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鱼一的博客 ◡̈

yuyi

知不可乎骤得，托遗响于悲风
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搜索到 92 篇与 的结果
2023-10-07

科研流水账69
科研流水账69
对确定好的UFDN模型进行创新点消融实验。对局部特征数量进行消融实验。更换数据处理方法测试模型性能。对蒸馏损失进行消融实验。在vehicleID 上进行消融实验。修改评估方法以使用vehicleID数据集的性能评估。思考并修改联邦学习项目数据处理代码。问题分析原UFDN项目没有找到评估vhicleID的代码vehicleID数据集和veri776数据集不同，需要手动设置gallery和querry。参考pven中的代码实现，修改UFDN代码，实现对vehicleID评估。模型在vehicleID上超参数需要调整UFDN论文中并没有提到不同数据集上实验的具体超参数（关于batchsize和instance）。UFDN代码配置文件中，vehicleID的设置（128，4）与veri776（64，16）差别很大，实验结果性能也一般。
2023-10-07
2023年10月07日
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2023-10-01

科研流水账68
科研流水账68
调整UFDN模型通道划分的约束损失的权重进行实验。对局部特征进行多尺度空间池化，再融合特征。考虑到模型局部的id损失可能不太准去，想到使用全局对局部进行自蒸馏的结构。Tim回复相关工作。去掉通道约束后结性能反而提升2023-05-03 08:51:30,270 reid_baseline INFO: Global Results 2023-05-03 08:51:30,270 reid_baseline INFO: mAP: 79.7% 2023-05-03 08:51:30,270 reid_baseline INFO: mINP: 42.9% 2023-05-03 08:51:30,270 reid_baseline INFO: CMC curve, Rank-1 :96.6% 2023-05-03 08:51:30,270 reid_baseline INFO: CMC curve, Rank-5 :98.5% 2023-05-03 08:51:30,270 reid_baseline INFO: CMC curve, Rank-10 :99.0% 2023-05-03...
2023-10-01
2023年10月01日
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2023-09-25

科研流水账67
科研流水账67
对基于UFDN 修改的模型进行消融实验，去掉通道划分的约束损失。对基于UFDN修改的模型进行消融实验，去掉空间注意力的影响。修改论文实验的CMC折线图。整理tim最关键几个问题的回复思路到word。整理tim几个核心问题（包括要加的实验）到word。问题分析修改特征注意力压缩空间的方式为全连接过程中遇到的问题错误提示信息：RuntimeError: view size is not compatible with input tensor's size and stride (at least one dimension spans across two contiguous subspaces). Use .reshape(...) instead. 报错原因是因为代码改变形状时，将 batchsize的维度写死了，在训练过程中，最后一轮数据的batchsize不一定是配置文件中定义的数量。
2023-09-25
2023年09月25日
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2023-09-17

科研流水账66
科研流水账66
将使用注意力后的特征加上其原本的特征，性能达到82.0。在能达到82.0的性能模型上添加diverse损失函数，调整损失函数的权重。调整模型，去掉 sigmoid 使用softmax 函数进行实验。在空间注意力前添加特征注意力模块进行实验。修改特征注意力模块池化的方式为全连接压缩空间维度，进行实验。问题分析修改特征注意力压缩空间的方式为全连接过程中遇到的问题错误提示信息：RuntimeError: view size is not compatible with input tensor's size and stride (at least one dimension spans across two contiguous subspaces). Use .reshape(...) instead. 在使用.reshape替换后仍然出现类似报错，正在网上查找相关资料尝试解决问题。
2023-09-17
2023年09月17日
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2023-09-10

科研流水账65
科研流水账65
论文阅读Multi-ReceptiveField Soft Attention Part Learning for Vehicle Reidentification代码工作使用Orientation-aware论文中提到的diverse损失函数约束空间注意力。使用Multi-Receptive Field Soft Attention Part Learning 论文中的diverse损失函约束空间注意力。修改代码使用使用原始不分割的特征计算出代表背景信息的注意力，最后使用softmax来产生注意力图。使用nn.sigmoid 生成注意力图，并用softmax对所生成的注意力进一步处理。修改diverse 损失函数的权重进一步进行实验。2023-04-11 03:43:47,761 reid_baseline INFO: Global Results 2023-04-11 03:43:47,761 reid_baseline INFO: mAP: 80.7% 2023-04-11 03:43:47,761 reid_baseline INFO: mINP: 43.0% 2023-...
2023-09-10
2023年09月10日
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2023-09-04

