笔记目录摘要1.简介2.相关工作3.方法3.1生成器模块3.2判别模块3.3优化4.实验4.1实验实现细节4.2生成评估4.3判别评估5.结论论文部分英文解释论文翻译参考 Joint Discriminative and Generative Learning for Person Re-identification arXiv:1904.07223v2 [cs.CV] 22 May 2019 注:限于作者水平,本笔记难免存在不妥之处,欢迎批评指正 摘要 以往的方法生成数据流程与判别性re-id学习阶段保持相对分离 本文则通过更好地利用生成的数据来寻求改进学习的re-id特征 提出了一个将re
2021-11-29 12:42:21 1.02MB AND ar c
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该程序有助于使用ARMA模型为预报员和分析人员进行识别和自动预测。该程序与EViews 3、3.1、4、4.1兼容。 要在EViews 5和5.1中运行它,只需选中与版本4兼容的变量替换框即可。
2021-11-23 19:45:29 11KB ARMA identification AIC SC
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A Partitioning Approach to RFID Identification自学-翻译-理解-引文
2021-11-20 18:07:00 7.69MB RFID
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EGIP: An efficient group identification protocol in roaming network
2021-11-08 16:01:44 768KB 研究论文
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face_gui 项目介绍 该项目能够从给定的正面照片中,自动识别脸部区域,并对图像前景进行提取分割,然后替换背景,并按照证件照的规格进行规范化处理。一共由5个模块组成: 1. 头部局部照识别与截取模块设计 利用Vahid Kazemi 和 Josephine Sullivan提出的基于gradient boosting的回归树算法检测面部的68个关键点位置. 2. 图像前景分割 利用opencv中的grabcut方法对人脸周围区域进行分割,将人头和衣服等前景分离出来. 3. 证件照规范化 按照规格进行图片处理:分辨率:361×381,分辨率96dpi,位深度24,大小30k左右. 4. 背景替换 根据图片的背景颜色特征进行替换背景(蓝-红-白),如蓝背景变为红背景:将BGR图像转为HSV图像,蓝颜色H通道在78和110之间,然后转换通道将这些像素替换为(0,0,255)即可。 5. 界面
2021-11-08 00:03:52 902KB Python
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Model Identification and Adaptive Control From Windsurfing to Telecommunications
2021-11-04 17:08:39 40.82MB Model Identifica Adaptive Control
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System Identification Toolbox User's Guide.pdf
2021-11-01 15:04:18 10.77MB Matlab
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System identification is a methodology for building mathematical models of dynamic systems on page 1-4 using measurements of the system’s input and output signals. The process of system identification requires that you: • Measure the input and output signals on page 1-7 from your system in time or frequency domain. • Select a model structure on page 1-9. • Apply an estimation method on page 1-10 to estimate value for the adjustable parameters in the candidate model structure. • Evaluate the estimated model on page 1-16 to see if the model is adequate for your application needs.
2021-10-23 07:20:38 2.9MB 辨识工具箱
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MATLAB用拟合出的代码绘图自述文件 这组GAUSS代码可计算由真实商业周期(RBC)模型生成的脉冲响应函数,并由W. Yao,T。Kam和F.Vahid(2016)在论文中论及VAR和VARMA模型,结构VAR(MA)模型”。 .gss文件是在Windows操作系统上的GAUSS9中开发的。 .m文件可在Matlab中执行。 内容 irf_true.gss计算纸方程(2)中的VARMA系数,即使用参数从RBC模型的对数线性化解中可观察变量$ n_t $和$ \ Delta ln Y_t $的真实最终形式VARMA表示然后,通过施加标量组件模型(SCM)结构,找出表1中给出的最简单的VARMA(1,1)结构。 代码的最后一部分计算$ n_t $和$ \ Delta ln Y_t $对两个结构性冲击$ z_t $和$ d_t $的真实脉冲响应(图1中的实线)。 irf_ci_var200.gss生成图1。它使用来自RBC模型的真实VARMA DGP(在存档中保存为Simulation.txt)的200条观测值的样本路径,然后拟合有限滞后VAR模型并计算对结构冲击的冲激响应使用Blanc
2021-10-17 16:08:22 16KB 系统开源
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