一.双线性汇合的计算过程: 第一步,计算Gram 矩阵: 对于一组H×W×D的feature maps,$\boldsymbol{x}_{i} \in \mathbb{R}^{D}$是图像的深度描述,其中$1 \leq i \leq H W$.双线性汇合双线性汇合是计算深度描述向量的格拉姆矩阵(Gram matrix),其中$\boldsymbol{G} \in \mathbb{R}^{D \times D}$. \begin{equation}\boldsymbol{G} :=\frac{1}…

PyTorch常用代码段整理合集 转自:知乎 作者:张皓 众所周知,程序猿在写代码时通常会在网上搜索大量资料,其中大部分是代码段.然而,这项工作常常令人心累身疲,耗费大量时间.所以,今天小编转载了知乎上的一篇文章,介绍了一些常用PyTorch代码段,希望能够为奋战在电脑桌前的众多程序猿们提供帮助! 本文代码基于 PyTorch 1.0 版本,需要用到以下包 import collectionsimport osimport shutilimport tqdm import numpy as np…

Awesome Torch This blog from: A curated list of awesome Torch tutorials, projects and communities. Table of Contents Tutorials Model Zoo Recurrent Networks Convolutional Networks ETC Libraries Model related GPU related IDE related ETC Links Tutorials…

IEEE International Conference on Computer Vision, ICCV 2017, Venice, Italy, October 22-29, 2017. IEEE Computer Society 2017, ISBN 978-1-5386-1032-9 Oral Session 1 Globally-Optimal Inlier Set Maximisation for Simultaneous Camera Pose and Feature Corre…

http://www.cv-foundation.org/openaccess/CVPR2016.py ORAL SESSION Image Captioning and Question Answering Monday, June 27th, 9:00AM - 10:05AM. These papers will also be presented at the following poster session 1   Deep Compositional Captioning: Descr…

Facebook 人工智能研究院(FAIR)首席科学家 Devi Parikh 是 2017 年 IJCAI 计算机和思想奖获得者(IJCAI 两个最重要的奖项之一,被誉为国际人工智能领域的「菲尔兹奖」),并位列福布斯 2017 年「20 位引领 AI 研究的女性」榜单.她主要从事计算机视觉和模式识别研究,具体研究领域包括计算机视觉.语言与视觉.通识推理.人工智能.人机合作.语境推理以及模式识别. 2008 年到现在,Devi Parikh 先后在计算机视觉三大顶级会议(ICCV.CVPR.EC…

转载 https://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/recognition.html#facenet Classification / Recognition Published: 09 Oct 2015 Category: deep_learning Jump to... Papers Multi-object Recognition Multi-Label Classification Face Recognition Deep…

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…

哈哈,好久没写博客了....最近懒癌发作~~主要是因为心情不太好啊,做什么事情都不太顺心,不过已经过去啦.最近一直忙着公司的项目,想用这个网络,就给大家带来了的这篇文章.可能比较老,来自ICCV 2015的一篇关于细粒度分类的文章,文章:B-CNN.由于文章比较简单,我就不介绍的那么详细啦~ 科普下:粗粒度与细粒度分类 粗粒度:比如猫狗猪这种差别比较大的. 细粒度:狗类别中,识别是什么品种的狗,这就是细粒度分类. B-CNN框架: 从图中可以看出,其实就是两个卷积神经网络对图像进行特征抽取,然后…

caffe的伯克利主页:http://caffe.berkeleyvision.org/caffe的github主页:https://github.com/BVLC/caffe caffe的models: http://dl.caffe.berkeleyvision.org/ Index of / ../ mit_mini_places/ 01-Mar-2016 12:18 - bvlc_alexnet.caffemodel 22-Aug-2014 04:36 243862414 bvlc_go…