深度学习白平衡(Color Constancy,AWB):ICCV2019论文解析 What Else Can Fool Deep Learning? Addressing Color Constancy Errors on Deep Neural Network Performance 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Afifi_What_Else_Can_Fool_Deep_Learning_Addres…

深度学习数据特征提取:ICCV2019论文解析 Goal-Driven Sequential Data Abstraction 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Muhammad_Goal-Driven_Sequential_Data_Abstraction_ICCV_2019_paper.pdf 摘要 自动数据抽象是基准机器智能和支持摘要应用的重要功能.在前者中,一个问题是机器是否能够"理解"输入数…

人脸真伪验证与识别:ICCV2019论文解析 Face Forensics++: Learning to Detect Manipulated Facial Images 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Rossler_FaceForensics_Learning_to_Detect_Manipulated_Facial_Images_ICCV_2019_paper.pdf 摘要 合成图像生成和处理技术的迅速…

大型图像数据聚类匹配:ICCV2019论文解析 Jointly Aligning Millions of Images with Deep Penalised Reconstruction Congealing 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Annunziata_Jointly_Aligning_Millions_of_Images_With_Deep_Penalised_Reconstruction_Co…

结构感知图像修复:ICCV2019论文解析 StructureFlow: Image Inpainting via Structure-aware Appearance Flow 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Ren_StructureFlow_Image_Inpainting_via_Structure-Aware_Appearance_Flow_ICCV_2019_paper.pdf Source co…

面部表情视频中进行远程心率测量:ICCV2019论文解析 Remote Heart Rate Measurement from Highly Compressed Facial Videos: an End-to-end Deep Learning Solution with Video Enhancement 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Yu_Remote_Heart_Rate_Measurement_…

人脸标记检测:ICCV2019论文解析 Learning Robust Facial Landmark Detection via Hierarchical Structured Ensemble 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Zou_Learning_Robust_Facial_Landmark_Detection_via_Hierarchical_Structured_Ensemble_ICCV_201…

无监督域对抗算法:ICCV2019论文解析 Drop to Adapt: Learning Discriminative Features for Unsupervised Domain Adaptation 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Lee_Drop_to_Adapt_Learning_Discriminative_Features_for_Unsupervised_Domain_Adaptation…

视频动作定位的分层自关注网络:ICCV2019论文解析 Hierarchical Self-Attention Network for Action Localization in Videos 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Pramono_Hierarchical_Self-Attention_Network_for_Action_Localization_in_Videos_ICCV_2019_pape…

摄像头定位:ICCV2019论文解析 SANet: Scene Agnostic Network for Camera Localization 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Yang_SANet_Scene_Agnostic_Network_for_Camera_Localization_ICCV_2019_paper.pdf The code is available at: https://githu…

细粒度语义分割:ICCV2019论文解析 Fine-Grained Segmentation Networks: Self-Supervised Segmentation for Improved Long-Term Visual Localization 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Larsson_Fine-Grained_Segmentation_Networks_Self-Supervised_Se…

目标形体形状轮廓重建:ICCV2019论文解析 Shape Reconstruction using Differentiable Projections and Deep Priors 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Gadelha_Shape_Reconstruction_Using_Differentiable_Projections_and_Deep_Priors_ICCV_2019_paper.pd…

对抗性鲁棒性与模型压缩:ICCV2019论文解析 Adversarial Robustness vs. Model Compression, or Both? 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Ye_Adversarial_Robustness_vs._Model_Compression_or_Both_ICCV_2019_paper.pdf Code is available at https://githu…

噪声标签的负训练:ICCV2019论文解析 NLNL: Negative Learning for Noisy Labels 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Kim_NLNL_Negative_Learning_for_Noisy_Labels_ICCV_2019_paper.pdf 摘要 卷积神经网络(CNN)在用于图像分类时具有优异的性能.经典的CNNs训练方法是以有监督的方式标记图像,如"输入图像属于此…

