交叉视角行人重识别的多通道核典型相关分析

ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications (TOMM)  2017年5月5日出版

摘要

       在本文中,我们介绍了一种方法,以克服多摄像机网络中行人再识别的主要挑战之一,即交叉视图外观变化。 所提出的解决方案通过利用多个特征表示来解决在不同摄像机视图中人物外观的极端可变性。 对于每个特征,使用具有不同内核的核典型相关分析(KCCA)来学习几个投影空间,其中从不同相机观察到的同一人的样本之间的外观相关性被最大化。 最后使用迭代逻辑回归来选择和加权每个投影的贡献并执行两个视图之间的匹配。 实验评估表明,所提出的解决方案在VIPeR和PRID 450s数据集上获得了可比性能,并且相对于现有技术在PRID和CUHK01数据集上改进了表现。

1. INTRODUCTION

        视频监控系统现在在公共场所,如机场,火车站甚至城市无处不在。 这些系统通常以摄像机网络的形式实现并覆盖非常大的区域,在不同的摄像机视图之间具有有限的重叠或没有重叠。 他们应该能够在整个网络中跟踪一个人,在不同的摄像机视图中匹配同一个人的检测,而不管视图和照明的变化,以及行人的姿势和比例变化。 跨摄像机网络的匹配行人检测通常被称为行人再识别。

        在本文中,我们提出了一种行人再识别的解决方案,该解决方案基于通过多种表示来解决不同摄像机视图中人物外观的极端可变性的想法。 特别地,从人物图像的粗略分割中提取若干颜色和纹理特征以考虑视点和光照变化。 对于每个特征,我们学习了几个投影空间,其中在两个不同摄像机中观察到的同一行人的图像上计算的特征相关。 使用具有不同内核的Kernel Canonical Correlation Analysis(KCCA)来学习这些投影空间。 最后,通过应用迭代逻辑回归过程来匹配来自两个摄像头的图像,在每个投影空间中,该过程能够选择和加权计算距离的贡献。

 1.1. Related works       

      正如最近在[Bedagkar-Gala和Shah 2014]中研究的那样,行人再识别已经成为研究的一个活跃主题。 我们回顾以下最重要的工作。 文献中提出的方法可以分为四类:定义手工制作的行人描述符,基于深度学习的行人再识别,学习行人再识别识别的判别模型,以及学习行人再识别的共同空间。

      1.1.1. Hand-crafted person descriptors.   这些方法集中于描述符的定义,这些描述符能够尽可能多地捕获不同视图中人物外观的可变性。此类别中的方法通常依赖于图像区域的定义,该区域应对应于行人的不同身体部位。每个区域通常用颜色直方图或局部特征描述符的聚合编码。在这一类中性能最佳的提议中,对称驱动的局部特征累积(SDALF)描述符[Farenzena et al。 2010]考虑了从轴对称和不对称的计算以及背景建模获得的人体物理部位的图像片段,例如头部,躯干和腿部。对于每个片段,颜色信息由加权的HSV颜色直方图和最大稳定的颜色区域(MSCR)表示,并且纹理信息被编码为循环的高度结构化的补丁。在[Cheng et al。 2011年]同一作者提出在人体检测中拟合自定义图像结构(CPS)模型来估计头部,胸部,大腿和腿部位置。然后通过HSV颜色直方图和MSCR描述每个部分。

      [Doretto et al。2011]研究中讨论了文献中提出的许多基于描述符的方法。 此外,[Vezzani等人。 2013]回顾了大量关于行人再识别的研究,重点是基于2D和3D模型的方法。 然而,文献中的大多数基于描述符的方法依赖于基于部分的模型,并且虽然在理想的捕获条件下表现良好,但它们在实际场景中具有差的性能。 这是因为图像质量通常较低并且难以精确检测身体部位。

      1.1.2. Deep learning for person re-identification.  与手工制作的特征设计相反,一些作者利用深度卷积神经网络(CNN)来构建一种表示,捕捉跨越视图的人物外观的可变性。 本课程中首批重新识别工作之一是[Yi et al。2014A。 接着,在[Yi et al。 2014b],同一作者通过在“孪生”配置中采用CNN来共同学习统一框架(改进DML)中的颜色特征,纹理特征和距离函数来改进他们的解决方案。 艾哈迈德等人。 [Ahmed 等人。 2015]提出了一种孪生深度网络架构,类似于[Yi et al。 2014b],它共同学习特征表示,并以相同/不同的方式区分目标对(Siamese CNN),具有逻辑回归损失。 最后, Li等人。 [ Li等人。 2014]使用具有六层的新型滤波器配对神经网络(FPNN)来联合处理光度和几何变换。

     虽然深度学习对一般图像识别和最近的人脸识别产生了重大影响[Taigman et al。 [2014],但是用于行人再识别的深度网络表征的使用通常受到在行人再识别环境中出现的低分辨率图像的负面影响,并且需要来自不同相机的大量行人图像对的可用性以训练辨别模型。

      1.1.3. Learning discriminative models for person re-identification. 这类方法是最流行的,也是学习分类器和度量标准以便跨视图识别行人的思想。他们目前获得了行人再识别的最先进性能。在[Köstinger等人。 2012年]作者提出了一种马氏距离学习,它利用了源自目标标签(KISSME)的等效约束。 [Hirzer等人的作者。 2012a]提出了一种基于冒名顶替的度量学习方法(EIML),基于大边缘最近邻(LMNN)[Weinberger和Saul 2009]算法的修改版本。 [Xiong等人。 2014年]组合正则化成对约束分量,核心局部Fisher判别分析,边际Fisher分析和具有线性、内核的排序集合投票方案,广泛评估行人再识别性能(KLMM)。与[Xiong等人。2014]相似,[Wang et al。 2016]引入了原始特征空间的显式非线性变换,并通过最大化排名靠前的排名损失而不是由曲线下面积定义的损失来学习线性相似性投影矩阵(SLTRL)。由[Paisitkriangkrai等人。; Liu et al. 2015b].获得了显著的性能。 2015年;刘等人。 2015B。前者结合了不同距离度量学习方法的集合,最小化了不同的目标函数,而后者提出了一种新的集合模型(ECM),它通过度量学习结合了不同的颜色描述符。 [Liu et al。 2015a]提出了核心松弛边际成分分析(KRMCA)方法,该方法学习在训练期间利用真实的最近邻和冒名顶替者的度量。

      [Rui Zhao 2013;Zhao 2013,2014]主要依靠密集的对应和无监督的特征学习。在[Rui Zhao 2013]中,提出了一种新方法(eSDC),其应用邻接约束的补丁匹配,通过显着性学习方法以无监督的方式在图像对之间建立密集的对应关系。 [Zhao等人。 2013]通过惩罚具有不一致显著性的补丁来扩展这种方法,以便处理错位问题(SalMatch)。最后,Zhao等人不依赖于手工制作的功能。 [Zhao等人。 2014]建议学习中级过滤器(mFilters)。将密集补丁聚类在一起以创建分层树,然后使用树的节点内的补丁来训练区分两个视图的补丁的线性SVM。这里,mFilters由一组SVM权重和在节点上学习的偏差表示。不同于[Zhao等人  2014],[Shen et al。 2015]引入了一种编码交叉视图模式对应(CSL)的结构,该结构与全局约束一起使用以排除空间错位。

      [de Carvalho Prates and Schwartz 2015]中的方法使用来自探针和图库的显著样本来构建一组原型。这些原型用于通过使用偏最小二乘法(PLS)根据其辨别力对特征进行加权。通过融合不同的排名结果来执行最终识别。在[Yang et al。 2014年]作者提出使用颜色名编码颜色。特别地,融合不同颜色空间中的颜色名称上的颜色分布以生成最终特征表示(SCNCD)。该方法使用KISSME度量学习框架来执行匹配。这项工作[Shi et al。]建议通过利用语义属性来解决人员重新识别问题。主要的基本思想是属性可以为识别提供强大的不变提示。该模型不是依赖于手动标记的属性,而是在时尚摄影数据上进行训练。这些属性在超像素表示之上被学习为潜在变量。作者还将学习模型转移到视频监控设置,无需任何监控域监督。

     1.1.4. Learning a common space for person re-identification.  尽管重新识别中的关键问题是减轻对象在摄像机之间经历的强烈外观变化,但是只有很少的方法直接处理这个问题。尽管行人再识别的关键问题是减轻受试者穿过相机的强烈外观变化,但是只有很少的方法可以直接解决这个问题。 特别是,在[An et al。2013; Lisanti等人。2014; An等。2015年; An等。]中提出了通过学习共同特征空间来消除跨视图的外观变化来处理跨视图匹配的技术。【2016年 李和王2013; 廖等人。2015年】。这些方法最接近我们的方法,因为他们学习特征投影以更好地执行从不同相机捕获的同一人的图像之间的匹配。

