1. 摘要 为解决姿态变化的问题,作者提出Pose-driven-deep convolutional model(PDC),结合了global feature跟local feature, 而local feature 还用一个feature weight network(FWN) 进行重要性程度度量,在常用reid数据集 CUHK03 .Market1501.viper 上面取到了非常好的效果. 2. 介绍 这个PDC模型有两个比较重要的子网络:FEN FWN:最后整合global feat…

论文笔记: Dual Deep Network for Visual Tracking  2017-10-17 21:57:08  先来看文章的流程吧 ... 可以看到,作者所总结的三个点在于: 1. 文章将 边界和形状信息结合到深度网络中.底层 feature 和 高层 feature 结合起来,得到 coarse prior map,然后用 ICA-R model 得到更加显著的物体轮廓,以得到更好的似然性模型: 2. Dual network 分别处理两路不同的网络,使得前景和背景更加具有…

论文笔记1:Deep Learning         2015年,深度学习三位大牛(Yann LeCun,Yoshua Bengio & Geoffrey Hinton),合作在Nature上发表深度学习的综述性论文,介绍了什么是监督学习.反向传播来训练多层神经网络.卷积神经网络.使用深度卷积网络进行图像理解.分布式特征表示与语言处理.递归神经网络,并对深度学习技术的未来发展进行展望. 原文摘要: 1,深度学习可以让那些拥有多个处理层的计算模型来学习具有多层次抽象的数据的表示.        …

Deep Generative Image Models using a Laplacian Pyramid of Adversarial Networks NIPS 2015  摘要:本文提出一种 generative parametric model 能够产生高质量自然图像.我们的方法利用 Laplacian pyramid framework 的框架,从粗到细的方式,利用 CNN 的级联来产生图像.在金字塔的每一层,都用一个 GAN,我们的方法可以产生更高分辨率的图像.    引言:在计算…

今年去参加了ASPLOS 2017大会,这个会议总体来说我感觉偏系统和偏软一点,涉及硬件的相对少一些,对我这个喜欢算法以及硬件架构的菜鸟来说并不算非常契合.中间记录了几篇相对比较有趣的paper,今天简单写一篇. SC-DCNN: Highly-Scalable Deep Convolutional Neural Network using Stochastic Computing 单位作者: 我们知道在神经网络计算中,最主要的计算就是乘加,本篇重点就是解释了什么是Stochastic Comp…

Deep Attributes Driven Multi-Camera Person Re-identification 2017-06-28  21:38:55    [Motivation] 本文的网络设计主要分为三个部分: Stage 1: Fully-supervised dCNN training Stage 2: Fine-tuning using attributes triplet loss Stage 3:Final fine-tuning on the combined da…

Deep Attention Recurrent Q-Network 5vision groups  摘要:本文将 DQN 引入了 Attention 机制,使得学习更具有方向性和指导性.(前段时间做一个工作打算就这么干,谁想到,这么快就被这几个孩子给实现了,自愧不如啊( ⊙ o ⊙ ))   引言:我们知道 DQN 是将连续 4帧的视频信息输入到 CNN 当中,那么,这么做虽然取得了不错的效果,但是,仍然只是能记住这 4 帧的信息,之前的就会遗忘.所以就有研究者提出了 Deep Recurre…

Hierarchical Convolutional Features for Visual Tracking  ICCV 2015 摘要:跟卢湖川的那个文章一样,本文也是利用深度学习各个 layer 之间提取出来的不同特征进行跟踪.因为各个层次提出来的 feature 具有不同的特征.并且将各个层级的特征用现有的 correlation filter 进行编码物体的外观,我们在每一个层上寻找最佳响应来定位物体. 引言:老套路的讨论了现有的跟踪问题存在的挑战以及现有方法取得的一些进展,并且引出了…

Fully Convolutional Attention Localization Networks: Efficient Attention Localization for Fine-Grained Recognition   细粒度的识别(Fine-grained recognition)的挑战性主要来自于 类内差异(inter-class differences)在细粒度类别中通常是局部的,细微的:类间差异(intra-class differences)由于姿态的变换而导致很大.为了…

Deep Recurrent Q-Learning for Partially Observable MDPs  摘要:DQN 的两个缺陷,分别是:limited memory 和 rely on being able to perceive the complete game screen at each decision point. 为了解决这两个问题,本文尝试用 LSTM 单元 替换到后面的 fc layer,这样就产生了 Deep Recurrent Q-Network (DRQN),…