Tracking via Dense Spatio-Temporal Context Learnin ...
最近讀了一篇名為 Fast Tracking via Spatio Temporal Context Learning 的論文,主要介紹了一種基於時空上下文的物體跟蹤算法。在此之前,CSDN博主 zouxy 已經寫過一篇對該論文的解讀http: blog.csdn.net zouxy article details 。在本博文中,我沒有按照原論文的思路,而是在對原文內容已經熟悉的基礎上 希望讀者 ...
2014-04-23 11:57 1 2916 推薦指數:
Tracking via Dense Spatio-Temporal Context Learnin ...
前言 本次讀的文章是與feature learning相關,feature learning也叫做deep learning,是最近一個比較熱門的話題。因為它可以無監督的學習到圖片和視頻的一些特征(當然在其它領域也可以,比如語音,語言處理等),而這些特征並不需要人為手動去設。手動 ...
論文可以在arxiv下載,老板一作,本人二作,也是我們實驗室第一篇CCF A類論文,這個方法我們稱為TFusion。 代碼:https://github.com/ahangchen/TFusion 解決的目標是跨數據集的Person Reid 屬於無監督學習 方法是多模態數據 ...
鄭重聲明:原文參見標題,如有侵權,請聯系作者,將會撤銷發布 FRONTIERS IN NEUROSCIENCE, (2018) Abstract 與人工神經網絡(ANN)相比,脈沖 ...
目錄 概覽 描述:模型基於LSTM神經網絡提出新型的Spatio-Temporal Graph(時空圖),旨在實現在擁擠的環境下,通過將行人-行人,行人-靜態物品兩類交互納入考慮,對行人的軌跡做出預測。 訓練與測試數據庫 數據庫:ETH Walking ...
鄭重聲明:原文參見標題,如有侵權,請聯系作者,將會撤銷發布! ICLR 2017 ABSTRACT 深度RL已經成功地自動學習了復雜的行為。但是,學習過程需要大量的試驗。相比之下, ...
選用教材參考《運籌學方法與模型》 復旦大學出版社 傅家良 第二版 原問題模型: 一、對偶問題的轉化 實例: 即為從(P)向(D)的變換 在這里我們要弄清楚怎么進行變 ...
此處選用的(LP)形式為: min f = CTx ; s.t. AX = b , X >= 0, 1.可行域K != NULL 時,K為第一卦限中的凸多邊形,且必存在 ...