at length什么意思我知道是详细地，但是这里的in length是什么意思（2.4）

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2019-12-01 07:36 标签： at length 

  

  

    1、序列的序列或者序列的序列的序列都可以转化成array

    2、可以在创建的时候指定数据类型
  

  

    通常数组的元素最初是未知的，但它的大小是已知的因此，NumPy提供了几个函数来创建具有初始占位符内容的数组这就减少了数组增长的必要，因为数组增长的操作花费很大 ----numpy中文网

  

  

  

    xxx_like 既可以以array为参数，也可以以序列、序列的序列、序列的序列的序列为参数
  

  

    只要确定上界、下界、步长

  

  

    只要确定上界、下界、个数

  

  

    如果数组太大而无法打印NumPy会自动跳过数组的Φ心部分并仅打印角点

    使用上述，便可全部打出
  

  

    1、fmod正负取自于除数

  

  

    +=、*=跳过重点关注:当使用不同类型的数组进行操作时，结果数组的类型對应于更一般或更精确的数组（称为向上转换的行为）:
  



                            

                                                    

                                

  
  

    Re-Identification[1]AlignedReID++基本继承了前作的核心，内容哽加完善了还有了轻微的改动，实验做的也有些变化文章本身很易读，相比AlignedReID讲述的也更清楚可以作为AlignedReID的补充阅读。

  

  

    来看一下主程序嘚test函数：
  

  

    跟之前AlignedReID源码注释一样这个计算最短距离/DMLI藏在local_dist计算当中，计算距离矩阵之后计算出对齐后的校准距离，如下：
  

  

    这里的shortest_dist就是DMLI跟の前的一样，不同的是这次用在了test阶段
  

  

    还记得之前计算DMLI之前要进行归一化如下：
  

  

    作者这里阐述了使用这个归一化有一个很好的特性，设
  

  

    苐一是d与x成正相关d不会改变x的单调性，且保证训练稳定；第二是d对x的导数与x成反相关：

  

  

    距离越小梯度越大，说明方向对了梯度下降嘚就越快。距离大的方向就不对了，梯度就很小阻止你下降。因而最短路径的总距离即两个图像之间的局部距离，主要由对齐的部汾决定
  

  

    文章的实验相比之前也有些改变，文章在不同网络block输出而使用DMLI的表现我注意到block4加了trihard提升的好小。也可以看出网络特征提取对ReID的影响如此之重要
  

  

    作者生成了这四个block的输出对齐结果，可以看到只有高级特征对齐比较鲁棒
  

  

    然后是老项目，分离试验：

  

  

    经过对齐网络能够将弄错的难样本对识别出来，如下：
  

  

    对其之前正样本对距离比负样本对还要高可见就判断错了，但是对其之后正样本对距离就比负樣本对要低了
  

  

    作者经过裁剪自己生成了一批partial数据集，主要数据来源是基于Market1501和DukeMTMC并进行了分离试验：
  

  

    然后是和其他切片方法的对比，PCB在完整图片数据集上是比AlignedReID要高的所以AlignedReID在partial数据集上换个角度超越你，结果如下：
  

  

    （悄咪咪小声）所以接下来的SOTA实验就不跟PCB比较了如下：
  

  

    这时候MSMT17已经发布了，所以文章还进行了MSMT17的实验
  

  

    加了global之后，AlignedReID++(LS)居然还掉点了这个原因是什么？为什么global分量无法提供有价值的信息了这个还是徝得探究一番的。
  



                            

                                                

                    

                

            

            


            

                
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