       在[An et al。 2013年],作者是成功应用CCA(典型相关分析)行人再识别问题的第一人。特别是,它们在图库集和参考集之间离线应用正则化CCA。然后将探测器投射到相同的公共空间中并使用余弦相似性进行匹配。接着,在[Lisanti等人 2014年],作者将CCA扩展到其核心版本并获得了显著的成果。在[An et al。2015]具有协方差矩阵的稳健估计的线性CCA用于处理小训练集(ROCCA)。与常规CCA相比,该解决方案具有更高的准确性。同一作者在[An et al。 2016]为每个摄像机视图合并参考集,而不是仅将CCA应用于候选集。参考集是来自测试集的一组不相交的人,其被用作外部数据以比较探针和图库。在[Li and Wang 2013]中,作者提出使用交叉视图变换的相似性来将两个摄像机视图的图像空间划分为不同的配置。然后,将来自不同视图的图像对的视觉特征投影到共同特征空间中并与软分配的度量匹配。还学习了辨别度量以更好地区分对象。 [Liao et al。 2015]定义了LOMO特征,该特征由条纹上的HSV颜色直方图和纹理描述符组成,该纹理描述符是经典LBP的改进。他们的方法修改了KISSME度量学习[Köstinger等人。 2012]为了处理交叉视图匹配问题。最终提出的度量称为XQDA。

1.2. Contributions and Distinctive Features

        我们的方法基于文献[Prosser et al. 2010; Karaman and Bagdanov 2012; Lisanti et al. 2015; Karaman et al. 2014; Liao et al. 2015]中提出的许多人描述符,使用图像的粗略空间分割成不同高度的连续区域。 每个区域由多个特征表示,以捕捉人物外观的多样性。 我们的工作在很大程度上不同于普遍采用线性的广泛成果[Li and Wang 2013; Liao et al. 2015] 以及非线性度量学习 [Liu et al. 2015a]。 实际上,我们的方法的核心是通过非线性CCA为每个特征学习多个表示,而其他工作使用其线性版本 [An et al. 2013; An et al. 2015] 单一描述符。

       考虑到这一点,提出工作的两个主要新颖贡献如下:

      -------对于每个特征,我们学习一组具有不同内核的投影空间,以便来自不同相机的同一个人的图像更容易匹配。 这与[Li and Wang 2013; Lisanti et al. 2014; Liao et al. 2015] ,学习了一个投影空间,来自 [An et al. 2013; An et al. 2015] 基于线性CCA。

      -------我们基于逻辑回归推导出迭代选择过程,其中不太重要的特征被丢弃,并且区分特征对重新识别贡献更多。 这使我们能够在降低测试时的计算成本的同时提高行人再识别性能。  

       除了这些贡献,我们还公开发布我们的代码,以促进我们结果的再现性,并使研究者能够进一步发展我们的工作。

       在本文的其余部分,我们在Sect中阐述了我们的人物代表。 2,并详细讨论第3节和第4节中的方法。 在第5节中,我们比较了使用KCCA与多个内核进行行人再识别的性能,以及学习公共空间或使用度量学习的方法。 我们还概述了我们的方法在行人再识别方面的表现。 最后,我们展示了我们的解决方案中使用的每个特性和内核的贡献,我们对迭代选择过程给出了一些见解,并讨论了我们方法的计算成本。

2. PERSON REPRESENTATION

        为了考虑人物外观的空间分布,我们的表示模型考虑了四个组成部分:整个行人图像和粗分割成上,中,下区域。 从每个组件中提取颜色信息,并通过色调饱和度,RGB和Lab颜色空间中的直方图建模,以便考虑由于不同视点导致的光照差异。 还为每个组件提取纹理特征,并用HOG [Dalal和Triggs 2005]和局部二进制模式(LBP)直方图表示。 因此,对于每个组件,我们提取多个特征,即:HS p,RGB p,Lab p,HOG p,LBP p,其中后缀p代表全(f),上(u),中(m)和更低 (l)代表我们的表征组件。 稍后,我们将在一个组件中提取的特征作为通道,并将表示为通道集。

        特征提取过程如下,行人图像首先调整为126 * 64像素的分辨率。对于颜色特征,通过非各向同性高斯核对每个像素到每个直方图的贡献进行加权,以减少背景像素的影响,而不需要显式的背景分割。此外,对于每个组件考虑分成14个像素的重叠条带(参见图1)。对于一个组件,使用64个bins为每个条带计算每个颜色直方图,并跨条带连接。因此,HS f,RGB f和Lab f具有1088(17 * 64)的维度,而每个上,中和下区域的颜色特征具有320维(5 * 64)。关于这些颜色描述符,用于处理行人图像的参数主要来自[Lisanti et al. 2015],除了条纹配置的一些细微变化和我们在这项工作中引入的额外Lab颜色空间。对于纹理通道,我们从图像边界移除6个像素,并使用4个bins计算HOG描述符用于渐变方向。 HOG f具有1040维度,而每个区域特征具有320维度。不同于[Lisanti et al. 2015],我们还使用[Ojala et al. 2002]提出的LBP直方图的标准量化添加了另一个基于LBP的纹理描述符。更准确地说,LBP特征是在网格上计算的,其中单元格为16像素,使用58个bins。 LBP f具有1218维,而每个区域特征具有348维。

       图1.我们的特征描述符提取过程的图示。 我们从完整图像以及图像的上部,中部和下部区域提取颜色(HS,RGB和Lab)和纹理(HOG和LBP)特征。

3. MULTI CHANNEL-KERNEL CANONICAL CORRELATION ANALYSIS

        由于光照变化和姿势变化,匹配来自两个不同相机的同一个人的两张图像可能是困难的。 由于图像的不同特征和组件可能受到不同的影响,我们建议分别为每个通道(一个组件中提取的一个特征)学习一个共同的投影空间。 为了学习这些常见的投影空间,我们采用了KCCA [Hardoon et al. 2004] 。 已经证明,当应用于整个图像描述符时,它是有效的,如[Lisanti et al. 2014]。

        我们介绍以下符号。给定一个特征通道让我们分别为摄像头a和摄像头b定义特征向量的集合以及特征向量的集合,同时使用摄像头a用于候选集,摄像头b用于探针,我们定义:

       其中,是两个摄像头的训练集,是摄像头a的候选集并且是摄像头b的探针集合。行人再识别任务是根据与探针的相似性对已知目标库中的所有个体进行排名。 在下文中,为了清楚地说明,我们将在符号中省略对通道c的引用。

3.1. Training KCCA

        KCCA构造子空间,最大化变量对之间的相关性。 通过利用内核技巧来执行到更高维空间的特征映射。

       在我们的例子中,给定来自相机对的相应特征向量,用于每个通道,我们定义来自训练集的核矩阵为为来自候选集和训练集的核矩阵对,为来自训练和探针集合的核矩阵。

         KCCA的目标函数通过解决下式来求解投影权重

      根据  [Hardoon et al. 2004].投影向量的范数被正则化目的是为了避免琐碎解决方法。

      正则化后得到的标准特征值问题的前M个本征向量可以如下应用于图库和探针:

         其中,它们是学习的投影,而是从KCCA获得的特征值的向量。 使用对学习投影进行加权可以使投影空间中具有更高特征值的那些维度更具相关性,从而改善整体匹配性能。

        为了改善行人再识别,由于可以使用线性内核获得通道和相机对的令人满意的公共投影空间,或者可能需要更复杂的内核函数,我们建议为每个通道学习具有四个不同内核的多个KCCA投影。即,我们使用一个线性核,高斯径向基函数核(RBF),核以及指数核还有我们定义核的集合。我们选择这些核因为它们被广泛使用但是我们的方法不仅限于那些,可以很容易地扩展到其他内核。

4. SELECTION OF THE OPTIMAL CHANNEL-KERNEL COMBINATIONS         

        根据我们的行人表征,对于每个图像对,定义了80个值的距离向量(每个具有五个特征的四个分量,以及用于KCCA的四个不同的核)。 因此,我们的目标是将所有特征通道和内核组合在一起,使其组合成为最有效的行人再识别。 整个过程在图2中表示,并称为多通道多核规范相关分析(MCK-CCA)。

       图2.我们的多通道---多内核CCA(MCK-CCA)方法的说明图。 每个特征通道被馈送到不同的内核:为了清楚起见,我们在图中示出了单个通道HSf。 对于每一个组合,我们学习特定的KCCA投影,然后使用学习的投影将每个通道内核映射到其公共子空间。 余弦距离用于在给定通道---内核对的情况下执行匹配。 最后,将来自所有组合的距离堆叠在一起以形成距离向量。该距离向量是作为行人再识别的迭代逻辑回归的输入。

       在本节中,我们将详细介绍如何制定匹配过程,如何权衡每个通道 - 内核贡献,以及如何选择最佳的通道内核组合。

4.1. Matching with logistic regression     

     我们提出使用逻辑回归制定匹配概率。考虑到特征向量和特征向量我们定义为KCCA投影与偏差项连接后,这两个特征向量之间的距离向量。这两个样本表示同一行人的概率是:

   其中,r表示权重向量。

4.2. Learning the logistic regression weights

        分别考虑来自摄像头a和摄像头b的训练集合,等式(6)中的权重向量通过优化以下逻辑回归函数被学习:

        其中,是特征向量(样本i来自于摄像头a)和特征向量(样本j来自于摄像头b)的距离向量,在带有偏差的KCCA投影连接之后。解释了两个特征对应于两个视图中的同一个人的事实,并且C是惩罚参数。在训练集运用二折交叉验证偏差和参数C被挑选,更多细节在第5.1节给出。请注意,最终模型使用交叉验证程序中的最佳偏差和C值在整个训练集上进行训练。

  4.3. Iterative learning of logistic regression weights     

      正权重表明来自于一个特征通道以及内核的一个不可靠的距离。让我们定义为一个通道和一个内核在逻辑回归中对应的权重的距离。等式(6)中的向量乘法可以被写为在所有通道和内核的结果。可以观察到,与正权重相结合的大距离值(应该对应于非匹配对)实际上会导致较低的分母,从而导致较高的匹配概率。

      根据这一观察,我们推导出一个迭代过滤程序,逐步退出任何具有正权重的通道内核。 特别地,给定从通道内核计算的一组距离,我们学习逻辑回归模型。 删除具有正权重的通道内核,并使用剩余的距离子集来学习新的逻辑回归模型。 应用此过程直到没有正权重,并且在实验上它永远不需要超过三次迭代来达到该条件。 也就是说,在最多三次迭代之后,所有权重都是负的,因此迭代过程停止。

5. EXPERIMENTS

       我们在四种标准的公开可得到的行人再识别数据集上进行实验:VIPeR [Gray and Tao 2008], PRID [Hirzer et al. 2012b], PRID450s [Roth et al. 2014] 和 CUHK01 [Li et al. 2013].

