被师兄（同事？）普及了一番实验规范orz...

我还是太年轻了

所谓的一个fc的版本是右边的．一个放着不动，另一个在sequence_len（１０）的维度上做ave,然后再expand成原来的维度．如下图．

CMC曲线全称是Cumulative Match Characteristic (CMC) curve，也就是累积匹配曲线，同ROC曲线Receiver Operating Characteristic (ROC) curve一样，是模式识别系统，如人脸，指纹，虹膜等的重要评价指标，尤其是在生物特征识别系统中，一般同ROC曲线（ 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）一起给出，能够综合评价出算法的好坏。

算是CV领域的传统算法了

只写两句话就够了。

**它是空间运动物体在观察成像平面上的像素运动的瞬时速度，是利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性来找到上一帧跟当前帧之间存在的对应关系，从而计算出相邻帧之间物体的运动信息的一种方法。**

研究光流场的目的就是为了从图片序列中近似得到不能直接得到的运动场。运动场，其实就是物体在三维真实世界中的运动；光流场，是运动场在二维图像平面上（人的眼睛或者摄像头）的投影。

所谓end-to-end 神经网络，更多是一种思想。

这种思想的核心是，比如对于图像处理，输入原始图像数据，输出的是直接有用的结果（有用取决于具体的任务，比如自动驾驶)

1709.08325

Reid问题指的是判断一个probe person 是否在被不同的camera捕获的gallery person 中出现。

通常是如下情景：给出一个特定camera下某个特定人的probe image 或者 video sequence，从其他camera处询问这个人的图像，地点，时间戳。

原始论文

DNN在很多问题上效果很不错，但是由于深度和宽度过大，导致需要的执行时间和内存过大。我们需要讨论一些能快速执行并且对内存的需要不大的模型。

已经有很多方法来做这件事，比较重要的是Model distillation（模型蒸馏）

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关程度。

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). …

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）在计算机视觉中是如何计算和应用的？

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，通常的做法是循环神经网络（对于序列）或者深层的卷积神经网络（对于图片数据）