3日18:26:33 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚

setTimeout,前端工程师必定会打交道的一个函数.它看上去非常的简单,朴实.有着一个很不平凡的名字--定时器.让年少的我天真的以为自己可以操纵未来.却不知朴实之中隐含着惊天大密.我还记得我第一次用这个函数的时候,我天真的以为它就是js实现多线程的工具.当时用它实现了一个坦克大战的小游戏,玩儿不亦乐乎.可是随着在前端这条路上越走越远,对它理解开始产生了变化.它似乎开始蒙上了面纱,时常有一些奇怪的表现让我捉摸不透.终于,我的耐心耗尽,下定决心,要撕开它的面具,一探究竟. 要说setTimeou

Hadoop集群的配置(一) 摘要: hadoop集群配置系列文档,是笔者在实验室真机环境实验后整理而得.以便随后工作所需,做以知识整理,另则与博客园朋友分享实验成果,因为笔者在学习初期,也遇到不少问题.但是网上一些文档大多互相抄袭,里面错误百出.笔者结合自学书籍视频等资料,完成这一套配置资料.实验结果和过程经过反复测试无误后方整理出来的.配置过程中,初学者若有实验环境,可以在真机环境下完成,若无条件,可补习下虚拟机与Linux操作系统的基础知识,以及里面对linux常规命令使用,建议读者边配置

这个是在去年微博里面非常流行的,在git_hub上的代码是https://github.com/fzliu/style-transfer 比如这是梵高的画 这是你自己的照片 然后你想生成这样 怎么实现呢在基于windows的caffe上,其实这个很简单. 1 首先在 https://github.com/fzliu/style-transfer 把代码下载下来,另外主要这个代码基于pycaffe的,需要将pycaffe编译好. 最好是在电脑上装一个python progressbar包 ,具体操

K-Means 概念定义: K-Means 是一种基于距离的排他的聚类划分方法. 上面的 K-Means 描述中包含了几个概念: 聚类(Clustering):K-Means 是一种聚类分析(Cluster Analysis)方法.聚类就是将数据对象分组成为多个类或者簇 (Cluster),使得在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度,而不同簇中的对象差别较大. 划分(Partitioning):聚类可以基于划分,也可以基于分层.划分即将对象划分成不同的簇,而分层是将对象分等级. 排他(Exclu