科研流水账64
科研流水账64
论文阅读Learning Diverse and Deep Clues for Person Reidentification代码工作调整超参数对修改空间注意力为LaNet后的模型进行实验。修改第一篇论文的骨干网络为resnet-101-ibn, resnet-101, hrnet-30, hrnet-18.构思论文方法部分怎么写，对方法部分写一个概述[I 230404 13:25:39 main:748] mAP: 83.49%[I 230404 13:25:39 main:750] CMC curve, Rank-1 :97.02%[I 230404 13:25:39 main:750] CMC curve, Rank-2 :97.74%[I 230404 13:25:39 main:750] CMC curve, Rank-3 :98.03%[I 230404 13:25:39 main:750] CMC curve, Rank-4 :98.27%[I 230404 13:25:39 main:750] CMC curve, Rank-5 :98.51%问题分析H...
2023-09-04
2023年09月04日
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2023-08-27

科研流水账63
科研流水账63
论文阅读Multi-Attention Multi-Class Constraint for Fine-grained Image Recognition代码工作调整超参数进行实验，观察模型性能。例如solver.step、warmup_iters、base_lr、 solver.scheduler_mode。损失函数权重计算的两个线性层之间是否使用batchnorm、relu、dropout，进行实验。将空间注意力的计算方式换成LaNet。修改损失函数权重计算为对比注意力的方式。规划论文修改的消融实验。完成局部损失函数的消融实验，画红色圆圈的表示不确定是否进行实验。将语义分割划分局部的方法，替换成圆圈分割和水平分割划分进行实验。问题分析新机器的向日葵出了问题使用shell命令重启了向日葵的服务后，可以正常连接6005服务器使用重启命令后无法正常开机去机房使用显示器连接后，发现是硬盘没有正常挂载，师弟在修改自动挂载硬盘时，格式错误造成。重新修改后，服务器正常运行。
2023-08-27
2023年08月27日
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2023-08-20

科研流水账62
科研流水账62
论文阅读Tensor-based multi-view clustering with consistency exploration and diversity regularization代码工作探索并实现使用图卷积的通道聚类来划分局部，在具体实现细节上做了多组实验。例如输入特征：4个2048完整通道的局部特征或者是4个512通道的被划分局部特征；是否对输入特征使用卷积；图卷积过程中节点的考虑，是否以4个局部特征作为节点，是否以通道维度作为节点。使用HSIC计算特征之间的相关性.在生成局部特征的空间注意力后沿着局部数量的维度使用softmax。在损失函数计算聚类中心时对每个样本增加一个权重，并在样本平均也添加一个权重。问题分析在使用 HSIC 时遇到报错ValueError: Expected parameter rate (Tensor of shape (1, 1)) of distribution Gamma(concentration: tensor([[6.6344e-06]], device='cuda:0', grad_fn=), rate: tensor([[...
2023-08-20
2023年08月20日
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2023-08-13

科研流水账61
科研流水账61
阅读了论文 When Pansharpening Meets Graph Convolution Network and Knowledge Distillation代码工作调通迁移学习的代码，将motorway和secondary的数据集引入项目中并进行实验。尝试迁移学习论文中消融实验对比的哪些方法，跑出实验结果作为可以对比的基准。调整参数后，基于UFDN的重识别项目精度达到82.3，因此决定进一步加大实验力度。构思并实现基于图卷积的多尺度融合方法，应用在重识别的骨干网中，性能下降。构思并实现基于图卷积的多局部特征图关系探索的模型，性能下降。将HSIC 希尔伯特-施密特独立性准则从原本处理numpy类型换成处理tensor类型数据的函数。问题分析在调通DIRT-T项目代码时环境问题需要修改项目中的python2格式代码为python3格式，以及很多tensorflow1的很多扩展和版本不对应的问题。多尺度的图卷积融合和基于图卷积的多局部特征图关系构建添加后性能下降可能是需要修改超参数，继续调试模型。下一步计划继续在损失函数修改上探索，尽快把重识别的这个工作完成。继续对比学习和迁...
2023-08-13
2023年08月13日
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2023-08-06

科研流水账60
科研流水账60
论文阅读Sensor Data Augmentation by Resampling for Contrastive Learning for Human Activity RecognitionImproving Convolutional Networks via Attention Transfer代码工作调通将聚类改进到对比学习的项目代码，并移植到我们初始的驾驶意图识别代码项目里。修改项目代码，将特征进行融合后再进行聚类。重构初始的驾驶意图识别代码，使得所有参数都可以直接全局调整。调通resampling项目代码进行实验，再将其对比学习损失计算方法修改为聚类的方式进行实验。新机器已经配置好向日葵和ssh，并可正常使用。在 UFDN 中使用 pven 的中的mask划分局部，进行实验，效果很差。在 UFDN 中使并使用空间注意力用pven中的mask计算损失进行指导，效果无明显变化。使用mask指导后，Rank-1提升，Global Results提升问题分析在调通resampling和negative项目代码时环境问题需要安装对应版本的tensorflow和tensorf...
2023-08-06
2023年08月06日
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知不可乎骤得，托遗响于悲风
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