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第一次组会报告
31日做完了自己的第一次组会报告。 记得去年是9月1日正式搬进实验室,算来刚好是一年的最后一天。 报告的内容主要是图像特征描述子相关。 首先是Introduction,介绍了下特征点的应用场合,比如wide-baseline matching,3-D reconstruction,object reconizition,image retrieval,panoramic stitching等等 其次是State-of-art里介绍了经典的SIFT,GLOH,以及近两年来cvpr上发表的Daisy,OSID,HRI-CSLTP描述子 然后就是主要介绍了下我之前2个月一直在做的内容。大概就是基于一种局部不变坐标系下的某种不变量度量,来对特征点领域进行描述。 接着就是实验室结果,和SIFT进行多种场景变换下的对比,例如视角变化,尺度变化,光照变化,旋转,模糊,JPEG压缩等等。 最后就是Conclusion和Future work,总结了一下目前的结果,以及下一步研究思路。 大概花了4天时间来做PPT,跑实验结果,还是耗了些心力。本来想借此机会扭转下在胡core心目中经常迟到的形象,结果讲到一半他便有事走了,去清华参加一个博士答辩。。杯具啊。 接下来老板点评的时候,质疑我怎么都是一个月前的结果,然后问我最近干嘛了。解释了半天,原来他误以为我没有回家,一直待着实验室。囧,还好他知道我是回家了后,表示是他冤枉我了,总体评价了下我现在的工作还是不错的。 恩,新的一学年了又开始了,工资也涨了,博士也转了,好好加油吧,准备投11月的CVPR。 come on! PS:考虑到组会报告里面的实验室内容还没有整理成文发表,暂不上传ppt,有兴趣的童鞋可以私下交流。 标签:presentation, 实验室, 组会
DM presentation
周二的DM大作业presentation,第一个出场,便在讲台上面狂讲了50分钟,中途貌似还被偷拍了一张pp… Mrs Liu竟然连Adaboost都不知道,直接导致我解释了好半天怎么调weak classifier和samples的权重,以及samples的权重如何影响weak classifier的选择… 好不容易解释清楚samples的分布只和计算错误率有关,然后在准备一笔带过PCA时,又被抓住不放,使劲的问我78维->6维这个是怎么来的…其实就是求离散度矩阵的特征值,然后选前n个特征值总和占所有特征值总和大于预设阈值的n阿… 然后终于切入了我原计划的主题,如何找weak classifier…Perceptron方法的比较好懂,所以很快解释清楚了,但是其实具体实现时,在数据本身不可分时,搜索一个使错误率最小的超平面是很困难的。当讲到后面的shanzhai法,Mrs Liu又是连珠发问,十万个为什么又来了…最后还是yangyan上来解释清楚了~~ 话说这次dm作业的数据真BT,来自KDD2004的physical particles,当时winner的正确率是73%,我们现在只跑到68%~~继续加油吧… 总结一下,咳咳~ 这次上台讲project的感觉还是不错,越来越放的开了,一点也不紧张。主要还是胸有成竹,不怕质疑提问~~嘿嘿~~以后继续多锻炼演讲的能力!come on~ share一份李开复的slides: 21 Secrets to Becoming A Good Speaker share一份我们组的slides: Physical Particles classification 心平常,自非凡~~ PS: 周四听别的组的presentation,出来了2个NB的… … 继续阅读