       VIPeR [Gray and Tao 2008]呈现了视图对之间的光照变化和姿态变化。我们将632对图像随机划分为两组316对图像,一个用于训练,另一个用于测试。测试集进一步划分为一个候选集和一个探针集。从探针集合挑选的一张图片同候选集中的任何一张图片进行匹配。这个过程对探针集合中的所有图片进行重复。并且对[Farenzena et al. 2010]公开获得的10个分组进行评估程序。

        PRID数据集 [Hirzer et al. 2012b]通常被认为比VIPeR更具挑战性。 它包括干扰物以及相机之间的强烈照明变化。 与VIPeR不同,在该数据集中,人物图像是从上方获得的,具有相似的姿势。 摄像机视图a包含385个人,摄像机视图b包含749个人,200个行人在两个视图中同时出现。 这些图像对被随机分成训练和相同大小的测试集。 对于评估,摄像机a用作探针,摄像机b用作图库。 因此,在649人(其中549人是干扰者)的图库集中搜索探针集中的100个人中的每一个。

          PRID 450s数据集 [Roth et al. 2014]具有与PRID几乎相同的特征,但不包括干扰物。 因此,尽管外观不同,该数据集的实验设置与VIPeR的实验设置相似。 该数据集包含由两个摄像机捕获的450个人图像对,图像对分为225个用于训练,225个用于测试。

         CUHK01 [Li et al. 2013]数据集,也称为CUHK Campus数据集,在校园环境中使用两台摄像机拍摄。 与以前的数据集不同,CUHK01图像具有高分辨率。 它包含971个人,每个人在每个摄像机视图中有两个图像。 人员大多是从摄像机a以正面姿势捕获的,并且在摄像机b中具有低照度变化的轮廓姿势。人物身份被分成485用于训练,486用于测试。 该数据集提供两种评估方式:单次拍摄,每个受试者一个样本(SvsS)以及多次拍摄,每个受试者两个样本(MvsM N = 2)。

       VIPeR,PRID和PRID 450s的评估是在单次拍摄协议之后进行的。 在CUHK01上,我们进行单次和多次拍摄实验。 所有实验均在10次试验中取平均值。

5.1. Parameter settings

         在我们的实验中,对于RBF(径向基函数)和指数核,归一化参数已经被估计,取得训练集中所有距离的中位数。至于KCCA,我们设定 Partial Gram-Schmidt Orthogonalization (PGSO)的重建误差为,然而正如 [Lisanti et al. 2014]中,我们设定正则化参数最后,对于逻辑损失函数,我们对惩罚参数和偏差进行交叉二次验证以预测他们的最优值,分别在范围

5.2. Comparison with techniques learning a common space

         在表1中。 我们报告与其他方法的比较,类似于我们的解决方案,学习两个视图之间的公共空间,以便简化重新识别问题。在此表中,我们还强调一个方法是否使用深度学习(DL)来学习公共空间,如果它使用判别度量学习方法(ML)并且如果它使用非线性(NL)。 很明显,非线性本身的使用已经与使用参考集的其他技术的准确性相匹配[An et al. 2016; An et al. 2013]或Robust CCA(ROCCA) [An et al. 2015]. 在文 [Lisanti et al. 2014]中非线性通过被提供或者像 [Ahmed et al. 2015]中通过训练一个深度CNN获得。一个单一的非线性KCCA甚至比 [Li and Wang 2013]中同样使用度量学习更加有效。然而,尽管在我们的方法中没有使用度量学习,但是通过使用所提出的MCK-CCA获得的不同信道和核的相互作用,实现了这种类型的方法中的最先进性能。 所提出的方法确实在很大程度上改善了单核基准以及最近的方法 [Liao et al. 2015; Ahmed et al. 2015].

 5.3. Comparison with metric learning techniques  

        在这个实验中,我们比较了我们学习常见投影空间与度量学习的策略,两者都适用于我们的行人表示。特别地,我们比较了大边缘最近邻(LMNN)[Weinberger和Saul 2009]和基于Logistic判判率的度量学习(LDML)[Guillaumin et al]。使用我们的多通道,多内核CCA(MCK-CCA)的技术。实验设置如下:在所有方法中,我们使用由五个特征组成的行人表示,其中包括四个组成部分;然后,对于Sect 2中定义的每个通道。我们计算LMNN,LDML和KCCA投影。我们最终使用所提出的迭代逻辑回归将所有距离融合在一起。该实验在VIPeR数据集上进行,并且性能在10次试验中取平均值。我们报告了仅使用线性内核(MC-Linear KCCA)和所有内核(MCK-CCA)获得的MCK-CCA的性能。在图3中,我们可以看到在相同设置下,仅具有线性内核的MCK-CCA如何在两种度量学习方法上得到改进。具有所有内核的MCK-CCA实现了更高的性能。这个实验表明,学习两个投影,每个摄像机一个,在同一个人的特征高度相关的公共空间中映射数据比学习单个度量更有效[Weinberger和Saul 2009; Guillaumin等。 2009年]。此外,这一观察也得到了其他近期方法的支持,这些方法也提出了学习度量和公共空间来处理交叉视图匹配的想法[Liao et al。 2015年]。

        

5.4. Comparison with the state-of-the-art

       我们现在将我们的方法的性能与最先进的方法进行比较。特别地,我们提供了所提出的多通道,多核CCA(MCK-CCA)与最新技术的并排比较,例如:EIML [Hirzer et al。 2012a],RPLM [Hirzer et al。 2012b],eSDC [Rui Zhao 2013],SalMatch [Zhao et al。 2013],Li等人[Li and Wang 2013],KLMM  [Xiong et al. 2014],改进的DML [Yi et al。 2014b],mFilter [Zhao et al. 2014], PLS +原型 [de Carvalho Prates and Schwartz 2015], Siamese CNN [Ahmed et al。2015],CSL [Shen et al。 2015],ECM [Liu et al.2015b],LOMO [Liao et al。 2015],Ensemble Metrics [Paisitkriangkrai et al。 2015],SCNCD [Yang et al。 2014],KRMCA [Liu et al。 2015a],语义属性[Shi et al.2015],SLTRL [Wang et al。 2016年]。对于我们的方法,我们都考虑使用具有和不使用信道内核的迭代过滤的逻辑回归的情况(分别使用“MCK-CCA with LR”和“MCK-CCA with filteredLR”)。此外,我们将我们提出的迭代过滤程序的性能与使用逻辑回归模型获得的结果进行比较,该模型对权重的L1约束强制实施稀疏性,我们称之为“MCK-CCA with sparseLR”。所有数据集的结果表明,我们提出的迭代滤波方法是一种更有效的方法来选择最佳的通道内核。

       在表 II中,我们在VIPeR数据集上报告结果。 值得注意的是,Ensemble Metrics和我们的方法,分别学习多个指标和投影,以应对该数据集的姿势和光照的变化,得到最佳结果。 看来我们的MCK-CCA相对于Ensemble Metrics在rank-1上提高了几个百分点。 LOMO + XQDA [Liao et al。 2015]方法利用度量学习并在我们的解决方案中将特征投影执行到两个视图之间的公共空间,尽管使用不同的方法,但具有低得多的性能。 最后,在基于CNN的方法中,Siamese CNN [Ahmed et al。 2015]具有最佳性能,但未达到最先进的结果。

        在表 III中,我们在PRID数据集上显示各级别的识别率。 我们的MCK-CCA大幅优于所有其他方法。 对于它们中的每一个使用多个颜色特征和多个共同投影空间,允许处理视图之间的强烈照明差异。 使用单个表示的所有解决方案似乎都不太稳健。 Ensemble Metrics在第1级达到17.9%的识别率,比我们的方法低约10%。 值得注意的是我们以前的方法[Lisanti et al. 2014]使用单一功能和单个内核的KCCA投影具有与Ensemble Metrics相当的性能。

