zuoyi - 个人主页动态

2020-03-28 14:39

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《High-Order Information Matters Learning》遮挡行人重识别（CVPR2020）

论文解读部分《High-Order Information Matters: Learning Relation and Topology for Occluded Person Re-Identification》 摘要 研究的问题：遮挡的行人重识别问题 提出的方法：通过高维关系和拓扑信息，以实现判别特征和鲁棒对齐。 方法步骤： 1.使用卷积神经网络作为主干并使用一个关键点检测模型提取语义局部特征。 2.将一张图的局部特征作为图的一个节点，然后通过一个适应的方向图卷积层（ADGC）去处理节点之间的关系信息。通过动态的学习连接边的方向和角度，可以挖掘有意义的特征。 3.将识别问题转变为一个图匹...

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2019-12-03 10:53

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电子科技大学算法工程师

《RelGAN》image-to-image属性迁移（ICCV2019）

RelGAN: Multi-Domain Image-to-Image Translation via Relative Attributescode：https://github.com/elvisyjlin/RelGAN-PyTorch这应该是image-to-image比较新的文章了，之前一直关注着stargan，但是有很多人已经基于stargan做过了reid的东西，所以还需要进一步的思考和研究。 摘要 和一般的image-to-image不同的是，这篇文章是针对于多个领域的image-to-image的迁移。之前的方法大多都是采用图像和一些目标属性结合作为输入，生成目标属性的图像。然...

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2019-11-14 16:13

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电子科技大学算法工程师

《Deep Meta Metric Learning》行人重识别度量学习

Deep Meta Metric Learning代码：https://github.com/CHENGY12/DMML 摘要 这篇文章主要是讲度量学习的。和之前的一些度量学习的方法不同的是，之前的方法大多通过一个目标函数，而作者的DMML是通过一个元的方式，证明了softmax和 triplet损失在元空间上是一致的。实际上，作者通过从原始训练的数据上采样一些子数据集，通过对这些子数据集进行距离学习。在每个采样的子任务中，我们将训练数据分为一个支持集和一个查询集，并学习基于数据集的距离，而不是基于样本的距离，以验证来自多个支持单元的查询单元。除此之外，还对于基于数据集的距离引入了难样本挖掘，...

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2019-11-08 19:26

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电子科技大学算法工程师

《M2M-GAN》行人重识别的迁移学习

M2M-GAN: Many-to-Many Generative Adversarial Transfer Learning for PersonRe-Identification和我毕设好像！ 摘要 行人重识别任务中，在实际应用的场景下会遇到跨域不适应的问题，所以也可以说是现在深度学习方法的一个研究方向：跨域迁移学习。说点题外的，之前有看到旷视video的reid研究组说过，现在针对这类跨域适应其实可以通过一个很大的源域数据集就可以很好的使用在实际的场景下，类似于ImageNet这样的数据集，训练的模型，就可以很好的应用在实际的分类任务中，他们现在更关注于遮挡、部分身体、以及相同服装（学校，...

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2019-10-26 13:20

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电子科技大学算法工程师

PifPaf人体关键点

《PifPaf: Composite Fields for Human Pose Estimation》代码：https://github.com/vita-epfl/openpifpaf 摘要 这篇文章要解决的问题是2D人体关键点检测，提出的解决方案是一个自底向上的方法，和当前火热的openpose是一个同类的方法，先回归所有关键点，最后采用group的方式来进行对关键点划分。采用了一个Part Intensity Field (PIF) 去定位关键点和一个Part Association Field (PAF)来将同一个人的关节点连接在一起。这个方法在低像素和拥挤、杂乱和闭塞的场景超过了之...

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2019-10-17 21:04

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电子科技大学算法工程师

《Objects as Points》目标检测、关键点回归

《Objects as Points》代码：https://github.com/xingyizhou/CenterNet 摘要 大多数优秀的对象检测器列举一个几乎详尽的潜在目标位置列表，并对每个位置进行分类。但是作者认为现有的主流检测框架都是浪费的，不够高效的。所以作者提出了一个新的方法来解决检测任务：把每个目标当做一个单一的点来建模（这个点就是检测框的中心）。这里作者应用了关键点估计的方法来寻找中心点，并同时回归其他目标的属性，例如大小，3D 坐标，方位，甚至关键点的坐标。那就是CenterNet。综合速度和准确度，该方法在COCO数据集上，其检测的效果： 28.1% AP at 142 ...

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2019-10-15 16:51

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电子科技大学算法工程师

《ABD-Net》ICCV2019行人重识别

ABD-Net: Attentive but Diverse Person Re-Identification代码：https://github.com/TAMU-VITA/ABD-Net 摘要 这篇文章是基于注意力机制来做的。作者分析了，之前的方法获得的注意力特征往往不是非自然不相关的或者多样的。所以作者提出了一个注意的并同时多样的网络（Attentive but Diverse Network (ABD-Net)）。ABD-Net在整个网络中无缝地集成了注意力模块和多样性规则化，以学习具有代表性、健壮性和更具判别力的特征。具体来说，介绍了一对互补的注意模块，分别关注于通道聚合和位置感知。然...

