#Learning Spatiotemporal Features with 3D Convolutional Networks

#前言

一些git的操作记录，方便自己忘记之后查找～

#前言

好久没写笔记了，最近一直在忙毕业论文，今天趁着装Tex Live 2020的功夫忙里偷闲，折腾点东西。

因为自己日常用的东西里有一堆自己写的代码什么的，感觉需要用git进行版本控制，但是感觉传到github上又不太好，虽然虽然可以设置成私密的，但是总感觉不安全，自己弄个私有仓库吧。

#Res2Net: A New Multi-scale Backbone Architecture

在现实场景中的多尺度视觉模式是很常见的：

1. 在同一个场景中，不同的物体可能包含不同尺寸大小。
2. 对象的基本上下文信息可能占据比对象本身更大的区域。

#《快乐的 Linux 命令行》

一些技巧，记下来，之后可能会用到，省的去百度搜了

PAN或者说TEA、TSM、TSN这一系列网络所用的唯一的数据增强方法：GroupMultiScaleCrop。

#前言

懒真的是人类进步的究极动力= =
因为代码要在无数台机器上来回切换，我最开始用的是github，但是频繁改的时候github也太难用了。
后来用微云同步助手，不过这个只能我的windows和mac之间同步，linux没有客户端。
再后来知道了rsync这么一个工具，windows下也有，就三端同步特别方便，写一个命令行工具这边点一下同步到云，那边点一下从云上拉下来，完美。
再后来，也就是昨天，我实在懒得点那一下了，Linux内核支持文件的细粒度监控，用inotify实现，所以一下文件修改增加什么的都可以被监控到，然后自动监控，然后传上云，配合上vscode之类的编辑器的自动保存，感觉解放了自己！

本来想昨晚整理的，结果偷了个懒，就今天了= =！

#On the Integration of Optical Flow and Action Recognition

PAN的参考文献之一，介绍了一些研究思路，以及光流对行为识别准确率影响最大的部分是边缘信息。