主要使用了matlab里meshgrid、surf和shading。MATLAB绘图参考meshgrid 生成栅格meshgrid(x,y)由向量x和向量y通过复制的方法产生绘制图形时所需的栅格数据点矩阵X、Y。该命令产生栅格数据方法为：将向量X作为矩阵X的一个行向量，并将向量X复制length(y)次，以构成栅格数据点X矩阵；同样，将向量y作为矩阵Y的一个列向量，并将向量y复制length(x)

Person Search Challenges and Solutions: A Survey摘要介绍Person Search深度特征表征学习Deep Metric Learning身份驱动检测工作总结和未来的方向多模态人物搜索。基于属性的人物搜索方法基于文本的人员搜索本质上是一个零概率学习问题结论摘要人身搜索由于其在现实世界中的应用和研究意义而受到越来越多的关注。人物搜索的目的是在一组场景图

很多教程都无法正常在新版工作，因此这里我更新一下教程。后面会再写一个如何加入cpp的教程。

作者: Mintong Kang;Dawn Song;Bo Li链接:http://arxiv.org/pdf/2311.16124v1备注: Accepted to NeurIPS 2023摘要:基于扩散的净化防御利用扩散模型去除对抗样本的精心设计的扰动，从而实现最先进的鲁棒性。最近的研究显示，即使是高级的攻击也无法有效地破坏这种防御，因为净化过程会导致计算图极其深层，这带来了梯度混淆、高内存成

zoe的参数来源广泛，定义不清晰，因此这里理清一下。

每个batch。

在传统cv中，涉及到颜色的任务有时会用hsv颜色模型。而在深度学习中全在用rgb，推测这一问题没有被深度学习领域的作者发现。于是今天我做了实验，发现只是有轻微提升，可能是rgb映射到hsv早已被模型学到了。点子失效。。。...

此外，我们通过组装从 SSL 嵌入推断出的空间一致的补丁来构建更大的图像，从而保留远程依赖性。我们的模型即使在训练期间未遇到的数据集上也是有效的，这证明了它们的稳健性和普遍性。我们进一步提出了一种新的评估流程，使用在生成的合成图上训练并在原始图上进行测试的模型来评估合成数据的质量。为了克服各自的限制，我们提出了一种新颖的空间扩散模型（SDM），它使用几次迭代逐渐将信息像素传递到整个图像，从而大大提

forward() 是执行该操作的代码。它可以需要 你想要多少个参数，其中一些是可选的，如果你 指定默认值。这里接受所有类型的 Python 对象。Tensor 跟踪历史记录的参数（即， requires_grad=True）将被转换为不跟踪历史记录的内容 在调用之前，它们的使用将被记录在图表中。请注意，这 逻辑不会遍历列表/字典/任何其他数据结构，只会 考虑作为调用的直接参数的张量。你可以 返回

越来越多的文献认识到现代深度学习 (DL) [ 3、12 ]在模型复杂性和数据集大小方面的巨大规模。DL 训练范例一次使用 GPU 集群和特殊加速器数天或数周。这种趋势阻碍了独立研究人员将最先进的技术应用于新的数据集和应用程序，甚至大型研究组织也以高昂的成本接受了这种方法。目前接受的方法[ 8 ]针对的是训练期间评估模型的每次迭代惩罚；然而，在减少训练迭代总数上并没有付出太多努力。