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杨森


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Hello, 这是我的新博客

posted on 2019-07-17

原来的 https://yangsenius.github.io 网站的所有源码完全是我手工设计的: - 整个网页css的风格来自于DeepMind (https://deepmind.com/) 网站的风格 (0.0) - 用 head.js, body.js, foot.js 制作了每个博客的模板 - html5文件是我用vscode从markdown文本格式转化过来的 - 然后将head.js,body.js,foot.js的文件放到每个html5的指定位置 - 手工设计的博客悄然完成

然而,网站的风格和博客模板有了,但是维护起来不是特别容易,因为随着博文的增多,分类和分页功能我自己还没开发出来, 另外每次自动修改html源代码的步骤还需要我手动重复操作

“工欲善其事必先利其器”,既然hexo (https://hexo.io/zh-cn/) 提供了自动设计博客的功能,能够解放我的机械式的博客加工过程,何乐而不为呢?

Rethinking Human Pose Estimation 重新思考人体姿态估计

posted on 2019-07-13

更多内容在知乎文章: https://zhuanlan.zhihu.com/p/72561165/

浅谈:2D人体姿态估计基本任务、研究问题、意义、应用、研究趋势以及未来方向

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MetaAnchor - Learning to Detect Objects with Customized Anchors - 2018 NeurIPS 解读

posted on 2018-12-20

NeuIPS 2018 > 原创博文 转载请注明https://yangsenius.github.io/blog/MetaAnchor/

一般目标检测方法中的Anchors的生成是来自于人类的先验知识:\(b_i\in \mathcal{B} \ which \ is \ predefined \ by \ human\)(\(\mathcal{B}\)属于 \({prior}\) \(i\)代表网格或锚点),即

  • 通过固定锚点,或者划分网格,生成一定形状和尺寸的Anchor Bboxes 来作为候选检测区域,提取对应位置的图像特征,

先验往往代表设计人员在构思最初的朴素想法,来源于直觉,并把这种直觉融合在设计者的实现过程与代码中。

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Learning to learn by gradient descent by gradient descent-PyTorch实践

posted on 2018-12-17

原创博文,转载请注明来源

引言

“浪费75金币买控制守卫有什么用,还不是让人给拆了?我要攒钱!早晚憋出来我的灭世者的死亡之帽!”

Learning to learn,即学会学习,是每个人都具备的能力,具体指的是一种在学习的过程中去反思自己的学习行为来进一步提升学习能力的能力。这在日常生活中其实很常见,比如在通过一本书来学习某个陌生专业的领域知识时(如《机器学习》),面对大量的专业术语与陌生的公式符号,初学者很容易看不下去,而比较好的方法就是先浏览目录,掌握一些简单的概念(回归与分类啊,监督与无监督啊),并在按顺序的阅读过程学会“前瞻”与“回顾”,进行快速学习。又比如在早期接受教育的学习阶段,盲目的“题海战术”或死记硬背的“知识灌输”如果不加上恰当的反思和总结,往往会耗时耗力,最后达到的效果却一般,这是因为在接触新东西,掌握新技能时,是需要“技巧性”的。

从学习知识到学习策略的层面上,总会有“最强王者”在告诉我们,“钻石的操作、黄铜的意识”也许并不能取胜,要“战略上最佳,战术上谨慎”才能更快更好地进步。

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