在刚刚结束的CVPR2018: DeepGlobe Road Extraction Challenge(全球卫星图像道路提取)比赛中,北京邮电大学信息与通信工程学院模式识别实验室张闯老师指导的研究生周理琛同学,脱颖而出,取得第一名的好成绩.本届CVPR规模浩大,有超过3309篇论文投稿,接收979篇论文.此次DeepGlobe道路检测比赛参加队伍众多,包括许多专业级的卫星公司和研究机构(其中,Road Extraction Challenge比赛的第2-4名都来自专业的地图和导航公司). htt…

爬取 CVPR 2018 过程中遇到的坑 使用语言及模块 语言: Python 3.6.6 模块: re requests lxml bs4 过程 一开始都挺顺利的,先获取到所有文章的链接再逐个爬取获取内容, 中间有一部分的是用正则进行匹配出想要的内容,写完了就想全部跑一遍试试吧. 爬到一半出错了,看了一下是这篇出问题了. 好吧,那就f12看看什么情况. emmmmm.... 跟之前的差不多啊... 直接复制下来匹配试试 ...都能匹配到啊... 直到....emmmm....看看不print出…

这是 CVPR 2018 的一篇少样本学习论文:Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning 源码地址:https://github.com/floodsung/LearningToCompare_FSL 环境选用 Tensorflow 1.4 因为他是 cuda8 的. 切换conda源 bash /public/script/switch_conda_source.sh 创建虚拟python环境 conda creat…

1．摘要 近年来,深度卷积神经网络(CNN)方法在单幅图像超分辨率(SISR)领域取得了非常大的进展.然而现有基于 CNN 的 SISR 方法主要假设低分辨率(LR)图像由高分辨率(HR)图像经过双三次 (bicubic) 降采样得到,因此当真实图像的退化过程不遵循该假设时,其超分辨结果会非常差.此外,现有的方法不能扩展到用单一模型解决多种不同的图像退化类型.为此,提出了一种维度拉伸策略使得单个卷积超分辨率网络能够将 SISR 退化过程的两个关键因素(即模糊核和噪声水平)作为网络输入.归因于此,…

Link of the Paper: https://arxiv.org/abs/1806.06422 Innovations: The authors propose a novel learning based discriminative evaluation metric that is directly trained to distinguish between human and machine-generated captions. They train an automatic…

Link of the Paper: https://arxiv.org/abs/1711.09151 Motivation: LSTM units are complex and inherently sequential across time. Convolutional networks have shown advantages on machine translation and conditional image generation. Innovation: The author…

我把我明天讲PPT的材料弄上来了........哈 哈哈…

论文将搜索空间从整体网络转化为卷积单元(cell),再按照设定堆叠成新的网络家族NASNet.不仅降低了搜索的复杂度,从原来的28天缩小到4天,而且搜索出来的结构具有扩展性,在小模型和大模型场景下都能使用更少的参数量和计算量来超越人类设计的模型,达到SOTA   来源:[晓飞的算法工程笔记] 公众号 论文: Learning Transferable Architectures for Scalable Image Recognition 论文地址:https://arxiv.org/abs/1…

CondenseNet特点在于可学习分组卷积的提出,结合训练过程进行剪枝,不仅能准确地剪枝,还能继续训练,使网络权重更平滑,是个很不错的工作   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文:Neural Architecture Search with Reinforcement Learning 论文地址:https://arxiv.org/abs/1711.09224 论文代码:https://github.com/ShichenLiu/CondenseNet Introduction   De…

2018  AI产业界大盘点 大事件盘点 “ 1.24——Facebook人工智能部门负责人Yann LeCun宣布卸任 Facebook人工智能研究部门(FAIR)的负责人Yann LeCun宣布卸任,之后将担任Facebook首席人工智能科学家,保留对FAIR的研究方向的控制.同时,原工作将由新任负责人Jérôme Pesenti  接替,Facebook应用机器学习小组(AML)和Yann  LeCun将同时向其汇报.而Jérôme Pesenti  将直接向Facebook  CTO汇报…