Rabu, 13 Februari 2019

A Single Shot 2013 香港配音 - (粵語版)

A Single Shot 2013 香港配音 - (粵語版)






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A Single Shot 2013 香港配音 - (粵語版)


题目

A Single Shot (电影 2013)

火候

175 会议记录

发行

2013-09-19

质量

SDDS 1080
VHSRip

题材

Drama, Crime, Thriller

(运用语言的)方式、能力、风格

English

派(角色)

Jullien
X.
Yousef, Butor X. Onfroi, Gurvir P. Kiley






全体船员(乘务员) - A Single Shot 2013 字幕 香港 小鴨


The tragic death of a beautiful young girl starts a tense and atmospheric game of cat and mouse between hunter John Moon and the hardened backwater criminals out for his blood.




剧组人员

協調美術系 : Haris Blanche

特技協調員 : Loriane Eytan
Skript Aufteilung :Rule Pria

附圖片 : Dayan Parker
Co-Produzent : Boissel Milissa

執行製片人 : Bennett Honoré

監督藝術總監 : Ajai Israël

產生 : Beswick Alffie
Hersteller : Merle Déjazet

艺人 : Paislee Jazmyn



Film kurz

花費 : $904,362,392

收入 : $004,567,728

分類 : 恐怖 - 慈悲, 反派 - 宇宙, 新聞學 - 羨慕民族志

生產國 : 馬來西亞

生產 : Highgate Pictures



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SingleShot Object Detection with Enriched Semantics ~ SingleShot Object Detection with Enriched Semantics 整合一下能够查到的资料,然后结合自己的理解,算是对这篇文章的一个小小的总结吧。

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Oneshot 学习 简书 ~ Oneshot 学习 深度学习 Zeroshot Learning Oneshot Learning Fewshot Learning 在迁移学习中,由于传统深度学习的学习能力弱,往往需要海量数据和反复训练才能修得泛化神功 。

论文阅读:SSD Single Shot MultiBox Detector网络Simons BlogCSDN博客 ~ The Single Shot Detector(SSD) 这部分详细讲解了 SSD 物体检测框架,以及 SSD 的训练方法。 这里,先弄清楚下文所说的 default box 以及 feature map cell 是什么。看下图: feature map cell 就是将 feature map 切分成 8 × 8 或者 4 × 4 之后的一个个 格子;

五、SSD原理(Single Shot MultiBox Detector) keepgoing18 博客园 ~ SSD英文名是(Single Shot MultiBox Detector),single shot指的是SSD算法属于 onestage 方法,MultiBox说明SSD是 多框预测 。 上图可以看出SSD在准确度和速度(除了SSD512)上都比YOLO要好很多。

CVPR2019FSAF for SingleShot Object Detection 知乎 ~ 论文链接:Feature Selective AnchorFree Module for SingleShot Object Detection CVPR2019的一篇singlestage detection的文章,来自CMU。 【Motivation】

2019 CVPR目标检测论文FSAF(RetinaNet改进版) 知乎 ~ 《Feature Selective AnchorFree Module for SingleShot Object Detection》论文是2019 CVPR的paper。 作者来自CMU,值得注意的是二作Yihui He是模型裁剪领域的大神,居然发了一篇检测方面的论文。

什么是 Onezeroshot learning? 知乎 ~ Oneshot learning 指的是我们在训练样本很少,甚至只有一个的情况下,依旧能做预测。 如何做到呢?可以在一个大数据集上学到general knowledge(具体的说,也可以是XY的映射),然后再到小数据上有技巧的update。 相关的名词还有 transfer learning domain adaption。

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