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2019-10-10 10:41

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电子科技大学算法工程师

我的秋招之路

摘要 总的来说，今年秋招和我想象的差不多，我也蛮能认清自己的能力的，目标岗位是计算机视觉算法工程师，这是现在极其热门，入门相对容易的一个又很能挣钱的职位。投了大概有50+公司，大部分都是私企，少量国企和银行，没考虑考编。对于工作的地点，其实还是蛮想留成都的，但是成都只有旷视，好不容易面过了，然后没hc了，后面详细说。最终选择了上海云从，说下我对工作的认识，很多人都说平台大于薪资，我觉得没错，但是我觉得作为一个成年人要有自己的一些认识，喜欢就是喜欢，不喜欢就是不喜欢，没必要把别人认为好的，就理所应当的认为是好的，还不是大多数人，也许只有几个人这样认为，坏的也一样，需要有自己的判断。认识的方法，最...

滴滴答答_：大佬，太谦虚了。

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2019-10-09 09:19

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电子科技大学算法工程师

《SSG》笔记ICCV oral

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2019-09-27 22:57

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电子科技大学算法工程师

云从很棒！

【Moka招聘】 亲爱的同学， 感谢您信任并选择云从！因公司福利政策的调整，云从将按照工资全额（基本+绩效）为您缴纳五险一金。公司福利的提升源于业务的快速增长，但更美好的未来定是与您携手共创。 “云领新视界，从容向未来。”期待您的到来！ 云从校招组

ccc：本来签约25就截止了，但是今天云从还是打电话过来询问了一下为什么没签，挺可惜的，只能说有缘无分了，希望云从也能越做越好吧

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2019-09-19 19:53

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电子科技大学算法工程师

华为还是好玩⊙▽⊙

一面 聊天蛮多的 项目遇到的问题，以及自己的解决方式 怎么自学的？技术文档如何查的？ 面向对象的特点？ 多态解释下？ 构造函数重载的情况？ 自己用过的stl容器种类？ 数据结构类型？ vector的特点？顺序存储需要注意那些问题？ 手撸合并链表[] 二面 lru 瞎聊项目 主管面 怼我计算机基础不行 搞算法的来搞锤子开发 对菊厂的认识 加班的看法 面完的人很多，不知道靠啥刷人，还是给个白菜？

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2019-09-17 11:56

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电子科技大学算法工程师

许愿offer

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2019-09-12 23:07

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电子科技大学算法工程师

吐槽一下旷视？

也许是真的不缺少能人的趋逐吧？ 搞我两次：去年日常实习，拿到口头offer，没办法立马去，交流一下可以留到今年四五月份去实习。我还信了，三月份去找他谈，直接说没戏了，hc不够了，下次再来。 提前批，池子里泡了很久，面了初面，八月25号，隔一周反应结果说通过了初试，但是现在太忙了，要等到九月20号才有空面复试，我觉得可以等，然后搞笑的事情出现了，前天打电话说成都这边有现场，可以考虑去看一下，然后让校招的人安排复试，我觉得也OK，这样还快，但是今天下午一个电话打来，说邀请参加宣讲会，我问是否还是可以继续提前批复试，她说不知道，让我去现场问问？？？ 从这些来看，可见人事管理又多混乱，没一个人给个准信...

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2019-08-31 20:25

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电子科技大学算法工程师

中兴的这个什么意思，有人知道吗？

【ZTE】亲爱的xx同学您好！恭喜您通过中兴通讯综合面试。请您于2019/9/1 10:30到成都市金牛区迎宾大道528号尊悦豪生2楼波士顿厅签到参加终试洽谈。请携带以下资料：身份证、学生证、成绩单、英语四/六级证书（非必须）。不凡未来，由你定义！中兴通讯期待您的加盟！

一切顺利一切安好：成都真快。重庆这边没一点消息

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2019-08-16 15:27

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电子科技大学算法工程师

云从HR面面经

1.评价自己：优点和缺点 2.对之前面试的面试官的感觉 3.对其他公司面试官的感觉 4.目标薪资 5.自己对人工智能的认识，对整个人工智能行业的认识 6.期望的工作氛围和环境 7.自己喜欢工作方式：被人分配还是自己挖掘 怎么说呢，这个也是一面的考核，并不是就打算要你了，后面还要开会讨论，所以hr也不能说给你多少钱，就一个大概的范围上海平均往上，并根据你的面试评价进行加减。

智美主张二月半：请问hr面是突然打电话吗，还是会提前通知

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