Taylor Guo @ Shanghai - 2018.10.18 缘起 还有什么比顶级会议更适合寻找有趣新想法的地方吗?我们从CVPR 2018 计算机视觉和模式识别的顶级会议中发现了很多有趣的东西. GAN和CV 寻找室外场景中的小脸 用生成性对抗网络寻找小小脸 在沙特和中国研究人员的合作中,使用GAN来检测和放大人群照片上非常小的面孔.即使只是检测小脸,也是一个有趣的问题,常规的脸部探测器通常无法解决.这里,作者提出了一个端到端的方法来提取人脸,然后用生成模型将其提升4倍(一个称为超分辨…

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…

一些普通的就不提了,自己查看最新的文档就可以 文档地址 Task locking 功能:让我们在使用一个应用时,能够免受通知(消息)的打搅. 怎样使用:当我们在应用中激活任务锁模式.我们接收到的通知(消息)就不会弹出来打断我们 使用场景:全屏模式下的不论什么应用都能够激活这个模式,来免受通知的骚扰 Power Efficiency Android L SDK为我们提供了一个測量电量使用的工具historian.par,依据api文档说明,该工具被放在(sdk)/tools目录中. 只是有趣的是…

其实我们对与日期的显示,也就那么几种,不需要每次都传格式化字符串. 只要告诉函数你想要什么结果就好了,以下是在ios的JavaScript中我新写的日期格式化函数: /** 格式化日期 @param {String} formatStr-格式化字符串 @description "date":显示日期.如:2017/09/09 "time":显示时间.如:15:09:05 "minute":显示到分钟.如:2017/09/09 15:09 &quo…

近期一直在看卷积神经网络,想改进改进弄出点新东西来.看了好多论文,写了一篇综述.对深度学习中卷积神经网络有了一些新认识,和大家分享下. 事实上卷积神经网络并非一项新兴的算法.早在上世纪八十年代就已经被提出来,但当时硬件运算能力有限,所以当时仅仅用来识别支票上的手写体数字,而且应用于实际. 2006年深度学习的泰斗在<科学>上发表一篇文章,论证了深度结构在特征提取问题上的潜在实力.从而掀起了深度结构研究的浪潮,卷积神经网络作为一种已经存在的.有一定应用经验的深度结构.又一次回到人们视线,此时硬件…

1,lua profiler for unity : https://github.com/ElPsyCongree/LuaProfiler-For-Unity 参考文章:https://blog.csdn.net/wanna_ku/article/details/87535606 2,AUP  https://connect.unity.com/p/you-hua-jia-zai-xing-neng-liao-jie-yi-bu-shang-chuan-guan-xian-aup 3,T4M …

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…

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…