关键点检测 Weakly and Semi Supervised Human Body Part Parsing via Pose-Guided Knowledge Transfer |Abstract| | - | | Human body part parsing, or human semantic part segmentation, is fundamental to many computer vision tasks. In conventional semantic segmentation methods, the ground truth segmentations are provided, and fully convolutional networks (FCN) are trained in an end-to-end scheme. Although these methods have demonstrated impressive results, their performance highly depends on the quantity and quality of training data.
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小目标检测 Small object survey from chenguanfu511
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另一方面，SSD、YOLO 则是将性能提高到一个非常高的帧率。 对于视频来讲，相邻帧目标之间存在 明显的上下文关系，这种关系在技术上的表现就是 Tracking，研究过跟踪的童鞋都应该知道 经典算法 TLD，通过 Tracking-Learning-Detection 学习目标的帧间变换，并进行 Location。
基于视频的目标检测 要解决的是同样的问题，因为 变形、遮挡、运动Blur 等因素导致目标 在 中间帧无法检测到（Appearence 发生很大变化），可以从下图看到，基于 still-image 的方法在某些帧的检测置信度很低。
参考资料 Docker 架构 菜鸟上关于docker教程的翻译。
安装相关 安装caffe2 直接编译，参考caffe2官网 docker安装，参考caffe2官网，对应的docker images下载地址。 安装Detectron # DETECTRON=/path/to/clone/detectron git clone https://github.com/facebookresearch/detectron $DETECTRON cd $DETECTRON/lib && make cd ~ python2 $DETECTRON/tests/test_spatial_narrow_as_op.py 测试Detectron 需要下载COCO数据集，同时配置数据集路径。
Detectron数据集配置 参考资料 FAIR-Detectron 开源代码 该篇博客介绍详细。 Detectron官网安装指南 MODEL_ZOO模型
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专利撰写问题汇总及专利检索培训-1 问题汇总及案例分析 一、形式问题
引用关系单一 新手建议从权利要求开始写，老手可能从一个问题的说明书开始，发散思路。
权利要求书中的技术名词前后不一致。 权利要求书中中作出的修改，未在说明书摘要或说明书中修改。 问题汇总及案例分析 二、实质性问题 * 区分“非必要技术特征”和“必要技术特征” 主要是区分清楚什么是“非必要技术特征” * 定义技术名词时主要“上位概念”的应用 * 权利要求书中不要出现商业性宣传用语 * 数量范围、作用等技术标定的描述性词，作用特征模糊
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