🤖Viredery@Viredery

“我跑过5w id的，cmc1也在80+。。。但困难验证集，很难提升 【 在 xiaqing10 的大作中提到: 】 : 最近我也用了鱼眼镜头做reid行人跟踪. 然后发现reid在商品识别方面效果居然很好,10000类商品,检出率可以达到90%以上 :”

“我之前做检测，我整理了些我看过的值得读一读的论文，还有很多没整理完，和没加进去的。我是按照优化方向，在整个pipeline的每个阶段，找了几篇有代表性的，对FasterRCNN的改进 https://github.com/Viredery/CVPaperReading/blob/master/TwoStageDetec…”

“同问”

“帮顶”

“不用～ 顺便借楼出lab朗仕三件套，免税店原价可刀”

“向GNN+reinforcement learning大佬低头 别水论坛了，来刷LeetCode～ 【 在 a940100079 的大作中提到: 】 : 小哥哥厉害啊~ : 熟读唐诗三百首 : 哦不对，熟读各类最新论文，向你学习”

“放在骨干网络里的有FAIR的non-local neural networks，基本上第四阶段加non-local是COCO比赛中最常用的trick之一了 放在检测的第二阶段里的有MSRA的 Relation NetWork for Object Detection 放在分割，提取Context信息的有，OCNet: …”

“细粒度我也不懂，而且细粒度确实解决不了测试集中出现新的类别的问题。前段时间Kaggle上有个细粒度的比赛，根据鲸鱼尾巴识别鲸鱼种类的？可以参考下前几名的方案？ 【 在 xiaqing10 的大作中提到: 】 : 感谢指导． 有细粒度推荐的资料吗，我就是觉得商品种类太多，无法列举，才想到用zero shot，不然每次出现…”