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RSS订阅原创 论文阅读笔记 (CVPR 2019) Gait Recognition via Disentangled Representation Learning
一．论文摘要 步态是个体的行走方式，是最重要的生物特征识别手段之一。现有的步态识别方法大多以轮廓或关节体模型为步态特征。这些方法在处理诸如服装、携带和视角等混杂变量时会导致识别性能下降。为了解决这个问题，我们提出了一个新的自动编码器框架，明确地从RGB图像中分离出姿态和外观特征，并且基于LSTM的姿态特征随时间的融合产生了步态特征。此外，我们还收集了一个正面视场步态(Fvg)数据集，集中于从正...
2019-07-26 16:39:01
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linear-regression.zip
使用tensorflow实现一元线性回归，回归模型是表示输入变量到输出变量之间映射的函数。回归问题的学习等价于函数拟合：使用一条函数曲线使其很好的拟合已知函数且很好的预测未知数据。
2019-07-23
空空如也
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