vlad

文章[1]主要针对的是语句长度不定，含有不相关信号的说话人识别。 深度网络设计的关键在于主干(帧级)网络的类型【the type of trunk (frame level) network】和有时间序列属性的聚合方法【the method of temporal aggregation】。 文中提出了一个强大的说话人识别深度网络，使用了一个“thin-ResNet” 网络结构，以及一个基于字典的NetVLAD[2]或者GhostVLAD层去在实践层面上聚合特征，这个可端到端训练。 文中实验在VoxCeleb1测试集上进行，证明该方法只需要更少的参数，并且SR（speaker recognition）性能优越。同时，调研了语句长度对网络性能的影响，得到结论：对于in the wild数据，a longer length is beneficial. 算法 对于SR，理想的模型应该有以下特性：1）处理任意长度的输入，得到一个定长的utterance-level descriptor；2）输出的descriptor应该是compat的，即低维表述，所需资源少，便于有效存储和恢复；3）输出descriptor应该是discriminative，例如不同说话人的descriptor之间的距离应该比同一说话人的大。 为了满足上述条件，本文采用 modified

“什么？后台系统界面还需要设计？不是功能齐全就行了吗？” 相信大部分人看到这个标题时，第一反应都是这样。因为在我们的认知里，后台系统主要是自己人看的，因此界面只需要功能齐全好用就行了，并不需要那么好看。但是随着技术的发展，以及大众审美的普遍提升，用户对于后台系统也有了更高的要求。 那么如何设计出赏心悦目的后台系统界面呢？小摹为大家整理了20个优秀的后台系统界面设计案例，希望能带给大家一些灵感。一起来看看吧~ 20个优秀设计案例赏析 1. 客服中心CRM系统-Firecall 设计师： Myroslav Kroka 这是一款针对用户呼叫中心、客服中心内部管理设计的CRM系统，包含权限管理、营销管理、日程管理、控制中心等页面，囊括了客服人员常用的功能。该设计最大的亮点就是界面设计干净漂亮。左侧导航栏采用了深色，用以区分导航栏与工作区，字体的大小和颜色也颇具亮点，凸显出了整款设计的层次感。相信对于每天要面对繁琐工作的客服人员来说，会有不错的体验。 2. 牙科诊所管理系统 设计师： Bagus Fikri 随着科技的发展，排队看牙医的时代已一去不复返，牙科诊所管理系统应运而生。这是一款专为牙科诊所设计的管理系统，包含数据统计、预约信息、日历、消息等页面。这款设计采用了大量有趣的交互动效，如鼠标悬停查看对应数据、弹窗及弹出面板等。这些巧妙的设计仿佛让高冷的牙科诊疗也变得活泼了起来。 3.

点击上方“ 3D视觉工坊 ”，选择“星标” 干货第一时间送达 作者：黄浴 https://zhuanlan.zhihu.com/p/112103579 本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删除。 最经典的计算机视觉问题是3-D重建。基本上可以分成两种路径：一是多视角重建，二是运动重建。前者有一个经典的方法是多视角立体视觉（MVS，multiple view stereo），就是多帧的立体匹配，这样采用CNN模型来解决也合理。传统MVS的方法可以分成两种：区域增长（region growing）和深度融合（depth-fusion）。当年CMU在美国超级碗（Superbowl）比赛展示的三维重建和视角转化，轰动一时，就是基于此路径，但最终没有被产品化（技术已经转让了）。 后者在机器人领域成为同步定位和制图（SLAM）技术，有滤波法和关键帧法两种，后者精度高，在稀疏特征点的基础上可以采用集束调整（BA，Bundle Adjustment），著名的方法如PTAM，ORB-SLAM1/2，LSD-SLAM，KinectFusion（RGB-D数据），LOAM/Velodyne SLAM（激光雷达数据）等。运动恢复结构（SFM）是基于背景不动的前提，计算机视觉的同行喜欢SFM这个术语，而机器人的同行称之为SLAM。SLAM比较看重工程化的解决方案，SFM理论上贡献大。 另外，视觉里程计（VO