      在Tab IV中, 我们在PRID 450s数据集上报告结果。 在这个数据集上,我们的MCK-CCA具有类似的性能趋势,并且与SLTRL具有可比性的分数[Wang et al。 2016]和LOMO + XQDA [Liao et al。2015年]。 两种方法都旨在学习输入的变换以应对外观和姿势变化。 SLTRL和LOMO + XQDA方法在rank-1上优于我们的方法,但是我们的方法在rank-10获得最佳性能。 这很可能是因为PRID450s的外观变化通过使其比LOMO更少判别性来挑战我们的人物代表:事实上,与其他数据集不同,PRID 450具有独特的特点,从顶视图观察行人并且两个相机之间的比例略有不同。

       在CUHK01数据集上,我们对单次拍摄(SvsS)和多次拍摄(MvsM N = 2)模态进行了比较。 结果分别显示在表格V和VI中。 对于这两种协议,MCK-CCA的性能都超过了现有技术水平。 我们的MCK-CCA将不同表示关联到公共投影空间的能力对此数据集非常有效。

5.5. Contribution of each channel-kernel

      在图4中,我们分别为每个内核显示了我们行人表征中使用的每个颜色空间和纹理特征的贡献。对于这些实验,考虑整幅行人图像进行特征提取,而丢弃上部,中部和下部区域以便于分析。 CUHK01数据集已用于此实验,因为它是我们测试中使用的最大数据集。这些图分别显示了每个特征的性能,所有颜色空间的组合以及包括纹理特征的完整组合。虽然很明显不同颜色空间中的颜色直方图贡献最大,但值得注意的是,使用纹理特征可以获得更高的性能,例如,对于线性和RBF(径向基函数)内核,在rank-1处从30%到40%。我们使用的所有内核都保持了这种改进。最后,我们的迭代逻辑回归中所有通道内核的组合将rank-1的识别率推高到57%,如Sect5.4中的表V所示。

     在图5中,我们使用线性内核以及它们的组合报告每个颜色空间直方图和纹理特征的人物表示中每个分量的贡献。 对于颜色特征,可以观察到每个组件的表现不同。 完整组件在3色空间中优于其他组件,但所有组件的组合在很大程度上提高了性能。 另一方面,纹理特征对于识别不太有效,特别是当在较低区域上计算时。 这就解释了为什么我们的迭代逻辑回归大多会降低后一个通道,正如它将在Sect5.6中显示。

5.6. Analysis of iterative logistic regression     

      在本节中,我们通过迭代逻辑回归分析每个通道和内核组合的过滤方式,分析迭代融合方案的性能。 此外,我们显示了我们的MCK-CCA融合方案与早期融合KCCA基线之间的性能差异 [Lisanti et al. 2014].

      图6中的每个图显示了每个数据集的权重过滤概率:在y轴上我们报告通道,而在x轴上我们报告内核。 此外,对于每个图,在矩阵的右边部分,我们显示了在所有内核中删除给定通道的次数; 相反,在底部,我们显示了在所有通道中删除内核的次数。 我们可以看到MCK-CCA在所有数据集上广泛使用迭代逻辑回归过滤。 VIPeR可能被视为例外,因为大多数通道内核经常被维护。 我们对VIPeR的分析表明,弱通道由HOG l,LBP f 和 LBP m表示。 这些通道对应于由于低图像分辨率而在VIPeR上可能有噪声的纹理特征。

        关于PRID,PRID 450s和CUHK01,我们可以观察到,通常对于纹理特征,不太相关的组件是完整区域和下区域。 特别是,LBP f和HOG l经常被滤除。 相反,对于颜色特征,这三个数据集的共同点是通道Lab f被高概率地移除,而通常在VIPeR上维护。 还可以看出,尽管在文献中大量使用,但RBF内核通常比其他内核更频繁地丢弃。这是合理的因为核更好的适应直方图,这被应用在我们的特征之中。

       最后,考虑到表II,III,IV,V,VI中给出的所有结果,我们可以看到,我们的后期融合在很大程度上优于单个KCCA学习堆叠特征,如[Lisanti et al. 2014]。 这主要是因为后期融合方案允许最大化每个信道核组合的辨别力。 此外,在大多数情况下,迭代逻辑回归方案能够选择最重要的信道核组合并对它们进行加权,以便更加重视最具辨别力的组合。

5.7. Computational Complexity        

       我们的方法广泛使用了KCCA的内核技巧和多种应用。 尽管这需要在训练时进行计算,但是该方法在测试时具有适度的计算负担仍然有效。 此外,由于迭代逻辑回归量,该方法能够丢弃一些无用的通道内核组合以进一步加速匹配。 下面,我们将有关训练和测试复杂性的讨论分开。 这些实验是在CUHK01数据集上进行的,因为它是我们使用的数据集中最大的数据集,为计算成本评估提供了统计上显著的测试。 实验在具有20核Intel Xeon@2.6GhZ和256GB RAM的工作台上进行。

5.7.1. Computational effort at training time.
       KCCA的基准复杂性取决于所使用的训练样本的数量。假设我们有个样本用以解决等式(3),然后,解决特征值问题的复杂性变为。尽管这种复杂性对于大量训练样本来说似乎过于昂贵,但我们的方法能够执行Sect 3.1的学习步骤无缝地处理我们处理的数据集。 我们的方法通过20个通道乘以4个内核的组合来学习离线80个KCCA预测; 通道数由5个特征乘以4个分量给出。 注意,通过选择最佳信道核组合(第4节),可以丢弃所学习的一些KCCA预测。 然后在测试时使用该选择。我们学习部分的时间如图7(a)所示,是训练样本的函数。我们的方法可以核化训练集和候选集,最差在200s(小于3min)内学习KCCA投影和估计逻辑回归权重,这也解释了应用迭代过滤程序选择最有用的通道内核所花费的时间。

      作为旁注,即使在行人再识别应用程序需要大规模工作的情况下,我们的方法仍然可以应用:大规模学习KCCA的方法基于随机投影,近似的低维随机特征空间内核评估[Rahimi和Recht 2007],或者最近,使用随机优化来近似KCCA [Wang和Livescu 2016]。

5.7.2. Computational effort at test time.

        比训练时间更重要的是在测试时的工作。在这种情况下,MCK-CCA的计算复杂度仍然非常有效:该方法需要针对训练集核化探针,然后使用学习的KCCA基础计算80个线性投影;最后,它与投影图库进行标准化的内积比较。此外,通过为每个数据集选择最佳信道核组合,先验地减少了使用的KCCA预测量。图7(b)示出了使用NT的训练样本的平均行人再识别时间(以秒为单位)。当我们使用所有通道内核组合时,我们可以看到MCK-CCA的计算复杂度:红色虚线曲线显示了这取决于我们对探针进行内核化时使用的训练集的大小。此外,我们还分解了每个内核的复杂性,并确认线性内核对训练样本大多不变。有趣的是,我们可以看到所提出的迭代逻辑回归如何有助于加速性能:不仅降低逻辑回归权重提高了准确性,而且减少了显著数量的计算工作量。图7(b),在底部,还报告了当我们应用我们提出的方法(具有过滤LR的MCK-CCA)时丢弃的权重的百分比。

6. CONCLUSION

        我们提出了一种方法来克服行人再识别交叉视图的主要挑战之一,即处理剧烈的外观变化。 MCK-CCA的理念是通过多种表示来解决不同摄像机视图中人物外观的极端可变性。 这些表示被投影到多个空间,强调使用KCCA和不同内核的外观相关性。 最后,我们的解决方案通过迭代逻辑回归学习观察对的最合适的组合,在标准行人再识别基准上产生令人信服的结果,而不会损害计算复杂性。 所提出的技术还显示出与学习共同子空间或使用度量学习的最新方法相比具有竞争力。 研究将度量学习直接纳入我们的方法的概率可能代表了未来工作的一个有趣的研究方向。

