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老年咸鱼冲锋!

Similarity learning 和Metric learning

Similarity_learning 相似性学习(Similarity learning )有监督机器学习,它与回归和分类密切相关,但目标是从实例中学习一个相似函数,以衡量两个对象的相似程度或相

persion reid 论文列表

Key: (1). Pose-driven, body part alignment, combine whole feature and body part feature, focus on alignment of part model, (2). Combine image label and human attributes classes, do classification with attributes and identity learning (3). Based on triplet loss, improve metric learning for an end to end learning (4). Post-process, re-ranking AlignedReID: Surpassing Human-Level Performance in Person Re-Identification Hydraplus-net: Attentive deep features for pedestrian analysis. Darkrank: Accelerating deep metric learning

多标签图像分类任务的评价方法-mean average precision(mAP) 以及top x的评价方法

参考资料: 多标签图像分类任务的评价方法-mAP wiki_Sensitivity and specificity False Positives和False Negative等含义 mean average precision(MAP)在

Non-local Neural Networks 阅读笔记

先粗略读了2遍orz.可能不够严谨,先写一些high-level的理解。 对于序列或者图片数据,如果想获得一个long-range的依赖,通常

non-local means algorithm 学习笔记

终于忙完学校的事情可以干正事了orz 这里会记录一些第一遍看paper的过程中遇到的一些影响理解的概念,不过大多不会深究,只算做粗浅的理解。 1

PCA + kmeans

先记录一下PCA实战需要用到的安装包(arch下,python2环境) python2-scikit-learn python2-numpy python2-pandas python2-matplotlib python2-seaborn pandas.DataFrame pandas 数据结构介绍 几个和科学计算数据分析有关的重要的pytho

反向传播学习笔记

先说下自己目前很笼统的理解: 反向传播是用来快速计算梯度的一种方法; 过程大概是把计算过程用计算图表示,这样每一个中间步骤都有一个节点,每一个l

tensorflow input pipline 学习笔记

参考资料: tf_doc_Reading data TENSORFLOW INPUT PIPELINE EXAMPLE tensorflow:理解tensorflow中的输入管道 第二个参考资料是第一个的翻译版本,翻译的水平一般,建议看原文

tensorflow 合并模型

在这里存个备份,还有些问题没有解决。 raise ValueError(“GraphDef cannot be larger than 2GB.") 记录一些思路好了。现在是没有生成.meta文件,爆掉应该是因为所有的变量都加载到了默认图里

tensorflow checkpoint 学习笔记

参考资料: What is the TensorFlow checkpoint meta file? TensorFlow: Restoring variables from from multiple checkpoints 合并模型的时候发现.meta一直在累加,而其他数据文件没有改变。因此来探究一下checkpoint的几

tensorflow variable 学习笔记

参考资料: programmers_guide/variables tf/Variable 之前感觉对tensorflow 的variable的理解不是很深刻…跑个模型啥的倒不会有什么问题,但是涉及分布式,

tensorflow Session 学习笔记

tensorflow-session官方文档 说下我自己的理解: session中文一般叫会话,可以理解成op执行时候需要的一层虚拟化的封装。 o

Distributed Tensorflow : Cannot assign a device for operation save

是在使用分布式tensorflow遇到的一个错误 报错如下: InvalidArgumentError (see above for traceback): Cannot assign a device for operation ‘save/Rest│| 2 GeForce GTX 1080 On | 0000:08:00.0 Off | N/A | oreV2_888’:

分布式 tensorflow 学习笔记(非最终版)

感觉资料不是很多,先收集资料好了。 tf-distributed官网文档 SO-between-graph和in-graph的区别 inception.README.md SyncReplicasOptimizer SO_How does ps work in

tensorflow Supervisor 学习笔记

update:supervisor的缺点是遇到问题只会抛异常,所以现在有一个better的管理工具,MonitoredSession master,chief worker,Supervisor 这几

k-means clustering 学习笔记

其实这算法巨简单。。。。让我想到了均分纸牌(noip200? 还是大致说一下: 对于有 features 但是 **没有 **labels 的数据,没办法用监督学习,但是可以使用非监

TensorFlow Architecture 学习笔记(二)Adding a New Op

Adding a New Op * [目录](https://www.tensorflow.org/extend/adding_an_op#top_of_page) *

TensorFlow Architecture 学习笔记(一)

这篇文章不会涉及tensorflow的具体使用,而是专注于介绍tensorflow的架构,目的是让开发者能够对tensorflow现有框架进

Long Short-Term Memory (LSTM) 网络 学习笔记

参考资料: 维基百科_长短期记忆(LSTM) Understanding LSTM Networks [译] 理解 LSTM 网络 LSTM笔记 翻译的比较一般,建议看原文….比如cell还是不要

stanford cs 231n:常用激活函数

其实我觉得这部分可以直接黑箱。。。直接无脑上Leaky ReLU或者Maxou?不过对这些激活函数的特点有个high-level的了解应该总是