A. Sea Battle time limit per test 1 second memory limit per test 256 megabytes input standard input output standard output In order to make the "Sea Battle" game more interesting, Boris decided to add a new ship type to it. The ship consists of two rectangles. The first rectangle has a width of w 1 w1 and a height of h 1 h1, while the second rectangle has a width of w 2 w2 and a height of h 2 h2, where w 1 ≥ w 2 w1≥w2. In this game, exactly one ship is used, made up of two rectangles. There are no other ships on the field. The rectangles are placed on field in the following way: the second

A. Sea Battle time limit per test 1 second memory limit per test 256 megabytes input standard input output standard output In order to make the "Sea Battle" game more interesting, Boris decided to add a new ship type to it. The ship consists of two rectangles. The first rectangle has a width of w 1 w1 and a height of h 1 h1, while the second rectangle has a width of w 2 w2 and a height of h 2 h2, where w 1 ≥ w 2 w1≥w2. In this game, exactly one ship is used, made up of two rectangles. There are no other ships on the field. The rectangles are placed on field in the following way: the second

本文对前面的几篇文章进行个总结，实现一个小型的图像检索应用。 一个小型的图像检索应用可以分为两部分： train，构建图像集的特征数据库。 retrieval，检索，给定图像，从图像库中返回最类似的图像 构建图像数据库的过程如下： 生成图像集的视觉词汇表(Vocabulary) 提取图像集所有图像的sift特征 对得到的sifte特征集合进行聚类，聚类中心就是Vocabulary 对图像集中的图像重新编码表示，可使用BoW或者VLAD，这里选择VLAD. 将图像集中所有图像的VLAD表示组合到一起得到一个VLAD表，这就是查询图像的数据库。 得到图像集的查询数据后，对任一图像查找其在数据库中的最相似图像的流程如下： 提取图像的sift特征 加载Vocabulary，使用VLAD表示图像 在图像数据库中查找与该VLAD最相似的向量 构建图像集的特征数据库的流程通常是offline的，查询的过程则需要是实时的，基本流程参见下图： 由两部分构成：offline的训练过程以及online的检索查找 各个功能模块的实现 下面就使用VLAD表示图像，实现一个小型的图像数据库的检索程序。下面实现需要的功能模块 特征点提取 构建Vocabulary 构建数据库 第一步，特征点的提取 不管是BoW还是VLAD，都是基于图像的局部特征的，本文选择的局部特征是SIFT，使用其扩展RootSift

　　 　　聊天机器人（Chatbot）是经由对话或文字进行交谈的计算机程序。其能够模拟人类对话，通过图灵测试。自 1966 年以来人类从未停止过对聊天机器人的探索。现如今，苹果语音助手 Siri，微软的小冰、小娜、Rinna、Tay、Zo、Rukkkuh，亚马逊的Echo，百度的小度机器人，京东JIMI客服机器人，网易七鱼等 Chatbot 纷纷进驻到生活的各个领域，改变着我们的生活。 　　 　　 历史发展脉络 　　 1966 年，MIT 的计算机科学家 Joseph Weizenbaum 发表了 ELIZA，它可以根据人工设计的脚本与人类交流，是世界上第一个模仿人类谈话的机器人； 1971 年， 斯坦福大学的 Kenneth Colby 开发出 Parry 聊天机器人，它模仿偏执狂患者，这是第一个通过图灵测试的聊天机器人； 1988 年，加州大学伯克利分校的 Robert Wilensky 等人开发了名为 UNIX Consultant 的聊天机器人系统； 1990 年，美国人 Hugh Loebner 设立 Loebner Prize，奖励首个与人类回复无差别的计算机程序，即聊天机器人系统； 1995 年，Richard Wallace 博士开发的 ALICE 系统允许用户自定义自己的聊天机器人，被认为是 20 世纪最伟大的聊天机器人。ALICE 在 2000、2001 和