REFERENCES
Ejaz Ahmed, Michael Jones, and Tim K. Marks. 2015. An Improved Deep Learning Architecture for Person
Re-Identification. In Proc. of the Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition. 2, 10, 11, 12, 13
Le An, Mehran Kafai, Songfan Yang, and Bir Bhanu. 2013. Reference-based person re-identification. In Proc.
of the Int. Conf. on Advanced Video and Signal Based Surveillance. 4, 10
Le An, Mehran Kafai, Songfan Yang, and Bir Bhanu. 2016. Person Reidentification With Reference Descrip-
tor. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 26, 4 (April 2016), 776–787. 4,
10
Le An, Songfan Yang, and Bir Bhanu. 2015. Person Re-Identification by Robust Canonical Correlation Anal-
ysis. IEEE Signal Processing Letters 22, 8 (August 2015), 1103–1107. 4, 10
Apurva Bedagkar-Gala and Shishir K Shah. 2014. A survey of approaches and trends in person re-
identification. Image and Vision Computing 32, 4 (April 2014), 270–286. 2
Dong Seon Cheng, Marco Cristani, Michele Stoppa, Loris Bazzani, and Vittorio Murino. 2011. Custom Pic-
torial Structures for Re-identification. In Proc. of the British Mach. Vision Conf. 2
Navneet Dalal and Bill Triggs. 2005. Histograms of Oriented Gradients for Human Detection. In Proc. of the
Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition. 5
Raphael Felipe de Carvalho Prates and William Robson Schwartz. 2015. Appearance-based person re-
identification by intra-camera discriminative models and rank aggregation. In Proc. of the Int. Conf.
on Biometrics. 3, 11, 12
Gianfranco Doretto, Thomas Sebastian, Peter Tu, and Jens Rittscher. 2011. Appearance-based person rei-
dentification in camera networks: problem overview and current approaches. Journal of Ambient Intel-
ligence and Humanized Computing 2, 2 (January 2011), 127–151. 2
Michela Farenzena, Loris Bazzani, Alessandro Perina, Vittorio Murino, and Marco Cristani. 2010. Person
re-identification by symmetry-driven accumulation of local features. In Proc. of the Conf. on Computer
Vision and Pattern Recognition. 2, 9
Douglas Gray and Hai Tao. 2008. Viewpoint Invariant Pedestrian Recognition with an Ensemble of Localized
Features. In Proc. of the European Conf. on Computer Vision. 9
Matthieu Guillaumin, Jakob Verbeek, and Cordelia Schmid. 2009. Is that you? Metric learning approaches
for face identification. In Proc. of the Int. Conf. on Computer Vision. 10, 11
David R. Hardoon, Sandor Szedmak, and John Shawe-Taylor. 2004. Canonical correlation analysis: An
overview with application to learning methods. Neural Computation 16, 12 (December 2004), 2639–
2664. 6
Martin Hirzer, Peter M. Roth, and Horst Bischof. 2012a. Person Re-identification by Efficient Impostor-
Based Metric Learning. In Proc. of the Int. Conf. on Advanced Video and Signal Based Surveillance. 3,
11, 12
Martin Hirzer, Peter M. Roth, Martin Köstinger, and Horst Bischof. 2012b. Relaxed pairwise learned metric
for person re-identification. In Proc. of the European Conf. on Computer Vision. 9, 11, 12
Svebor Karaman and Andrew D Bagdanov. 2012. Identity inference: generalizing person re-identification
scenarios. In Proc. of the European Conf. on Computer Vision Workshops. 4
Svebor Karaman, Giuseppe Lisanti, Andrew D. Bagdanov, and Alberto Del Bimbo. 2014. Leveraging local
neighborhood topology for large scale person re-identification. Pattern Recognition 47, 12 (December
2014), 3767 – 3778. 4
Martin Köstinger, Martin Hirzer, Paul Wohlhart, Peter M. Roth, and Horst Bischof. 2012. Large Scale Metric
Learning from Equivalence Constraints. In Proc. of the Conf. on Computer Vision and Pattern Recogni-
tion. 3, 4
Wei Li and Xiaogang Wang. 2013. Locally Aligned Feature Transforms across Views. In Proc. of the Conf. on
Computer Vision and Pattern Recognition. 4, 10, 11
Wei Li, Rui Zhao, and Xiaogang Wang. 2013. Human Reidentification with Transferred Metric Learning. In
Proc. of the Asian Conf. on Computer Vision. 9
Wei Li, Rui Zhao, Tong Xiao, and Xiaogang Wang. 2014. DeepReID: Deep Filter Pairing Neural Network for
Person Re-Identification. In Proc. of the Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition. 2, 13
Shengcai Liao, Yang Hu, Xiangyu Zhu, and Stan Z. Li. 2015. Person Re-Identification by Local Maximal
Occurrence Representation and Metric Learning. In Proc. of the Conf. on Computer Vision and Pattern
Recognition. 4, 10, 11, 12, 13  

Giuseppe Lisanti, Iacopo Masi, Andrew D. Bagdanov, and Alberto Del Bimbo. 2015. Person Re-identification
by Iterative Re-weighted Sparse Ranking. Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 37, 8 (August 2015), 1629–
1642. 4, 6
Giuseppe Lisanti, Iacopo Masi, and Alberto Del Bimbo. 2014. Matching People across Camera Views us-
ing Kernel Canonical Correlation Analysis. In Proc. of the ACM/IEEE Int. Conf. on Distributed Smart
Cameras. 4, 6, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15
Hao Liu, Meibin Qi, and Jianguo Jiang. 2015a. Kernelized relaxed margin components analysis for person
re-identification. IEEE Signal Processing Letters 22, 7 (July 2015), 910–914. 3, 4, 11
Xiaokai Liu, Hongyu Wang, Yi Wu, Jimei Yang, and Ming-Hsuan Yang. 2015b. An Ensemble Color Model
for Human Re-identification. In Proc. of the Winter Conf. on App. of Computer Vision. 3, 11, 12
T. Ojala, M. Pietikainen, and T. Maenpaa. 2002. Multiresolution gray-scale and rotation invariant texture
classification with local binary patterns. Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 24, 7 (July 2002), 971–987. 6
Sakrapee Paisitkriangkrai, Chunhua Shen, and Anton van den Hengel. 2015. Learning to Rank in Person
Re-Identification With Metric Ensembles. In Proc. of the Conf. on Computer Vision and Pattern Recog-
nition. 3, 11, 12, 13
Bryan Prosser, Wei-Shi Zheng, Shaogang Gong, and Tao Xiang. 2010. Person Re-Identification by Support
Vector Ranking. In Proc. of the British Machine Vision Conference. 4
Ali Rahimi and Benjamin Recht. 2007. Random Features for Large-Scale Kernel Machines. In Proc. of the
Conf. on Neural Information Processing Systems. 16
Peter M. Roth, Martin Hirzer, Martin Koestinger, Csaba Beleznai, and Horst Bischof. 2014. Mahalanobis
Distance Learning for Person Re-Identification. In Person Re-Identification, Shaogang Gong, Marco
Cristani, Shuicheng Yan, and Chen C. Loy (Eds.). Springer, London, United Kingdom, 247–267. 9
Xiaogang Wang Rui Zhao, Wanli Ouyang. 2013. Unsupervised Salience Learning for Person Re-
identification. In Proc. of the Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition. 3, 11
Yang Shen, Weiyao Lin, Junchi Yan, Mingliang Xu, Jianxin Wu, and Jingdong Wang. 2015. Person Re-
Identification With Correspondence Structure Learning. In Proc. of the Int. Conf. on Computer Vision.
3, 11, 12
Zhiyuan Shi, Timothy M. Hospedales, and Tao Xiang. 2015. Transferring a Semantic Representation for
Person Re-Identification and Search. In Proc. of the Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition.
3, 11, 12, 13
Yaniv Taigman, Ming Yang, Marc’Aurelio Ranzato, and Lior Wolf. 2014. DeepFace: Closing the Gap to
Human-Level Performance in Face Verification. In Proc. of the Conf. on Computer Vision and Pattern
Recognition. 2
Roberto Vezzani, Davide Baltieri, and Rita Cucchiara. 2013. People reidentification in surveillance and
forensics: A survey. ACM Computing Surveys (CSUR) 46, 2 (November 2013), 29:1–29:37. 2
Jin Wang, Nong Sang, Zheng Wang, and Changxin Gao. 2016. Similarity Learning with Top-heavy Ranking
Loss for Person Re-identification. IEEE Signal Processing Letters 23, 1 (January 2016), 84–88. 3, 11, 12,
13
Weiran Wang and Karen Livescu. 2016. Large-Scale Approximate Kernel Canonical Correlation Analysis.
In Proc. of the Int. Conf. on Learning Representations. 17
Kilian Q. Weinberger and Lawrence K. Saul. 2009. Distance metric learning for large margin nearest neigh-
bor classification. The Journal of Machine Learning Research 10 (June 2009), 207–244. 3, 10, 11
Fei Xiong, Mengran Gou, Octavia Camps, and Mario Sznaier. 2014. Person Re-Identification Using Kernel-
Based Metric Learning Methods. In Proc. of the European Conf. on Computer Vision. 3, 11
Yang Yang, Jimei Yang, Junjie Yan, Shengcai Liao, Dong Yi, and Stan Z. Li. 2014. Salient Color Names for
Person Re-identification. In Proc. of the European Conf. on Computer Vision. 3, 11, 12
Dong Yi, Zhen Lei, and Stan Z. Li. 2014a. Deep Metric Learning for Person Re-Identification. In Proc. of the
Int. Conf. on Pattern Recognition. 2
Dong Yi, Zhen Lei, and Stan Z. Li. 2014b. Deep Metric Learning for Practical Person Re-Identification. arxiv
preprint abs/1407.4979 (2014). 2, 11, 12
Rui Zhao, Wanli Ouyang, and Xiaogang Wang. 2013. Person Re-identification by Salience Matching. In Proc.
of the Int. Conf. on Computer Vision. 3, 11
Rui Zhao, Wanli Ouyang, and Xiaogang Wang. 2014. Learning Mid-level Filters for Person Re-identification.
In Proc. of the Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition. 3, 11, 13

查看全文
如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系编程学习网邮箱:809451989@qq.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

  1. 孙剑:如何打造云、端、芯上的视觉计算 | CCF-GAIR 2018

    本文经授权转自雷锋网李诗。2018 全球人工智能与机器人峰会(CCF-GAIR)在深圳召开,峰会由中国计算机学会(CCF)主办,雷锋网、香港中文大学(深圳)承办,得到了深圳市宝安区政…...

    2024/3/14 21:29:42
  2. 关于表情识别-综述 FER --FER2013

    表情识别综述 AI 前线导读: 面部表情识别技术(FER)正逐渐从实验室数据集测试走向挑战真实场景下的识别。随着深度学习技术在各领域中的成功,深度神经网络被越来越多地用于学习判别性特征表示。目前的深度面部表情识别系统通常面临…...

