论文阅读（XiangBai——【AAAI2017】TextBoxes_A Fast Text Detector with a Single Deep Neural Network）

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XiangBai——[AAAI2017]TextBoxes:A Fast Text Detector with a Single Deep Neural Network 目录作者和相关链接方法概括创新点和贡献方法细节实验结果总结与收获点作者和相关链接作者论文下载廖明辉,石葆光, 白翔, 王兴刚 ,刘文予代码下载方法概括文章核心: 改进版的SSD用来解决文字检测问题端到端识别的pipeline: Step 1: 图像输入到修改版SSD网络中 + 非极大值抑制(NMS)→…

XiangBai——【AAAI2017】TextBoxes_A Fast Text Detector with a Single Deep Neural Network

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论文阅读笔记三十：One pixel attack for fooling deep neural networks（CVPR2017）

论文源址:https://arxiv.org/abs/1710.08864 tensorflow代码: https://github.com/Hyperparticle/one-pixel-attack-keras 摘要在对网络的输入上做点小处理,就可以改变DNN的输出结果.本文分析了一种极限条件下的攻击情形,只改变一个输入中的一个像素使网络的输出发生改变.本文提出了一个基于差分进化生成单像素的对抗性扰动.可以以最小攻击信息的条件下,对更多类型的网络进行欺骗.结果表明,CIFAR-10测试集上…

论文翻译：2020_RESIDUAL ACOUSTIC ECHO SUPPRESSION BASED ON EFFICIENT MULTI-TASK CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK

论文翻译:https://arxiv.53yu.com/abs/2009.13931 基于高效多任务卷积神经网络的残余回声抑制摘要在语音通信系统中,回声会降低用户体验,需要对其进行彻底抑制.提出了一种利用卷积神经网络实现实时残余回声抑制(RAES)的方法.在多任务学习的背景下,采用双语音检测器作为辅助任务来提高性能.该训练准则基于一种新的损失函数,我们称之为抑制损失,以平衡残余回声的抑制和近端信号的失真.实验结果表明,该方法能有效抑制不同情况下的残余回声. 关键字:残余回声抑制,卷积神经网络…

【论文笔记】Malware Detection with Deep Neural Network Using Process Behavior

[论文笔记]Malware Detection with Deep Neural Network Using Process Behavior 论文基本信息会议: IEEE(2016 IEEE 40th Annual Computer Software and Applications Conference) 单位: Nagoya University(名古屋大学).NTT Secure Platform Laboratories(NTT安全平台实验室) 方法概述数据:81个恶意软件日志文件…

论文笔记——A Deep Neural Network Compression Pipeline: Pruning, Quantization, Huffman Encoding

论文<A Deep Neural Network Compression Pipeline: Pruning, Quantization, Huffman Encoding> Pruning by learning only the important connections. all connections with weights below a threshold are removed from the network. retrain the network to learn the…

Deep Learning 28：读论文“Multi Column Deep Neural Network for Traffic Sign Classification”-------MCDNN 简单理解

读这篇论文“ Multi Column Deep Neural Network for Traffic Sign Classification”是为了更加理解,论文“Multi-column Deep Neural Networks for Image Classification”…

论文翻译：2022_PACDNN: A phase-aware composite deep neural network for speech enhancement

论文地址:PACDNN:一种用于语音增强的相位感知复合深度神经网络引用格式:Hasannezhad M,Yu H,Zhu W P,et al. PACDNN: A phase-aware composite deep neural network for speech enhancement[J]. Speech Communication,2022,136:1-13. 摘要目前,利用深度神经网络(DNN)进行语音增强的大多数方法都面临着一些限制:它们没有利用相位谱中的信息,同时它们的高计算…

论文阅读笔记（二十一）【CVPR2017】：Deep Spatial-Temporal Fusion Network for Video-Based Person Re-Identiﬁcation

Introduction (1)Motivation: 当前CNN无法提取图像序列的关系特征:RNN较为忽视视频序列前期的帧信息,也缺乏对于步态等具体信息的提取:Siamese损失和Triplet损失缺乏对label信息的考虑(???). (2)Contribution: 提出一个新的端到端网络框架,称为 CNN and RNN Fusion(CRF),结合了Siamese.Softmax 联合损失函数.分别对全身和身体局部进行模型训练,获得更有区分度的特征表示. Method (1)框架: (…

论文解读（GCC）《GCC: Graph Contrastive Coding for Graph Neural Network Pre-Training》

论文信息论文标题:GCC: Graph Contrastive Coding for Graph Neural Network Pre-Training论文作者:Jiezhong Qiu, Qibin Chen, Yuxiao Dong, Jing Zhang, Hongxia Yang, Ming Ding, Kuansan Wang, Jie Tang论文来源:2020, KDD论文地址:download论文代码:download 1 Introduction 本文的预训练任务:子图实例判…