首先看下MD大神2015年ICCV论文:Martin Danelljan, Gustav Häger, Fahad Khan, Michael Felsberg. "Learning Spatially Regularized Correlation Filters for Visual Tracking." ICCV (2015). [code: https://www.cvl.isy.liu.se/research/objrec/visualtracking/regvistrack

以下内容为<<linux内核编程>>笔记 链接程序 找出所有引用的外部模块并链接起来,这些外部模块或函数库一般来自于开发者,操作系统和C运行库. 链接程序取出这些函数库,修订指针位置(重定位),并交叉引用模块中的符号解析,最终产生一个可执行模块.符号可以是全局的也可以是局部的.全局符号可以在模块内部定义,或由另一模块外部引用. 静态库是在链接时被找到并复制的,而动态库和共享库是在运行时才装载的,并让所有的进程共享.linux提供的系统调用dlopen(),dlsym(),dlclo

在微服务架构中,调用链是漫长而复杂的,要了解其中的每个环节及其性能,你需要全链路跟踪. 它的原理很简单,你可以在每个请求开始时生成一个唯一的ID,并将其传递到整个调用链. 该ID称为CorrelationID¹,你可以用它来跟踪整个请求并获得各个调用环节的性能指标.简单来说有两个问题需要解决.第一,如何在应用程序内部传递ID; 第二,当你需要调用另一个微服务时,如何通过网络传递ID. 什么是OpenTracing? 现在有许多开源的分布式跟踪库可供选择,其中最受欢迎的库可能是Zipkin²和Ja

KCF目标跟踪方法分析与总结 correlation filter Kernelized correlation filter tracking 读"J. F. Henriques, R. Caseiro, P. Martins, J. Batista, 'High-speed tracking with kernelized correlation filters'" 笔记 KCF是一种鉴别式追踪方法,这类方法一般都是在追踪过程中训练一个目标检测器,使用目标检测器去检测下一帧预测位置

rsync指令详解(更详细的看官方文档http://rsync.samba.org/ftp/rsync/rsync.html) [root@Centos epel]# rsync --help rsync version protocol version Copyright (C) - by Andrew Tridgell, Wayne Davison, and others. Web site: http://rsync.samba.org/ Capabilities: -bit files,

目标:详解表单input标签type属性常用的属性值 一.input标签和它的type属性 PS:input 元素可以用来生成一个供用户输入数据的简单文本框. 在默认的情况下, 什么样的数据均可以输入.而通过不同的type属性值,可以限制输入的内容. 二.总结 1.text 一个单行文本框,默认属性值 2.password 隐藏字符的密码框 3.search 搜索框,在某些浏览器中输入内容会出现叉形标记 4.submit.reset.button 依次是:提交按钮.重置按钮.普通按钮 5.num

视频目标跟踪问题分析         视频跟踪技术的主要目的是从复杂多变的的背景环境中准确提取相关的目标特征,准确地识别出跟踪目标,并且对目标的位置和姿态等信息精确地定位,为后续目标物体行为分析提供足够的数据.但是目前的绝大部分目标跟踪算法或多或少存在不少缺点,如:1)对目标的实时跟踪时,跟踪时间过长,目标容易丢失:2)当目标发生形变时(目标伪装.摄像平台变化导致),无法进行目标跟踪:3)当视频中目标消失(遮挡等)以后重新出现时,不能重新跟踪捕获目标,或出现混批: 4)有一些给定很少特定目标特征

Ren, Shaoqing, et al. “Faster R-CNN: Towards real-time object detection with region proposal networks.” Advances in Neural Information Processing Systems. 2015. 本文是继RCNN[1],fast RCNN[2]之后,目标检测界的领军人物Ross Girshick团队在2015年的又一力作.简单网络目标检测速度达到17fps,在PASCAL

Girshick, Ross. “Fast r-cnn.” Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision. 2015. 继2014年的RCNN之后,Ross Girshick在15年推出Fast RCNN,构思精巧,流程更为紧凑,大幅提升了目标检测的速度.在Github上提供了源码. 之所以提出Fast R-CNN,主要是因为R-CNN存在以下几个问题: 训练分多步.通过上一篇博文我们知道R-CNN的训练先

Girshick, Ross, et al. “Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation.” Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2014. R-CNN的全称是Region-CNN,它可以说是第一个成功将深度学习应用到目标检测上的算法.后面要讲到的Fast

1.Zipkin是什么 Zipkin分布式跟踪系统:它可以帮助收集时间数据,解决在microservice架构下的延迟问题:它管理这些数据的收集和查找:Zipkin的设计是基于谷歌的Google Dapper论文.每个应用程序向Zipkin报告定时数据,Zipkin UI呈现了一个依赖图表来展示多少跟踪请求经过了每个应用程序:如果想解决延迟问题,可以过滤或者排序所有的跟踪请求,并且可以查看每个跟踪请求占总跟踪时间的百分比. 2.为什么使用Zipkin 随着业务越来越复杂,系统也随之进行各种拆分,