    2024/3/14 21:29:38
  3. 多年收集的一些稀有软件3

    QQ:365543212 Digital Canal Multiple Load Footing v4.5 1CD(定义出梯形的、带状的或矩形的脚柱的多种负重) Digital Canal Quick Wall v5.7 1CD(保留墙设计软件,同时拥有卓越的精确性) Digital Canal Spread Footin…...

    2024/3/14 3:36:43
  4. 9 月份 GitHub 上出现了哪些热门开源项目?

    微信搜 “GitHubDaily” 点关注设为 “星标”,每天带你逛 GitHub!转自开源最前线,作者猿妹今天跟大家简单盘点下,9 月份的时候 GitHub 上都出现了哪些开源项目。9 月份 GitHub 上最热门的开源项目排行已经出炉啦,在本月…...

    2024/3/13 20:32:14
  5. AI不止能美颜,美妆迁移这样做 | 赠书

    本文内容节选自《深度学习之人脸图像处理:核心算法与案例实践》,作者言有三。美颜和美妆是人脸中很常见的技术,在网络直播以及平常的社交生活中都有很多应用场景。本文重点介绍的是人脸妆造迁移的核心技术及其相关资源。想要了解关于深度学习…...

    2024/3/13 20:32:13
  6. CV之PoseEstimation:Pose Estimation人体姿态估计(AI识人,OpenPose+DeepCut+RMPE+Mask RCNN)的简介、案例应用之详细攻略

    CV之PoseEstimation:Pose Estimation人体姿态估计(AI识人,OpenPose+DeepCut+RMPE+Mask RCNN)的简介、案例应用之详细攻略 目录 Pose Estimation人人体姿态估计的引入——AI识别人的五重境界 Pose Estimation人体姿态估计的简介...

    2024/3/28 15:21:21
  7. Quartus II里面的verilog文件模板

    l 单口RAM // Quartus II Verilog Template // Single port RAM with single read/write address module single_port_ram (input [(DATA_WIDTH-1):0] data,input [(ADDR_WIDTH-1):0] addr,input we, clk,output reg [(DATA_WIDTH-1):0] q );parameter DATA_WIDTH = 8;p…...

    2024/3/13 20:32:09
  8. 时隔一年,盘点CVPR 2019影响力最大的20篇论文

    CVPR 2019 已经过去一年了,本文盘点其中影响力最大的 20 篇论文,这里的影响力以谷歌学术上显示的论文的引用量排序,截止时间为2020年7月22日。其中的一些结论蛮有意思的:1. 这 20 篇论文全部开源了。不开源的论文复现代价大&#…...

    2024/3/13 20:32:10
  9. 斯坦福大学计算机类课程视频

    斯坦福大学计算机类课程都是以CS开头编号,可以在网址https://exploredegrees.stanford.edu/coursedescriptions/cs/查询,在网上可以登录查看课程的课件和视频等,在B站上可以搜索到部分带中文字幕的授课视频,名校的视频确实非常板扎…...

    2024/3/13 20:32:09
  10. 人脸关键点检测论文总结

    文章目录第一部分:人脸关键点检测历年论文汇总1.1 2013 年以前1.2 2013 年1.2.1 CVPR 2013: DCNN —— Deep Convolutional Network Cascade for Facial Point Detection1.3 2014 年1.3.1 ECCV 2014: TCDCN —— Facial Landmark Detection by Deep Multi-task Lear…...

    2024/3/13 20:32:06
  11. 利用docker 搭建deepfake faceswap 环境

    如果你不想在本地做繁琐的环境配置,你可以下载一个搭载有faceswap开发环境的docker 镜像。 下载搭载有faceswap的docker 镜像 docker pull curlyxi/faceswap:v1. 启动docker: sudo docker run -t -i --nethost curlyxi/faceswap:v1 在docker终端执行 cd /notebo…...

    2024/3/13 20:32:06
  12. pytorch 生成模型_在pytorch上编写您的第一个生成对抗网络模型

    pytorch 生成模型Detailed instructions for constructing generative adversarial neural networks (GANs) using the example of two models implemented using the PyTorch deep learning framework.使用通过PyTorch深度学习框架实现的两个模型的示例来构建生成对抗性神经网…...

    2024/3/14 15:12:09
  13. 深度学习在计算机视觉中的应用长篇综述

    深度学习在计算机视觉中的应用长篇综述 前言 2012年ImageNet比赛,使深度学习在计算机视觉领域在全世界名声大震,由此人工智能的全球大爆发。第一个研究CNN的专家使Yann LeCun,现就职于Facebook和纽约大学。第一个CNN模型就是Yann LeCun发明…...

    2024/3/14 21:29:37
  14. 内容 AI:建立统一的跨媒体多模态内容理解内核

    转载:https://aijishu.com/a/1060000000089247 作者: 孙子荀 zixunsuntencent.com,腾讯 专家研究员 Jeff Dean 谈 2020 年机器学习趋势:多任务和多模式学习将成为突破口 2019 年下半年,CDG 广告、 CSIG 音视频&…...

    2024/3/27 4:16:30
  15. 机器人工程本科专业课教学资源汇总(2018年暑假补充学习用)

    手机应用软件:Robotics Engineering - Apps on Google Play This Robotics Engineering App provides the basic know-how on the foundations of robotics: modelling, planning and control. The App takes the user through a step-by step design process in t…...

    2024/3/14 21:29:34
  16. NIPS2019 | 2019NIPS论文 | NeurIPS2019最新更新论文~持续更新| NIPS2019百度云下载

    论文下载百度云链接:链接:https://pan.baidu.com/s/100OAXTIOTPoMjbi-dwOcxA 提取码:请关注【计算机视觉联盟】微信公众号,回复:NIPS2019 今天更新到2019年9月6号 目录 今天更新到2019年9月4号 Understanding the…...

    2024/3/14 21:29:33
  17. 云计算的技术路线探讨

    引言当前的“云计算”一词已经被神话,似乎快成了放之四海皆准的时髦真理,就好比当初言必称“希腊”一般,表面光芒四射,但实际上却无比教条、且越来越令人生厌。作为“云计算”的一个普通开发者和推广者,很有必要通过亲身实践,以正视听,希望能让后来者(云计算系统的开发…...

    2024/3/14 21:29:33
  18. camvid数据集介绍_语义分割的数据集

    背景语义分割指的是把图像中的每个像素都划分到某一个类别上。实现算法上,有传统时代的grab cut、ML时代的TextonForest、DL时代的FCN 、SegNet 、Dilated Convolutions 、DeepLab (v1 & v2)、RefineNet 、PSPNet 、Large Kernel Matters 、DeepLab v3等。当然了…...

    2024/3/14 21:29:30
  19. [语义分割]训练deeplabv3(一):建立自己的数据集

    [deeplabv3]:https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/deeplab [labelme]:https://github.com/wkentaro/labelme 简介 本博客主要介绍了,deeplabv3训练前的自己数据集准备工作: 即将用labelme标记的自己的语义分割数据集转化为deeplabv3训练支持的tfreco…...

    2024/3/14 21:29:29
  20. 解决“OSError: [WinError 126] 找不到指定的模块”的问题 Win10

    针对情景: Win10下运行py工程报错,最后一行为“OSError: [WinError 126] 找不到指定的模块”倒数第二端为Shapely相关函数的语句(如下图)PS:其他情景用该方法未必有效 问题原因: 由上图可见,倒…...

    2024/3/14 21:29:28

最新文章

  1. 婴儿专用洗衣机哪个牌子好?四大爆款婴儿洗衣机合集安利

    婴儿的衣物需要特别的护理,因为婴儿的皮肤非常娇嫩,需要一个无菌,没有刺激性的洗涤环境,于是婴儿洗衣机应运而生。如果你非常注重婴儿衣物的卫生问题,那么婴儿洗衣机则是非常理想的选择。毕竟,在婴儿吃奶或…...

    2024/3/28 18:14:32
  2. 梯度消失和梯度爆炸的一些处理方法

    在这里是记录一下梯度消失或梯度爆炸的一些处理技巧。全当学习总结了如有错误还请留言,在此感激不尽。 权重和梯度的更新公式如下: w w − η ⋅ ∇ w w w - \eta \cdot \nabla w ww−η⋅∇w 个人通俗的理解梯度消失就是网络模型在反向求导的时候出…...

    2024/3/20 10:50:27
  3. 用go实现一个任务调度类 (泛型)

    用go实现一个任务调度类 (泛型) 源码地址: https://github.com/robinfoxnan/BirdTalkServer/blob/main/server/core/workmanager.go 1.概述 实现了一个简单的任务管理系统,允许用户定义任务和工作者,并将任务分配给…...

    2024/3/27 22:58:43
  4. Vue2(四):Vue监测数据的原理

    一、先来看一个问题 添加一个按钮点击更新马冬梅的信息&#xff1a; <button click"gengxin">点击更新马冬梅的信息</button> methods:{gengxin(){this.person[1].name马老师,this.person[1].age50,this.person[1].sex男}} 下面这种方式就不能奏效&a…...