近日,PyTorch 社区发布了一个深度学习工具包 PyTorchHub, 帮助机器学习工作者更快实现重要论文的复现工作.PyTorchHub 由一个预训练模型仓库组成,专门用于提高研究工作的复现性以及新的研究.同时它还内置了对Google Colab的支持,并与Papers With Code集成.目前 PyTorchHub 包括了一系列与图像分类.分割.生成以及转换相关的模型. 可复现性是许多研究领域的基本要求,这其中当然包括基于机器学习技术的研究领域.然而, 许多机器学习相关论文要么无法复…

一. 算法概述 本文提出的SSD算法是一种直接预测目标类别和bounding box的多目标检测算法.与faster rcnn相比,该算法没有生成 proposal 的过程,这就极大提高了检测速度.针对不同大小的目标检测,传统的做法是先将图像转换成不同大小(图像金字塔),然后分别检测,最后将结果综合起来(NMS).而SSD算法则利用不同卷积层的 feature map 进行综合也能达到同样的效果.文章的核心之一是同时采用lower和upper的feature map做检测.          …

一. 算法概述 本文提出的SSD算法是一种直接预测目标类别和bounding box的多目标检测算法.与faster rcnn相比,该算法没有生成 proposal 的过程,这就极大提高了检测速度.针对不同大小的目标检测,传统的做法是先将图像转换成不同大小(图像金字塔),然后分别检测,最后将结果综合起来(NMS).而SSD算法则利用不同卷积层的 个).最后将前面三个计算结果分别合并然后传给loss层. 二. Default box 文章的核心之一是作者同时采用lower和upper的featur…

“卷积神经网络(CNN)的时代已经过去了!” ——Geoffrey Hinton 酝酿许久,深度学习之父Geoffrey Hinton在10月份发表了备受瞩目的Capsule Networks(CapsNet). Hinton本次挟CapsNet而来,大有要用它取代CNN的气势. 今天,有科技媒体发布Capsule Networks(CapsNet)开源的消息,去寻找Github链接后,发现本次开源非常低调且隐蔽,隐藏在谷歌tensorflow的专题之下,没有相关报道,谷歌也搜不到,不熟悉Git…

从DeepNet到HRNet,这有一份深度学习"人体姿势估计"全指南 几十年来,人体姿态估计(Human Pose estimation)在计算机视觉界备受关注.它是理解图像和视频中人物行为的关键一步. 在近年深度学习兴起后,人体姿态估计领域也发生了翻天覆地的变化. 今天,文摘菌就从深度学习+二维人体姿态估计的开山之作DeepPose开始讲起,为大家盘点近几年这一领域的最重要的论文. 什么是人体姿势估计? 人体姿态估计(Human Pose Estimation,以下简称为HPE)被定…

深度学习课程笔记(一)CNN 解析篇 相关资料来自:http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML17_2.html 首先提到 Why CNN for Image ? 综合上述三个特点,我们可以看到图像识别有如下的特色: =================================== 分割线 ======================================================= 以上就是整体上来感受下深度神经网络,接下…

读国内关于深度学习的书籍,可以看看<深度学习原理与应用实践>,对深度学习原理的介绍比较简略(第3.4章共18页).只介绍了"神经网络"和"卷积神经网络",其他类型的深度神经网络(如自动编码器.循环神经网络)没有涉及. 深度学习开源工具Caffe框架和源代码解析的内容比较详细(第5章共60页),重点是卷积神经网络的实践部分.用八章介绍八个图像识别方面的应用场景,如手写数字识别.人脸识别.表情识别.年龄识别等. 最后部分对"深度学习的缺陷"…

白*衡(Color Constancy,无监督AWB):CVPR2019论文解析 Quasi-Unsupervised Color Constancy 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Bianco_Quasi-Unsupervised_Color_Constancy_CVPR_2019_paper.pdf 摘要 本文提出了一种计算颜色恒常性的方法,即训练一个深卷积神经网络来检测彩色图像中转换成灰度后的消色差像…

