徐土豆

几何变换非常常见，在计算机视觉和图形学上更是如此，而这里指的几何一般是由点，线，面等几何元素组成的1，2维或3维图形。几何变换能够实现不同空间几何元素的对应，在很多领域中有...

在文献[1]中对few-shot learning进行了很好地总结，其中提到了一个比较有意思的观点，这里和大家分享下。先抛开few-shot learning的概念，我们先...

本文参考了[12]。 人体动作捕捉（motion capture，以下简称mocap），我们在这个任务里面的目标是通过传感器（可以是RGB摄像头，深度摄像头或者光学标记，3...

本文是笔者阅读[1]第10章内容的笔记，本文从宏观的角度阐述了双目三维重建的若干种层次化的方法，包括投影重建，仿射重建和相似性重建到最后的欧几里德重建等。本文作为介绍性质的...

人体动作捕捉技术（简称人体动捕技术）是影视游戏行业中常用的技术，其可以实现精确的人体姿态，运动捕捉，但是用于此的设备昂贵，很难在日常生活中广泛应用。视频人体动作捕捉技术指的...

最近笔者看论文[1]的时候发现有个术语local affine transformation，也就是所谓的局部仿射变换，仿射变换笔者之前有过研究[2]，还算是比较清楚，但是...

本文是笔者阅读[1]过程中，遇到了关于Thin Plate Spline[5]相关的知识，因而查找若干资料学习后得到的一些笔记，本文主要参考[2,3,4]，希望对大家有所帮...

最近基于AI的换脸应用非常的火爆，同时也引起了新一轮的网络伦理大讨论。如果光从技术的角度看，对于视频中的人体动作信息，通常可以通过泰勒展开分解成零阶运动信息与一阶运动信息，...

双线性插值与双线性采样是在图像插值和采样过程中常用的操作，在pytorch中对应的函数是torch.nn.functional.grid_sample，本文对该操作的原理和...

最近笔者在阅读关于骨骼点数据动作识别的文献Shift-GCN[2]的时候，发现了原来还有Shift卷积算子[1]这种东西，该算子是一种可供作为空间卷积的替代品，其理论上不需...

近日笔者在阅读Shift-GCN[2]的文献，Shift-GCN是在传统的GCN的基础上，用Shift卷积算子[1]取代传统卷积算子而诞生出来的，可以用更少的参数量和计算量...

近期在看Shift-GCN的论文[1]，该网络是基于Shift卷积算子[2]在图结构数据上的延伸。在阅读源代码[3]的时候发现了其对于Non-Local Spatial S...

在深度学习模型中，卷积是非常重要的工具，然而卷积的计算复杂度很高，因此需要对此进行特定的优化，im2col与winograd [5]，fourier [4]是非常常见的优化...

笔者在[1,2]中已经对darknet如何进行配置解析进行了讲解，现在我们需要将解析出来的配置进行对应的网络层构建。 本文接着以上的文章，继续讨论如何根据解析出来的网络配置...

笔者在[1]一文中简单介绍了在darknet中常见的数据结构，本文继续上文的节奏，介绍如何从cfg文本文件中解析出整个网络的结构与参数。 注意：阅读本文之前，建议阅读[1]...

最近笔者在好奇如何从最底层开始搭建一个深度学习系统，之前都是采用现成的成熟深度学习框架，比如PyTorch，TensorFlow等进行模型的搭建，对底层原理了解不是特别深刻...