    2024/3/28 16:47:08
  5. 【外汇早评】美通胀数据走低,美元调整

    原标题:【外汇早评】美通胀数据走低,美元调整昨日美国方面公布了新一期的核心PCE物价指数数据,同比增长1.6%,低于前值和预期值的1.7%,距离美联储的通胀目标2%继续走低,通胀压力较低,且此前美国一季度GDP初值中的消费部分下滑明显,因此市场对美联储后续更可能降息的政策…...

    2024/3/27 10:21:24
  6. 【原油贵金属周评】原油多头拥挤,价格调整

    原标题:【原油贵金属周评】原油多头拥挤,价格调整本周国际劳动节,我们喜迎四天假期,但是整个金融市场确实流动性充沛,大事频发,各个商品波动剧烈。美国方面,在本周四凌晨公布5月份的利率决议和新闻发布会,维持联邦基金利率在2.25%-2.50%不变,符合市场预期。同时美联储…...

    2024/3/24 20:11:25
  7. 【外汇周评】靓丽非农不及疲软通胀影响

    原标题:【外汇周评】靓丽非农不及疲软通胀影响在刚结束的周五,美国方面公布了新一期的非农就业数据,大幅好于前值和预期,新增就业重新回到20万以上。具体数据: 美国4月非农就业人口变动 26.3万人,预期 19万人,前值 19.6万人。 美国4月失业率 3.6%,预期 3.8%,前值 3…...

    2024/3/18 12:12:47
  8. 【原油贵金属早评】库存继续增加,油价收跌

    原标题:【原油贵金属早评】库存继续增加,油价收跌周三清晨公布美国当周API原油库存数据,上周原油库存增加281万桶至4.692亿桶,增幅超过预期的74.4万桶。且有消息人士称,沙特阿美据悉将于6月向亚洲炼油厂额外出售更多原油,印度炼油商预计将每日获得至多20万桶的额外原油供…...

    2024/3/24 20:11:23
  9. 【外汇早评】日本央行会议纪要不改日元强势

    原标题:【外汇早评】日本央行会议纪要不改日元强势近两日日元大幅走强与近期市场风险情绪上升,避险资金回流日元有关,也与前一段时间的美日贸易谈判给日本缓冲期,日本方面对汇率问题也避免继续贬值有关。虽然今日早间日本央行公布的利率会议纪要仍然是支持宽松政策,但这符…...

    2024/3/26 20:58:42
  10. 【原油贵金属早评】欧佩克稳定市场,填补伊朗问题的影响

    原标题:【原油贵金属早评】欧佩克稳定市场,填补伊朗问题的影响近日伊朗局势升温,导致市场担忧影响原油供给,油价试图反弹。此时OPEC表态稳定市场。据消息人士透露,沙特6月石油出口料将低于700万桶/日,沙特已经收到石油消费国提出的6月份扩大出口的“适度要求”,沙特将满…...

    2024/3/28 17:01:12
  11. 【外汇早评】美欲与伊朗重谈协议

    原标题:【外汇早评】美欲与伊朗重谈协议美国对伊朗的制裁遭到伊朗的抗议,昨日伊朗方面提出将部分退出伊核协议。而此行为又遭到欧洲方面对伊朗的谴责和警告,伊朗外长昨日回应称,欧洲国家履行它们的义务,伊核协议就能保证存续。据传闻伊朗的导弹已经对准了以色列和美国的航…...

    2024/3/24 5:55:47
  12. 【原油贵金属早评】波动率飙升,市场情绪动荡

    原标题:【原油贵金属早评】波动率飙升,市场情绪动荡因中美贸易谈判不安情绪影响,金融市场各资产品种出现明显的波动。随着美国与中方开启第十一轮谈判之际,美国按照既定计划向中国2000亿商品征收25%的关税,市场情绪有所平复,已经开始接受这一事实。虽然波动率-恐慌指数VI…...

    2024/3/27 10:28:22
  13. 【原油贵金属周评】伊朗局势升温,黄金多头跃跃欲试

    原标题:【原油贵金属周评】伊朗局势升温,黄金多头跃跃欲试美国和伊朗的局势继续升温,市场风险情绪上升,避险黄金有向上突破阻力的迹象。原油方面稍显平稳,近期美国和OPEC加大供给及市场需求回落的影响,伊朗局势并未推升油价走强。近期中美贸易谈判摩擦再度升级,美国对中…...

    2024/3/26 23:04:51
  14. 【原油贵金属早评】市场情绪继续恶化,黄金上破

    原标题:【原油贵金属早评】市场情绪继续恶化,黄金上破周初中国针对于美国加征关税的进行的反制措施引发市场情绪的大幅波动,人民币汇率出现大幅的贬值动能,金融市场受到非常明显的冲击。尤其是波动率起来之后,对于股市的表现尤其不安。隔夜美国股市出现明显的下行走势,这…...

    2024/3/26 11:20:25
  15. 【外汇早评】美伊僵持,风险情绪继续升温

    原标题:【外汇早评】美伊僵持,风险情绪继续升温昨日沙特两艘油轮再次发生爆炸事件,导致波斯湾局势进一步恶化,市场担忧美伊可能会出现摩擦生火,避险品种获得支撑,黄金和日元大幅走强。美指受中美贸易问题影响而在低位震荡。继5月12日,四艘商船在阿联酋领海附近的阿曼湾、…...

    2024/3/24 20:11:18
  16. 【原油贵金属早评】贸易冲突导致需求低迷,油价弱势

    原标题:【原油贵金属早评】贸易冲突导致需求低迷,油价弱势近日虽然伊朗局势升温,中东地区几起油船被袭击事件影响,但油价并未走高,而是出于调整结构中。由于市场预期局势失控的可能性较低,而中美贸易问题导致的全球经济衰退风险更大,需求会持续低迷,因此油价调整压力较…...

    2024/3/28 9:10:53
  17. 氧生福地 玩美北湖(上)——为时光守候两千年

    原标题:氧生福地 玩美北湖(上)——为时光守候两千年一次说走就走的旅行,只有一张高铁票的距离~ 所以,湖南郴州,我来了~ 从广州南站出发,一个半小时就到达郴州西站了。在动车上,同时改票的南风兄和我居然被分到了一个车厢,所以一路非常愉快地聊了过来。 挺好,最起…...

    2024/3/24 20:11:16
  18. 氧生福地 玩美北湖(中)——永春梯田里的美与鲜

    原标题:氧生福地 玩美北湖(中)——永春梯田里的美与鲜一觉醒来,因为大家太爱“美”照,在柳毅山庄去寻找龙女而错过了早餐时间。近十点,向导坏坏还是带着饥肠辘辘的我们去吃郴州最富有盛名的“鱼头粉”。说这是“十二分推荐”,到郴州必吃的美食之一。 哇塞!那个味美香甜…...

    2024/3/24 20:11:15
  19. 氧生福地 玩美北湖(下)——奔跑吧骚年!

    原标题:氧生福地 玩美北湖(下)——奔跑吧骚年!让我们红尘做伴 活得潇潇洒洒 策马奔腾共享人世繁华 对酒当歌唱出心中喜悦 轰轰烈烈把握青春年华 让我们红尘做伴 活得潇潇洒洒 策马奔腾共享人世繁华 对酒当歌唱出心中喜悦 轰轰烈烈把握青春年华 啊……啊……啊 两…...

    2024/3/27 7:12:50
  20. 扒开伪装医用面膜,翻六倍价格宰客,小姐姐注意了!

    原标题:扒开伪装医用面膜,翻六倍价格宰客,小姐姐注意了!扒开伪装医用面膜,翻六倍价格宰客!当行业里的某一品项火爆了,就会有很多商家蹭热度,装逼忽悠,最近火爆朋友圈的医用面膜,被沾上了污点,到底怎么回事呢? “比普通面膜安全、效果好!痘痘、痘印、敏感肌都能用…...

    2024/3/24 20:11:13
  21. 「发现」铁皮石斛仙草之神奇功效用于医用面膜

    原标题:「发现」铁皮石斛仙草之神奇功效用于医用面膜丽彦妆铁皮石斛医用面膜|石斛多糖无菌修护补水贴19大优势: 1、铁皮石斛:自唐宋以来,一直被列为皇室贡品,铁皮石斛生于海拔1600米的悬崖峭壁之上,繁殖力差,产量极低,所以古代仅供皇室、贵族享用 2、铁皮石斛自古民间…...

    2024/3/26 11:21:23
  22. 丽彦妆\医用面膜\冷敷贴轻奢医学护肤引导者

    原标题:丽彦妆\医用面膜\冷敷贴轻奢医学护肤引导者【公司简介】 广州华彬企业隶属香港华彬集团有限公司,专注美业21年,其旗下品牌: 「圣茵美」私密荷尔蒙抗衰,产后修复 「圣仪轩」私密荷尔蒙抗衰,产后修复 「花茵莳」私密荷尔蒙抗衰,产后修复 「丽彦妆」专注医学护…...

    2024/3/24 20:11:12
  23. 广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM4项须知!

    原标题:广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM4项须知!广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM流程及注意事项解读: 械字号医用面膜,其实在我国并没有严格的定义,通常我们说的医美面膜指的应该是一种「医用敷料」,也就是说,医用面膜其实算作「医疗器械」的一种,又称「医用冷敷贴」。 …...

