论文阅读笔记（三）【AAAI2017】：Learning Heterogeneous Dictionary Pair with Feature Projection Matrix for Pedestrian Video Retrieval via Single Query Image

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论文阅读笔记（三）【AAAI2017】：Learning Heterogeneous Dictionary Pair with Feature Projection Matrix for Pedestrian Video Retrieval via Single Query Image

Introduction (1)IVPR问题: 根据一张图片从视频中识别出行人的方法称为 image to video person re-id(IVPR) 应用: ① 通过嫌犯照片,从视频中识别出嫌犯: ② 通过照片,寻找走失人口. (2)图片-视频行人匹配问题的描述: (3)IVPR的难点: ① 图像.视频的特征不同:视频包含视觉外貌特征(visual appearance features)和时空特征(spatial-temporal features),而图片只包含视觉外貌特征: ② I…

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…

论文阅读笔记三：R2CNN：Rotational Region CNN for Orientation Robust Scene Text Detection(CVPR2017)

进行文本的检测的学习,开始使用的是ctpn网络,由于ctpn只能检测水平的文字,而对场景图片中倾斜的文本无法进行很好的检测,故将网络换为RRCNN(全称如题).小白一枚,这里就将RRCNN的论文拿来拜读一下,也记录一下自己阅读过程中的收获. 原英文论文网址:https://arxiv.org/abs/1706.09579 在这篇论文中,作者提出了Rotational Region CNN(旋转区域CNN?),据作者说可以检测场景图片中任意角度的文本.这个网络是在Faster R-CNN的基础上搭…

论文阅读笔记三十九：Accurate Single Stage Detector Using Recurrent Rolling Convolution（RRC CVPR2017）

论文源址:https://arxiv.org/abs/1704.05776 开源代码:https://github.com/xiaohaoChen/rrc_detection 摘要大多数目标检测及定位算法基于R-CNN类型的两阶段处理方法,第一阶段生成可行区域框,第二步对决策进行增强.尽管简化了训练过程,但在benchmark获得较高mAP的结果下,单阶段的检测方法仍无法匹敌两阶段的方法. 本文提出了一个新的单阶段的目标检测网络用于克服上述缺点,称为循环滚动卷积结构,在多尺寸feature m…

论文阅读笔记三十七：Grid R-CNN（CVPR2018）

论文源址:https://arxiv.org/abs/1811.12030 开源代码:未公开摘要本文提出了目标检测网络Grid R-CNN,其基于网格定位机制实现准确的目标检测.传统方法主要基于回归操作,Grid R-CNN则捕捉详细的空间信息,同时具有全卷积结构中对位置信息的敏感性.[ Instead of using only two independent points]是指CornerNet预测的不准确性.Grid R-CNN使用多点监督,用于编码更多的细节信息,同时降低了不准确的特…

论文阅读笔记三十六：Mask R-CNN（CVPR2017）

论文源址:https://arxiv.org/pdf/1703.06870.pdf 开源代码:https://github.com/matterport/Mask_RCNN 摘要 Mask R-CNN可以在进行检测的同时,进行高质量的分割操作.基于Faster R-CNN并进行扩展,增加了一个分支在进行框识别的同时并行的预测目标的mask.Mask R-CNN易于训练,相比Faster R-CNN增加了一点点花销.此外,Mask R-CNN可以很容易扩展至其他任务中.如关键点检测.本文在COCO…