渲染到纹理(Render To Texture, RTT)详解 RTT是现在很多特效里面都会用到的一项很基本的技术,实现起来很简单,也很重要.但是让人不解的是网上搜索了半天只找到很少的文章说这个事儿,不知道是因为太简单还是因为这项技术已经出现很长时间了.总之我是在摸索这个东西的时候绕了不少弯子.现在把具体的实现方法写下来. 什么是纹理 熟悉DX的兄弟们都知道什么叫纹理了,这里简单介绍一下,先看看现实生活中的例子吧,其实纹理的例子比比皆是,比如地板,墙面都是纹理.在图形学中,纹理主要是为了增强场景

https://blog.csdn.net/a8039974/article/details/77592389 Faster RCNN github : https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn Faster RCNN paper : https://arxiv.org/abs/1506.01497 Bound box regression详解 : http://download.csdn.net/download/zy1034092330/994

Ren, Shaoqing, et al. “Faster R-CNN: Towards real-time object detection with region proposal networks.” Advances in Neural Information Processing Systems. 2015. http://blog.csdn.net/shenxiaolu1984/article/details/51152614 本文是继RCNN[1],fast RCNN[2]之后,目

本文源码:GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一.会话跟踪 1.场景描述 比如登录某个购物网站,身份识别成功后,在网站下单,支付 等操作,这些操作中当前登录用户信息必须是共享的,这样这些操作结果才能和登录用户做关联. 2.概念简介 可以把会话理解为客户端与服务器之间的一次交互,在一次交互中可能会包含多次请求和响应.在JavaWeb中,从客户端向服务器发出第一个请求开始,会话就开始了,直到客户端关闭浏览器会话结束.在一个会话的多个请求中共享数据,这就是会话跟踪技术. 二.Cookie用

SQL Server 默认跟踪 -- 捕获事件详解 哪些具体事件默认跟踪文件能够捕获到? --returns full list of events SELECT * FROM sys.trace_events --returns a full list of categories SELECT * FROM sys.trace_categories --returns a full list of subclass values SELECT * FROM sys.trace_subclass

参考博文:https://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50187029 R-CNN(Regions with CNN features)--2014年提出 算法流程 1.输入一张图片,通过selective search算法找出2000个可能包括检测目标的region proposal(候选框) 2.采用CNN提取候选框中的图片特征(AlexNet输出特征向量维度为4096) 3.使用SVM对特征向量分类 4.bounding-box regress

第一节 系统概述 Keil C51是美国Keil Software公司出品的51系列兼容单片机C语言软件开发系统,与汇编相比,C语言在功能上.结构性.可读性.可维护性上有明显的优势,因而易学易用.用过汇编语言后再使用C来开发,体会更加深刻.Keil C51软件提供丰富的库函数和功能强大的集成开发调试工具,全Windows界面.另外重要的一点,只要看一下编译后生成的汇编代码,就能体会到Keil C51生成的目标代码效率非常之高,多数语句生成的汇编代码很紧凑,容易理解.在开发大型软件时更能体现高级语

正文 作者打字速度实在不咋地,源码部分就用图片代替了,都是截图,本文讲解的Zepto版本是1.2.0,在该版本中的event模块与1.1.6基本一致.此文的fastclick理解上在看过博客园各个大神的文章后对我确实有很大的帮助,当然,我的某些观点可能不是很准确甚至有错误,欢迎讨论,白天基本在线. zepto的event 可以结合上一篇JavaScript事件详解-原生事件基础(一)综合考虑 源码暂且不表,github里还有中文网站都能下到最新版的zepto.整个event模块不长,274行,我

本文是因为(笔者使用的windows系统)使用过好几次wget后,始终存在各种细节问题,于是下定决定细致的研究一下,并记录下其中细节. 下载与安装 第一步:下载wget,网络地址:http://downloads.sourceforge.net/gnuwin32/wget-1.11.4-1-setup.exe(这个地址传播较广,可自行搜索) 第二步:执行wget.exe安装文件,TIPS:网络上说的不能安装在C盘programes files文件夹,经笔者测试不受影响,所以可以任意选择安装位置.

DOS命令详解 命令 \? 可以进入命令帮助 1.md命令创建目录. MKDIR [drive:]pathMD [drive:]path 如果命令扩展被启用,MKDIR 会如下改变: 如果需要,MKDIR 会在路径中创建中级目录.例如: 假设 \a 不存在,那么: mkdir \a\b\c\d 与: mkdir \a chdir \a mkdir b chdir b mkdir c chdir c mkdir d 相同.如果扩展被停用,则需要键入 mkdir \a\b\c\d. 例子:md \a