    2024/3/28 12:42:28
  24. 械字号医用眼膜缓解用眼过度到底有无作用?

    原标题:械字号医用眼膜缓解用眼过度到底有无作用?医用眼膜/械字号眼膜/医用冷敷眼贴 凝胶层为亲水高分子材料,含70%以上的水分。体表皮肤温度传导到本产品的凝胶层,热量被凝胶内水分子吸收,通过水分的蒸发带走大量的热量,可迅速地降低体表皮肤局部温度,减轻局部皮肤的灼…...

    2024/3/26 9:58:17
  25. 配置失败还原请勿关闭计算机,电脑开机屏幕上面显示,配置失败还原更改 请勿关闭计算机 开不了机 这个问题怎么办...

    解析如下&#xff1a;1、长按电脑电源键直至关机&#xff0c;然后再按一次电源健重启电脑&#xff0c;按F8健进入安全模式2、安全模式下进入Windows系统桌面后&#xff0c;按住“winR”打开运行窗口&#xff0c;输入“services.msc”打开服务设置3、在服务界面&#xff0c;选中…...

    2022/11/19 21:17:18
  26. 错误使用 reshape要执行 RESHAPE,请勿更改元素数目。

    %读入6幅图像&#xff08;每一幅图像的大小是564*564&#xff09; f1 imread(WashingtonDC_Band1_564.tif); subplot(3,2,1),imshow(f1); f2 imread(WashingtonDC_Band2_564.tif); subplot(3,2,2),imshow(f2); f3 imread(WashingtonDC_Band3_564.tif); subplot(3,2,3),imsho…...

    2022/11/19 21:17:16
  27. 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机...

    win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”问题的解决方法在win7系统关机时如果有升级系统的或者其他需要会直接进入一个 等待界面&#xff0c;在等待界面中我们需要等待操作结束才能关机&#xff0c;虽然这比较麻烦&#xff0c;但是对系统进行配置和升级…...

    2022/11/19 21:17:15
  28. 台式电脑显示配置100%请勿关闭计算机,“准备配置windows 请勿关闭计算机”的解决方法...

    有不少用户在重装Win7系统或更新系统后会遇到“准备配置windows&#xff0c;请勿关闭计算机”的提示&#xff0c;要过很久才能进入系统&#xff0c;有的用户甚至几个小时也无法进入&#xff0c;下面就教大家这个问题的解决方法。第一种方法&#xff1a;我们首先在左下角的“开始…...

    2022/11/19 21:17:14
  29. win7 正在配置 请勿关闭计算机,怎么办Win7开机显示正在配置Windows Update请勿关机...

    置信有很多用户都跟小编一样遇到过这样的问题&#xff0c;电脑时发现开机屏幕显现“正在配置Windows Update&#xff0c;请勿关机”(如下图所示)&#xff0c;而且还需求等大约5分钟才干进入系统。这是怎样回事呢&#xff1f;一切都是正常操作的&#xff0c;为什么开时机呈现“正…...

    2022/11/19 21:17:13
  30. 准备配置windows 请勿关闭计算机 蓝屏,Win7开机总是出现提示“配置Windows请勿关机”...

    Win7系统开机启动时总是出现“配置Windows请勿关机”的提示&#xff0c;没过几秒后电脑自动重启&#xff0c;每次开机都这样无法进入系统&#xff0c;此时碰到这种现象的用户就可以使用以下5种方法解决问题。方法一&#xff1a;开机按下F8&#xff0c;在出现的Windows高级启动选…...

    2022/11/19 21:17:12
  31. 准备windows请勿关闭计算机要多久,windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机怎么办...

    有不少windows10系统用户反映说碰到这样一个情况&#xff0c;就是电脑提示正在准备windows请勿关闭计算机&#xff0c;碰到这样的问题该怎么解决呢&#xff0c;现在小编就给大家分享一下windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机的具体第一种方法&#xff1a;1、2、依次…...

    2022/11/19 21:17:11
  32. 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”的解决方法...

    今天和大家分享一下win7系统重装了Win7旗舰版系统后&#xff0c;每次关机的时候桌面上都会显示一个“配置Windows Update的界面&#xff0c;提示请勿关闭计算机”&#xff0c;每次停留好几分钟才能正常关机&#xff0c;导致什么情况引起的呢&#xff1f;出现配置Windows Update…...

    2022/11/19 21:17:10
  33. 电脑桌面一直是清理请关闭计算机,windows7一直卡在清理 请勿关闭计算机-win7清理请勿关机,win7配置更新35%不动...

    只能是等着&#xff0c;别无他法。说是卡着如果你看硬盘灯应该在读写。如果从 Win 10 无法正常回滚&#xff0c;只能是考虑备份数据后重装系统了。解决来方案一&#xff1a;管理员运行cmd&#xff1a;net stop WuAuServcd %windir%ren SoftwareDistribution SDoldnet start WuA…...

    2022/11/19 21:17:09
  34. 计算机配置更新不起,电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?

    原标题&#xff1a;电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办&#xff1f;win7系统中在开机与关闭的时候总是显示“配置windows update请勿关闭计算机”相信有不少朋友都曾遇到过一次两次还能忍但经常遇到就叫人感到心烦了遇到这种问题怎么办呢&#xff1f;一般的方…...

    2022/11/19 21:17:08
  35. 计算机正在配置无法关机,关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机...

    关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 &#xff0c;然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容&#xff0c;让我们赶快一起来看一下吧&#xff01;关机提示 windows7 正在配…...

    2022/11/19 21:17:05
  36. 钉钉提示请勿通过开发者调试模式_钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用...

    钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用 更新时间:2020-04-20 22:24:19 浏览次数:729次 区域: 南阳 > 卧龙 列举网提醒您:为保障您的权益,请不要提前支付任何费用! 虚拟位置外设器!!轨迹模拟&虚拟位置外设神器 专业用于:钉钉,外勤365,红圈通,企业微信和…...

    2022/11/19 21:17:05
  37. 配置失败还原请勿关闭计算机怎么办,win7系统出现“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”,长时间没反应,无法进入系统的解决方案...

    前几天班里有位学生电脑(windows 7系统)出问题了&#xff0c;具体表现是开机时一直停留在“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”这个界面&#xff0c;长时间没反应&#xff0c;无法进入系统。这个问题原来帮其他同学也解决过&#xff0c;网上搜了不少资料&#x…...

    2022/11/19 21:17:04
  38. 一个电脑无法关闭计算机你应该怎么办,电脑显示“清理请勿关闭计算机”怎么办?...

    本文为你提供了3个有效解决电脑显示“清理请勿关闭计算机”问题的方法&#xff0c;并在最后教给你1种保护系统安全的好方法&#xff0c;一起来看看&#xff01;电脑出现“清理请勿关闭计算机”在Windows 7(SP1)和Windows Server 2008 R2 SP1中&#xff0c;添加了1个新功能在“磁…...

    2022/11/19 21:17:03
  39. 请勿关闭计算机还原更改要多久,电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机怎么办...

    许多用户在长期不使用电脑的时候&#xff0c;开启电脑发现电脑显示&#xff1a;配置windows更新失败&#xff0c;正在还原更改&#xff0c;请勿关闭计算机。。.这要怎么办呢&#xff1f;下面小编就带着大家一起看看吧&#xff01;如果能够正常进入系统&#xff0c;建议您暂时移…...

    2022/11/19 21:17:02
  40. 还原更改请勿关闭计算机 要多久,配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以...

    配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机&#xff0c;电脑开机后一直显示以以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容&#xff0c;让我们赶快一起来看一下吧&#xff01;配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机&#x…...

    2022/11/19 21:17:01
  41. 电脑配置中请勿关闭计算机怎么办,准备配置windows请勿关闭计算机一直显示怎么办【图解】...

    不知道大家有没有遇到过这样的一个问题&#xff0c;就是我们的win7系统在关机的时候&#xff0c;总是喜欢显示“准备配置windows&#xff0c;请勿关机”这样的一个页面&#xff0c;没有什么大碍&#xff0c;但是如果一直等着的话就要两个小时甚至更久都关不了机&#xff0c;非常…...

    2022/11/19 21:17:00
  42. 正在准备配置请勿关闭计算机,正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了解决教程...

    当电脑出现正在准备配置windows请勿关闭计算机时&#xff0c;一般是您正对windows进行升级&#xff0c;但是这个要是长时间没有反应&#xff0c;我们不能再傻等下去了。可能是电脑出了别的问题了&#xff0c;来看看教程的说法。正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了方法一…...

    2022/11/19 21:16:59
  43. 配置失败还原请勿关闭计算机,配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机...

    我们使用电脑的过程中有时会遇到这种情况&#xff0c;当我们打开电脑之后&#xff0c;发现一直停留在一个界面&#xff1a;“配置Windows Update失败&#xff0c;还原更改请勿关闭计算机”&#xff0c;等了许久还是无法进入系统。如果我们遇到此类问题应该如何解决呢&#xff0…...

    2022/11/19 21:16:58
  44. 如何在iPhone上关闭“请勿打扰”

    Apple’s “Do Not Disturb While Driving” is a potentially lifesaving iPhone feature, but it doesn’t always turn on automatically at the appropriate time. For example, you might be a passenger in a moving car, but your iPhone may think you’re the one dri…...

    2022/11/19 21:16:57