发表服务
DPM（DeformablePartsModel）本质上是“整体HOG+组件HOG+SVM”进行目标识别，其检测效果非常好。本文是DPM原始论文《ObjectDetectionwithDiscriminativelyTrainedPartBasedModels》的阅读笔记，希望对DPM算法有兴趣，以及想选择合适的训练集、剪切目标区域、合理设置参数需要的研究者有所帮助。
DPM（DeformablePartsModel）本质上是“整体HOG+组件HOG+SVM”进行目标识别，其检测效果非常好。本文是DPM原始论文《ObjectDetectionwithDiscriminativelyTrainedPartBasedModels》的阅读笔记，希望对DPM算法有兴趣，以及想选择合适...
【讲座报道】谈历史和文化语境特征之语言表达差异——以论文翻译为例故宫研究院学术讲坛第七十四讲时间：2020-01-092019年12月24日下午，故宫研究院学术讲坛第七十四讲在院内第二会议室如期举行，研究室杨爱英老师为听众奉上题为“谈历史和文化语境特征之语言表达差异——以论文翻译为例...
DPM（DeformablePartsModels）翻译成中文是可变型部件模型，是一种用于目标探测的方法。首先说一下什么是目标探测。目标探测概念：我的理解，目标探测就是输入一幅图像，输出该图像中包含的物件以及该物件的位置，或者输入一幅图像，探测该图像中是否有目标物件。
读论文系列：ObjectDetection·VOC终身成就奖DPMObjectDetection其实是模式识别中一个比较老的领域了，PascalVOCChallenge从2005年开始举办，数据集也从VOC2005更新到了VOC2012，在没有神经网络这种黑科技之前，RBG他们实验室在...
为避免过度拟合，我们使用了丢失和大量数据扩充。在第一个连接层之后，速率=.5的丢失层阻止了层之间的共同适应[18]。对于数据增强，我们引入了高达原始图像大小20％的随机缩放和翻译。我们还在HSV颜间中随机调整图像的曝光和饱和度达1.5倍。
1.DPM形变目标识别资料：使用判别训练的部件模型进行目标检测ObjectDetectionwithDiscriminativelyTrainedPartBasedModels这篇文章是2010的PAMI，文章来源如下：是DPM三篇文章之一需要解决的问题；行人和车辆的多分类问题，行人与车辆的尺寸差异太大，该如何训练的问题？
一直不确定fluent是否可以实现颗粒轨道模型，怀疑DDPM和DPM具体有什么区别，请大神指点。模拟FLUENT&CFX看官方帮助介绍说过两句，还有dem,记得不是特别准确了，dpm适用于离散相体积分数低于10%,也就是稀相模拟，不考虑颗粒之间...
论文翻译:目标检测20年综述（2）———传统检测方法介绍.Inthissection,wewillreviewthehistoryofobjectdetectioninmultipleaspects,includingmilestonedetectors,objectdetectiondatasets,metrics,andtheevolutionofkeytechniques.这一章中，我们会从多方面回顾目标检测的历史，包括里程...
2.1.2和2.1.3翻译完成，两节都是讲基于深度学习的目标检测技术，只有一个感觉，意犹未尽。可惜的是这篇文章的综述到2017年为止了，之后的DSSD，FSSD等又在SSD的基础上将单阶段的目标检测推上了新的高度，有空单独来总结吧。
DPM（DeformablePartsModel）本质上是“整体HOG+组件HOG+SVM”进行目标识别，其检测效果非常好。本文是DPM原始论文《ObjectDetectionwithDiscriminativelyTrainedPartBasedModels》的阅读笔记，希望对DPM算法有兴趣，以及想选择合适的训练集、剪切目标区域、合理设置参数需要的研究者有所帮助。
DPM（DeformablePartsModel）本质上是“整体HOG+组件HOG+SVM”进行目标识别，其检测效果非常好。本文是DPM原始论文《ObjectDetectionwithDiscriminativelyTrainedPartBasedModels》的阅读笔记，希望对DPM算法有兴趣，以及想选择合适...
【讲座报道】谈历史和文化语境特征之语言表达差异——以论文翻译为例故宫研究院学术讲坛第七十四讲时间：2020-01-092019年12月24日下午，故宫研究院学术讲坛第七十四讲在院内第二会议室如期举行，研究室杨爱英老师为听众奉上题为“谈历史和文化语境特征之语言表达差异——以论文翻译为例...
DPM（DeformablePartsModels）翻译成中文是可变型部件模型，是一种用于目标探测的方法。首先说一下什么是目标探测。目标探测概念：我的理解，目标探测就是输入一幅图像，输出该图像中包含的物件以及该物件的位置，或者输入一幅图像，探测该图像中是否有目标物件。
读论文系列：ObjectDetection·VOC终身成就奖DPMObjectDetection其实是模式识别中一个比较老的领域了，PascalVOCChallenge从2005年开始举办，数据集也从VOC2005更新到了VOC2012，在没有神经网络这种黑科技之前，RBG他们实验室在...
为避免过度拟合，我们使用了丢失和大量数据扩充。在第一个连接层之后，速率=.5的丢失层阻止了层之间的共同适应[18]。对于数据增强，我们引入了高达原始图像大小20％的随机缩放和翻译。我们还在HSV颜间中随机调整图像的曝光和饱和度达1.5倍。
1.DPM形变目标识别资料：使用判别训练的部件模型进行目标检测ObjectDetectionwithDiscriminativelyTrainedPartBasedModels这篇文章是2010的PAMI，文章来源如下：是DPM三篇文章之一需要解决的问题；行人和车辆的多分类问题，行人与车辆的尺寸差异太大，该如何训练的问题？
一直不确定fluent是否可以实现颗粒轨道模型，怀疑DDPM和DPM具体有什么区别，请大神指点。模拟FLUENT&CFX看官方帮助介绍说过两句，还有dem,记得不是特别准确了，dpm适用于离散相体积分数低于10%,也就是稀相模拟，不考虑颗粒之间...
论文翻译:目标检测20年综述（2）———传统检测方法介绍.Inthissection,wewillreviewthehistoryofobjectdetectioninmultipleaspects,includingmilestonedetectors,objectdetectiondatasets,metrics,andtheevolutionofkeytechniques.这一章中，我们会从多方面回顾目标检测的历史，包括里程...
2.1.2和2.1.3翻译完成，两节都是讲基于深度学习的目标检测技术，只有一个感觉，意犹未尽。可惜的是这篇文章的综述到2017年为止了，之后的DSSD，FSSD等又在SSD的基础上将单阶段的目标检测推上了新的高度，有空单独来总结吧。
发表服务