1、大三参加了国家大学生创新创业计划,题目是“监控视频质量自诊断”,第一次接触了图像,本科毕业设计“基于Hog特征的行人检测算法研究”第一次和机器学习和样本打交道,接下来零零散散的参与了一些项目,但是交往时间最长的还是“人脸识别”,因此也开始了和深度学习的交往;
2、研一的时候第一次参加全国研究生智慧城市挑战赛,报名了“人脸识别”,这个比赛的任务是Gallery为10个人的单幅高分辨图像,需要在视频拍摄的画面帧(两个场景,平均1000帧,每帧20~30人)中识别出gallery中的人。第一次尝试了LBP、Hog特征等,还有各种提交格式的问题,热个身,但是下定决心一定要参加来年的人脸识别挑战赛;研二的时候最后采用了VGG来作为特征提取,利用标签传播算法对检测到人脸进行识别分类的算法,在一个月的擂台赛中,有时候会为了等提交的成绩感觉时间过得很漫长,也有过很多次通宵经历,最后我们的成绩是排名第7,而结果是取前6,当组委会通知我们提交程序exe测试算法的真实性,可能结果还会有变动,然后都已经回到家了又赶到学校跑程序,因为完整的跑一次得接近12个小时,又是一个通宵,最后得知自己提交的程序并没有进行测评,因为组委会觉得人脸识别的成绩是可靠的,心理还是很不甘心的。但是回想这段时间,每周和老师团队开例会,讨论进度,有过争论,大家明确分工,通宵过,学了好多东西,还是很值得回忆的。今年我研三了,但是今年的挑战赛没有了“人脸识别”的项目,心理有一些遗憾吧。
3、在北京实习的这段时间,首先接触的是OCR,接下来打算复现一篇今年ICCV文章(ReST for alignment-free face recognition)验证自己的想法,又开始了和人脸打交道,这两天从github上下载DeepID、Vgg之类的代码,打算参考,其实之前一直说自己做的是人脸识别,觉得都没有正式的看过实现,所以觉得现在才真正的开始了研究,静下心来好好做实验吧。
每天看到机器之心和新智元推送各种前沿的想法,比如说如何用深度学习去除人物图像背景,适用于初学者的TensorFlow代码资源集等会感慨有这么多优秀的资源,也会去感慨自己怎么没有想到这么做呢?
这个9月份充满了机遇和未知,有9月16、17号在清华举办的SIDAS 2017, 以及实习参与的奶牛的项目,又一次回到了起点,但是是新的起点,因为有了许多想法,还有要去见的人,昨晚满脑子都是文章和人脸数据,觉得时间一下子不够用了,那就给自己定一个Deadline, 然后全力以赴,逼自己一把,你就厉害了!
特别鸣谢虎群和雪山的《不会改变》,吉他弹唱,以及某人的忘了歌词,大家一起加油!