异地日记12
2021/2/20
今日在家看了新一期奇葩说,肖骁和思达回归了,俩人风采依旧。
往日在SYSU的幕幕画面冲上脑海。和紧靠着坐在图书馆的一隅,一台旧旧的笔记本播放着奇葩说的画面,一对小小的耳机连接着两个人的耳朵。每每看到精彩之处,在图书馆总是抑制不住地咋咋呼呼,就会忿忿地揪住旁边手臂的肉拧一拧。
奇葩说带给我的很多观点都已经不记得了,但除了它带来的快乐之外,节目让如此热爱,也许就因为它一路印证着和的三观之合、心心相印吧~
2021/2/20
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往日在SYSU的幕幕画面冲上脑海。和紧靠着坐在图书馆的一隅,一台旧旧的笔记本播放着奇葩说的画面,一对小小的耳机连接着两个人的耳朵。每每看到精彩之处,在图书馆总是抑制不住地咋咋呼呼,就会忿忿地揪住旁边手臂的肉拧一拧。
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#IJCAI 2020# 今日#论文#推荐[小黄人微笑]# :
A Similarity Inference Metric for RGB-Infrared Cross-Modality Person Re-identification
RGB红外(IR)跨模态人员重新识别(re-ID)旨在搜索RGB图库中的IR图,而由于IR和RGB模态之间的巨大差异,这是一项具有挑战性的任务。现有方法通常通过对齐跨模态的特征分布或图像样式来解决该挑战,但这种方法在很大程度上忽略了同一模态的图库样本之间非常有用的相似性(即,模态内样本相似性)。
本文提出了一种新颖的相似性推断度量(SIM),该度量利用模态内样本相似性来规避针对最佳跨模态图像匹配的跨模态差异。SIM通过连续相似图推理和相互最近邻推理来工作,即从两个不同的角度利用模态内样本相似性来挖掘交叉模态样本相似性。
在两个交叉模态re-ID数据集(SYSU-MM01和RegDB)上进行的大量实验表明,与最新技术相比,SIM可以显着提高准确性,且只需很少的额外训练。
论文链接:https://t.cn/A6Gvao7l
A Similarity Inference Metric for RGB-Infrared Cross-Modality Person Re-identification
RGB红外(IR)跨模态人员重新识别(re-ID)旨在搜索RGB图库中的IR图,而由于IR和RGB模态之间的巨大差异,这是一项具有挑战性的任务。现有方法通常通过对齐跨模态的特征分布或图像样式来解决该挑战,但这种方法在很大程度上忽略了同一模态的图库样本之间非常有用的相似性(即,模态内样本相似性)。
本文提出了一种新颖的相似性推断度量(SIM),该度量利用模态内样本相似性来规避针对最佳跨模态图像匹配的跨模态差异。SIM通过连续相似图推理和相互最近邻推理来工作,即从两个不同的角度利用模态内样本相似性来挖掘交叉模态样本相似性。
在两个交叉模态re-ID数据集(SYSU-MM01和RegDB)上进行的大量实验表明,与最新技术相比,SIM可以显着提高准确性,且只需很少的额外训练。
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#保研#
在微博说点不一样的吧
夏令营接到了中大浙大两个offer,浙大候补第一位,由于某些原因中大出了结果后便迅速敲定了中大。而且选到了最喜欢的导师,对于现在这个结果我已经非常非常满意了!
但人嘛,总是贪心的,忍不住想,如果我后续跟进一下,浙大希望也很大,在杭州我会度过怎样的两年呢?会不会人生道路大不一样?年轻是不是应该多去些地方经历一下?但也只限于想一下啦,相信一切都是最好的安排!
广州[爱你]SYSU[爱你]
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夏令营接到了中大浙大两个offer,浙大候补第一位,由于某些原因中大出了结果后便迅速敲定了中大。而且选到了最喜欢的导师,对于现在这个结果我已经非常非常满意了!
但人嘛,总是贪心的,忍不住想,如果我后续跟进一下,浙大希望也很大,在杭州我会度过怎样的两年呢?会不会人生道路大不一样?年轻是不是应该多去些地方经历一下?但也只限于想一下啦,相信一切都是最好的安排!
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