点云配准的端到端深度神经网络:ICCV2019论文解读 DeepVCP: An End-to-End Deep Neural Network for Point Cloud Registration 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Lu_DeepVCP_An_End-to-End_Deep_Neural_Network_for_Point_Cloud_Registration_ICCV_2019_paper.…

虽然国内必须FQ才能登录YouTube,但想必大家都知道这个网站.基本上算是世界范围内视频领域的最大的网站了,坐拥10亿量级的用户,网站内的视频推荐自然是一个非常重要的功能.本文就focus在YouTube视频推荐的DNN算法,文中不但详细介绍了Youtube推荐算法和架构细节,还给了不少practical lessons and insights,很值得精读一番.下图便是YouTube APP视频推荐的一个例子. 在推荐系统领域,特别是YouTube的所在视频推荐领域,主要面临三个挑战: 规模…

我们大部分人是如何查询和搜集深度学习相关论文的?绝大多数情况是根据关键字在谷歌.百度搜索.想寻找相关论文的复现代码又会去 GitHub 上搜索关键词.浪费了很多时间不说,论文.代码通常也不够完整.怎么办?今天给大家介绍一个非常牛逼的网站,叫做:Papers with Code.有了它,你再不需要从别的地方寻找论文和代码了!可以及时地追踪 CV.NLP 等热门领域的最新进展. Papers with Code 的网址是: https://paperswithcode.com/sota 这个项目叫做…

论文标题:Faster R-CNN: Down the rabbit hole of modern object detection 论文作者:Zhi Tian , Weilin Huang, Tong He , Pan He , and Yu Qiao 论文地址:https://tryolabs.com/blog/2018/01/18/faster-r-cnn-down-the-rabbit-hole-of-modern-object-detection/ 论文地址:Object detect…

Hinton“深度学习之父”和“神经网络先驱”,新论文Capsule将推翻自己积累了30年的学术成果时 在论文中,Capsule被Hinton大神定义为这样一组神经元:其活动向量所表示的是特定实体类型的实例化参数.他的实验表明,鉴别式训练的多层Capsule系统,在MNIST手写数据集上表现出目前最先进的性能,并且在识别高度重叠数字的效果要远好于CNN. 该论文无疑将是今年12月初NIPS大会的重头戏. 一个月前,在多伦多接受媒体采访时,Hinton大神断然宣称要放弃反向传播,让整个人工智能从头…

126 篇殿堂级深度学习论文分类整理 从入门到应用 | 干货 雷锋网 作者: 三川 2017-03-02 18:40:00 查看源网址 阅读数:66 如果你有非常大的决心从事深度学习,又不想在这一行打酱油,那么研读大牛论文将是不可避免的一步.而作为新人,你的第一个问题或许是:“论文那么多,从哪一篇读起?” 本文将试图解决这个问题——文章标题本来是:“从入门到绝望,无止境的深度学习论文”.请诸位备好道具,开启头悬梁锥刺股的学霸姿势. 开个玩笑. 但对非科班出身的开发者而言,读论文的确可以成为一件很…

深度学习 目标检测算法 SSD 论文简介 一.论文简介: ECCV-2016 Paper:https://arxiv.org/pdf/1512.02325v5.pdf  Slides:http://www.cs.unc.edu/~wliu/papers/ssd_eccv2016_slide.pdf 二.代码训练测试: https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd  一.论文算法大致流程: 1.类似“anchor”机制: 如上所示:在 feature map…

这是一个导读,可以快速找到我记录的关于人工智能(深度学习)加速芯片论文阅读笔记. ISSCC 2017 Session14 Deep Learning Processors: ISSCC 2017关于Deep Learning Processors的Slides笔记,主要参考了[1]中的笔记,自己根据paper和slides读一遍,这里记一下笔记,方便以后查阅. 14.1 A 2.9TOPS/W Deep Convolutional Neural Network SoC in FD-SOI 28…