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RSS订阅原创 pytorch 如何通过图像深度连续性计算Loss
单目深度估计中，利用图像连续性约束深度是一个很常见的操作，介绍一下如何用pytorch来实现
2019-12-12 11:38:23
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原创 论文四连读（4）交通监控视频中的无内参测速方法 Automatic Camera Calibration for Traffic Understanding
本文主要讲了如何在一段没有任何相机内参和外餐的监控视频中进行测速，利用了一些车辆真实长宽高、地面标志线间距的先验知识。总的来说方法非常值得参考，鲁棒性很高。
2019-11-21 16:08:55
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原创 Learning Depth from Monocular Videos using Direct Methods 论文阅读 #paper reading
这篇论文是博主在读之前发的一篇论文Digging Into Self-Supervised Monocular Depth Estimation的源码时候看到的，上述论文作者的源码里面，在计算loss的时候提到了这篇文章，所以比较好奇就来读一读。
2019-11-19 21:01:51
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原创 论文四连读（3）利用消失点进行相机标定 Fully Automatic Roadside Camera Calibration for Traffic Surveillance
四篇论文中的第三篇。这系列的论文是从直线检测到无内参相机测速的相关论文，这一篇主要讲的是根据三个正交的消失点完成相机的标定的方法。
2019-10-16 17:10:48
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原创 Digging Into Self-Supervised Monocular Depth Estimation 论文阅读#paper reading
SFM（Structure From Motion）的思想被越来越多的借鉴，用于无监督（自监督）的深度估计、姿态估计中。自SFM的开篇之作之后，各种motion相关的改进和新作不断出现。这篇文章，就是在motion搭框架的基础上，对各种结构模块做了一些改进，结果取得了非常大的进步。文章并没有做网络上或者方法上突破性的创新，甚至可以说都是沿用了一些现有的模块和思想，但是一样获得了不错的结果。...
2019-10-16 15:07:27
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原创 ILSVRC14双雄，VGG和GoogLeNet（Inception v1）论文阅读及理解
CNN的优化，大概分为两类，一类是在深度上做文章，一类是在宽度方面设计改进。早期的CNN优化，基本都是对深度的向下挖掘，增加深度确实可以非常有效的增加模型的效果，但同时也会带来一些非常明显的问题，如梯度消失、参数爆炸等等...
2019-09-29 20:31:05
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原创 总结一下Hough变换和最小二乘法的异同
面试常见的问题之一，hough变换和最小二乘法的区别是什么（相似之处）？**从相似点考虑，**Hough变换和最小二乘法都是常见的直线检测、直线拟合方式之一，他们都是从一些点里，找到能够拟合这些点最好的直线。不同点呢：1、最小二乘法是统计学方法，常用于数据统计和数值分析方面，而Hough变换则是传统的图像处理方法，是从二维的图像入手的。2、最小二乘法拟合的是一条直线，且只能拟合一条直线；而...
2019-09-14 16:44:00
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原创 MobileNet 论文阅读 #paper reading
最近做笔试题考了一道这样的选择题：用CPU和GPU分别跑以下网络，如果时间分别为X和Y，以下哪个网络的X/Y最大？**A、**AlextNet **B、**VGG19 **C、**ResNet101 **D、**MobileNet仔细一想，其实就是考察哪个网络的参数最多，需要的计算量最大，其实这些网络差别还是比较大的，特别是ResNet，网络非常深，所以不需要具体的计算参数量，只需要大体的计...
2019-09-14 15:47:42
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原创 ILSVRC15 夺冠神器，ResNet论文阅读
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf作为ILSVRC15年的冠军，Kaiming大神一贯落实着不发则已，一发惊人的论文生产准则。最近静下心来仔细研究一下这篇论文，个人认为Kaiming是一个很看重问题本质的学者，他发的论文都会从问题的最本质的原因入手，比如Focal loss的提出、Faster RCNN的加速点、Mask RCNN的突破性创新等等。...
2019-09-05 11:29:44
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原创 Mask RCNN 论文阅读 #paper reading
实例分割，是将物体检测和语义分割两者结合的任务，目的是在语义分割的同时，即便同一个类的物体之间，也会区别不同的个体。比如道路上两辆车，语义分割会将这两辆车划分为同一个颜色，也就是同一类;而实例分割则会将这两辆车划分为两个颜色，区别出这两辆车。这篇文章便给出了一个很简单、可扩展，并且稳定性高的模型——Mask RCNN，来进行实例分割，这个模型还是以Faster RCNN为基础的（手动佩服Kaim...
2019-08-24 15:41:21
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原创 论文四连读（2）利用菱形空间检测照片中的消失点 Real Projective Plane Mapping for Detection of Orthogonal Vanishing Points
四篇论文中的第二篇。这篇论文主要讲的是如何利用级联的霍夫变换（平行坐标系）完成图片中消失点的检测。
2019-08-20 20:44:03
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原创 读书笔记（2）九章算数
2018.8.14 周三我觉得像我这种小弱鸡，还是看一些我更能理解的东西比较好。所以昨天看完《从祖先到算法》之后，随手抄起了另一边的九章算数，开始了膜拜古人之旅。毕竟这本书对刷题有很大的帮助，确实能够拓宽自己的思维。每天看一点，收获一些新的东西。一、昨天看到的是两个数快速计算公约数，使用辗转相减法。公约数的计算，对于一些小的数，确实比较简单，但一旦涉及大数之间的最大公约数计算，特别是程序里面的...
2019-08-14 14:18:49
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原创 为什么sigmoid激活函数，使用交叉熵损失函数更好。详细推导过程：
sigmoid+交叉熵为什么更好，这是困扰了我大半天的问题，网上所有的教程都直接给出了最后一部的结果，我手推了好久，终于醒悟，下面附上详细的推导过程：首先，我们定义并简化一下公式：[a=\sum_{i=0}^{N} ( Wx^{i} + b)]&&L(a)=\sum_{i=0}^{N}&&...
2019-08-13 16:00:55
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原创 读书笔记（1）：从祖先到算法
每天吃完饭，撑的受不了，于是屁颠屁颠跑到楼下网红书店蹭书看。争取一周看完一本书，写点东西记一下吧。本来想找《从掷骰子到阿尔法狗》这本书，结果居然没有= =！随手拿了一本刚出版不久的书《从祖先到算法》。每天记一下读书的心得和觉得有意思的地方吧。这本书是从人类起源讲起，一直讲到人类发展的规律对现代实物发展的一些影响。
2019-08-01 14:27:20
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原创 论文四连读（1）图像中的直线检测 PClines - Line detection using parallel coordinates
四篇论文中的第一篇。本论文主要讲的是利用平行坐标系完成对照片的直线检测的过程。替代了传统的霍夫变换，在效率方面有了较大提升。
2019-08-01 00:49:11
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原创 torch.nn.functional.grid_sample
关于grid_sample这个函数，我没有在pytorch的中文文档中找到，在英文文档里面是有的：https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch-nn-functional。grid_sample这个函数的作用，是将一个source_image，通过双线性插值的方式变换到另一个大小指定的target_image中。torch.nn.functiona...
2019-04-16 20:48:51
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空空如也
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