Blogs of 2019
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Pytorch模型转onnx转tensorflow pb,部署tensorflow serving,client测试
代码见https://cugtyt.github.io/blog/2019/torch2pb.py和https://cugtyt.github.io/blog/2019/client.py
Pseudo-Label 伪标签训练
Pseudo-Label
CNN图像分类改进方法
数据增强,训练技巧等
CMake基础教程
cmake教程
A disocclusion inpainting framework for depth-based view synthesis
提出了去遮挡修复框架,可以用于基于深度的视图合成。包括四个模块:前景提取,动作补偿,改进的背景重构和修复。前景提取模块检测前景目标,并把他们从深度图和渲染视频中移除。动作补偿保证了背景重构模型适合移动相机的场景,改进的背景重构模块构建了稳定的背景视频,修复模块用于减少合成视图的空洞。
Tips for Optimizing C/C++ Code
如何优化C/C++代码
Choosing the Right Metric for Evaluating Machine Learning Models — Part 1
RMSE,MAE,R²,校正R²
Intuitive Interpretation of Random Forest
如何解释随机森林,特征重要性,预测置信区间,预测路径,部分依赖图
How to c programmer magazine
对于写现代C语言的忠告
How Do You Find A Good Learning Rate
通过加权损失绘制学习率和损失曲线,寻找一个好的学习率
The 1cycle policy
1cycle策略调整学习率,可以使用较大的学习率,训练效率更高,更快,也可以看作是一个正则方法
C语言的结构体到类
简单讨论下C语言中结构体和类之间的联系和区别
深度学习经验法则
对于深度学习在理论和实践中的一些法则和指南。
Dask库推荐
numpy, pandas, scikit-learn是机器学习领域最为常用的算法工具包.但是当我们的数据比较大,内存已经放不下,或者解决较复杂并行处理的时候,可以试试Dask.
Writing Science 写作书籍推荐
推荐一本关于学术写作的书: Writing Science: How to Write Papers That Get Cited and Proposals That Get Funded.
Dukto 传输文件
Dukto工具传输文件
VS CODE sftp插件
sftp 修改服务器代码
Re-id文章杂项(3)
无监督字典学习,通过字典映射,做相似性判断
并行机器学习
数据并行(CV),模型并行(GridSearch),模型并行(RF)
Re-id文章杂项(2)
联合训练一个字典和一个映射来让高分辨率和低分辨率的图像接近,同时提出了一个新的无参数化的图正则化方法来同时包含正负样本对的信息,借鉴了高效强大的映射字典学习的方法来提高效果
Re-id文章杂项(1)
使用两个字典,对不同视图中的特征进行学习,对于不同级别(图像级别和块级别)设计对应的目标函数,学习更好的特征表示