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。

pytorch 函数笔记

Feb 23, 2018·2 mins

Deep-Learning Python Pytorch

记录一些常用的…总去查文档也是有点麻烦 * tensor.view 的作用是reshape 比如 a = torch.range(1, 16) 得到一个tensor that has 16 elements from 1 to 16. 在a=a.view(4,4)就得到了一个44的tensor。需要注意reshape之后元素的个数不能改变(16==44) 参数-1的作用是，我懒得算这一维度应该是多少,（由于元素个数不能改变）所以希望自动被计算。**需要注意的是，只有一个维度可以写-1。 **不过view和reshape有些区别：reshape always copies memory. view never copies memory # * torch.squeeze 将输入张量形状中的1 去除并返回。如果输入是形如(A×1×B×1×C×1×D)，那么输出形状就为： (A×B×C×D)当给定dim时，那么挤压操作只在给定维度上。例如，输入形状为: (A×1×B), squeeze(input, 0) 将会保持张量不变，只有用 squeeze(input, 1)，形状会变成 (A×B)。注意：返回张量与输入张量共享内存，所以改变其中一个的内容会改变另一个。 # * torch.unsqueeze 返回一个新的张量，对输入的制定位置插入维度 1 注意：返回张量与输入张量共享内存，所以改变其中一个的内容会改变另一个。如果dim为负，则将会被转化dim+input.dim()+1 # 1>>> x = torch.Tensor([1, 2, 3, 4]) 2>>> torch.unsqueeze(x, 0) 3 1 2 3 4 4[torch.FloatTensor of size 1x4] 5>>> torch.unsqueeze(x, 1) 6 1 7 2 8 3 9 4 10[torch.FloatTensor of size 4x1] 11 12 13 14 * tensor.expand(size) 扩展tensor.可以保持维度数目不变，每一维度的size增加(比如AB变到C*D,其中C>=A,D>=B).-1参数表示某一个维度的size不发生改变 . 有可以扩展tensor到更多的维度，新增加的维度会默认放在最前面，并且不能以-1作为参数。 # * tensor.contiguous 将一个tensor变成连续的。（一些ops如expand/expand_as会让tensor 不连续） #

光流法初探

Feb 22, 2018·1 min

计算机视觉光流法

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。

end-to-end 神经网络

Feb 22, 2018·2 mins

计算机视觉 End-to-End

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)

Pose-driven Deep Convolutional Model for Person Re-identification 阅读笔记

Feb 22, 2018·2 mins

计算机视觉 Pose-Driven Reid

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。

Deep Mutual Learning（相互学习）阅读笔记

Feb 18, 2018·2 mins

计算机视觉 Model Distillation Mutual Learning

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。

Similarity learning 和Metric learning

Feb 18, 2018·2 mins

计算机视觉 Metric Learning Similarity Learning Triplet Loss

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。

persion reid 论文列表

Feb 17, 2018·1 min

计算机视觉 Reid

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