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  • 识别、检测、跟踪、分割、显著性、重识别

    识别:

      不是分类问题!!一方面,“类”很多,一“类”的数据特别少。显然用分类类解决出现问题。一个可能并且直观的想法是:KNN。但是,我们知道,KNN算法一般对于数据少的时候可以解决问题,数据量大了就会出现问题了。

    1)训练

      于是,我们尝试从另一个角度突破。训练时,存在一个映射,我们希望输入两幅照片,输出两个向量,然后使得希望如果两幅照片是同一个人,那么,我们就让这两个向量距离靠近;如果两幅图不是同一个人,我们就让两个向量距离远离。

      不断训练直到f_para收敛。

    2)测试

      有需要识别的人脸库,将之全部通过f得到一批向量。这时,来一个人,需要识别是谁,也通过f得到一个向量,这个向量和那批向量中的所有的对比,看看和哪个向量的距离最小,就认为是这个人。(当然,如果最小的距离也很大,可能拒绝判断或者认为是陌生人)

    检测:

    需要判断图片中哪些位置有人,把有人的坐标输出。可能人的尺度很多,一个可能的选择是提取proposal

    跟踪

      视频的事

    分割

    每个像素都有类标,类标通常多于2

    显著性

    每个像素是0或者1,表示前景或者背景

    重识别

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    半平面交 (poj 1279(第一道半平面NlogN)完整注释 )
    hdu 4277 USACO ORZ (Dfs)
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/Wanggcong/p/4892843.html
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