大海

原文地址：Revisiting Oxford and Paris: Large-Scale Image Retrieval Benchmarking

官方实现：filipradenovic/revisitop

• The Oxford Buildings Dataset
• The Paris Dataset

为了更好的组织和协作C++工程，尝试使用Google Code Style来帮助规范代码实现。

国庆节，有了一个充足的假期，想着出去散散心，爬了午潮山国家森林公园。石板路绵延了好几座山，花了两个多小时终于完成了整个行程，很辛苦，不过在茂密的树林中间行走会感觉格外的轻爽，眼前掠过的风景也给予我新奇的体验。

结束行程的时候，突然想到一件事情：为什么我喜欢登山？整个过程耗费了大量的体力和精力，甚至中间可能会出现小意外。是为了锻炼？还是为了放松心情？陶冶情操？

上面这些都有可能，另外我还有一个思考，那就是登山，是一件确定的事情。

原文地址：3rd Place Solution to “Google Landmark Retrieval 2020”

原文地址：2nd Place and 2nd Place Solution to Kaggle Landmark Recognition andRetrieval Competition 2019

官方实现：Research/CV/landmark

原文地址：Aggregating Deep Convolutional Features for Image Retrieval

官方实现：PyRetri/PyRetri

原文地址：A Benchmark on Tricks for Large-scale Image Retrieval

Torchvision在v0.11版本升级了许多内容，其中包括最新训练的基准模型，通过加入许多新的训练配置，极大的提高了原有的模型性能，比如将ResNet50从原来的76.130/92.862提升到80.858/95.434。这篇博文详细介绍了优化的过程 - How to Train State-Of-The-Art Models Using TorchVision’s Latest Primitives

记录一些瑞芯微电子畅销的主板信息