layumi 最近的时间轴更新
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AICIty-reID-2020
:red_car: The 1st Place Submission to AICity Challenge 2020 re-id track (Baidu-UTS submission)
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2016_person_re-ID
TOMM2017 A Discriminatively Learned CNN Embedding for Person Re-identification
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CVPR2015 Cascade CNNs for Face Detection
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ICCV2015 Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks
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:dress:3D Magic Mirror: Clothing Reconstruction from a Single Image via a Causal Perspective:dress: Single-View 3D Reconstruction
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TIP2022 Adaptive Boosting (AdaBoost) for Domain Adaptation ? :woman_shrugging: Why not ! :ok_woman:
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Generative Adversarial Nets for Matlab
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Using CNN to create 'famous painting' with Matlab code
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UAVM @ ACM MM2023 Workshop on UAVs in Multimedia: Capturing the World from a New Perspective
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semantic segmentation in MATLAB
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Matlab_ECCV16_Center_Loss
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AICity2020-VOC-ReID
The 2nd place submission for AICity Challenge 2020 ReID track
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2016_Video_Stabilization
A project @Fudan for 2016 Digital Image Processing
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apex
A PyTorch Extension: Tools for easy mixed precision and distributed training in Pytorch
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2015_compile_pj_v3
use antlr3 to build minijava abstract syntax tree for compile class @fudan
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2015_Graphics_project
Rotate a cube by java
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2016_VideoClassification
This project aim to get a higher recognition rate on UCF101 bataset. And I guess I will keep updating it in 2016.
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3D-Pretraining
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academicpages.github.io
Github Pages template for academic personal websites, forked from mmistakes/minimal-mistakes
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adversarial-robustness-toolbox
This is a library dedicated to adversarial machine learning. Its purpose is to allow rapid crafting and analysis of attacks and defense methods for machine learning models. The Adversarial Robustness Toolbox provides an implementation for many state-of-the-art methods for attacking and defending classifiers. https://developer.ibm.com/code/open/projects/adversarial-robustness-toolbox/
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AdversarialNetsPapers
The classical papers and codes about generative adversarial nets
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AIC2021-T5-CLV
🏆 The 1st Place Submission to AICity Challenge 2021 Natural Language-Based Vehicle Retrieval Track (Alibaba-UTS submission)
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apd-core
Awesome Public Datasets Core
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APTM
Towards Unified Text-based Person Retrieval: A Large-scale Multi-Attribute and Language Search Benchmark
layumi

layumi

🏢  新加坡国立大学
V2EX 第 380424 号会员,加入于 2019-01-27 12:10:13 +08:00
[从文本到 3D] 输入文本描述,生成 3D Mesh
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    分享创造  •  layumi  •  2023-10-12 00:31:03 AM  •  最后回复来自 lj394139
    1
    [开源] 单张图像 3D 人体重构
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    分享创造  •  layumi  •  2023-03-14 11:16:04 AM  •  最后回复来自 layumi
    9
    [开源] 三维空间行人识别
    分享发现  •  layumi  •  2020-06-12 09:01:04 AM  •  最后回复来自 songzhengqian
    7
    [百度-UTS] CVPR2020 智慧城市冠军算法
    分享发现  •  layumi  •  2020-05-08 07:51:54 AM
    [IJCAI2020] 无人车场景迁移学习开源代码
    分享发现  •  layumi  •  2020-05-06 13:33:28 PM  •  最后回复来自 ztjryg4
    1
    [开源] Nvidia CVPR19 行人生成/重识别代码
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    分享发现  •  layumi  •  2019-07-04 00:30:10 AM  •  最后回复来自 dewi
    2
    NVIDIA 与悉尼科技大学提出:生成图像加入训练,助力行人重识别
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    分享发现  •  layumi  •  2019-07-01 13:34:58 PM  •  最后回复来自 layumi
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    Pytorch 有什么节省内存(显存)的小技巧?
    分享发现  •  layumi  •  2019-04-18 16:26:04 PM  •  最后回复来自 dalalaa
    2
    layumi 最近回复了
    2023-03-14 11:16:04 +08:00
    回复了 layumi 创建的主题 分享创造 [开源] 单张图像 3D 人体重构
    2023-03-14 11:10:01 +08:00
    回复了 layumi 创建的主题 分享创造 [开源] 单张图像 3D 人体重构
    @suyeH 哈哈,是。我想先 open 出来,然后再慢慢整理一下。按照 readme 来运行的话,其实也就几个关键 py 。
    2023-03-14 11:08:39 +08:00
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    pifuhd 对于低分辩率的 情况比较差。 很容易出现 孤立的 一块一块的 人残缺不全的结果。
    2023-03-14 11:07:30 +08:00
    回复了 layumi 创建的主题 分享创造 [开源] 单张图像 3D 人体重构
    @cxumol 哦哦 您好 ,pifuhd 在其他数据集上,效果还挺差的。迁移能力比较差一些 。 我当时在这篇论文 的 Fig9 里复现过。
    2023-03-09 12:02:28 +08:00
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    2020-06-11 12:58:32 +08:00
    回复了 layumi 创建的主题 分享发现 [开源] 三维空间行人识别
    @ohao 这,,,我应该想回学校先,,,
    2020-06-11 12:57:49 +08:00
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    @alw 哈哈。其实大家做久了 2D,3D 就有点难推广,,,只有当 2D 做到很高了,没有啥可做的了,才有人慢慢会转方向
    2020-06-11 12:56:29 +08:00
    回复了 layumi 创建的主题 分享发现 [开源] 三维空间行人识别
    @0x4F5DA2 person search 做出新意比较难。今年 cvpr 有一篇 http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Chen_Norm-Aware_Embedding_for_Efficient_Person_Search_CVPR_2020_paper.pdf 推荐看看。其他工作的话有点偏工程了,,
    @zkhwang 会。所以相对街景和卫星图匹配来说,无人机视角的图像更具优势:1.没有树木遮挡; 2.可以绕着建筑物飞,来实锤目标建筑; 3.可以拍到屋顶,容易和卫星图(都是屋顶)匹配,来定位。
    @imn1 哈哈,是的。目前我们也是用模拟器来模拟。最好把在模拟数据上训好的模型在真实数据上测试,也是 work 的。真实的测试数据是 youtube 上面别人用无人机航拍的视频。
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