AdaptIS: Adaptive Instance Selection Network 2019-09-19 12:58:07 Paper: https://arxiv.org/pdf/1909.07829.pdf Code (MXNet): https://github.com/saic-vul/adaptis Pretrained model for ToyV1: https://drive.google.com/open?id=1IuJUh0JvbKYILBxCeO2h6U4LG-9Do…

instance和network的连接关系: 在neutron数据库中,ports存储了instance和端口的关系,其中device_id表示了instance的id,在nova数据库中的instances表能够查到相应的instance,还有网卡信息,如果一个机器有多个网卡,还能用mac_address信息的做key.在ipallocations表中存储了port和网络的对应关系及分配的ip信息在floatingips表中存储了floating ip 分配的信息 MariaDB [neutr…

题目:利用自适应概率网络设计一种在线脑机接口楼方法控制手部抓握 概要:这篇文章提出了一种新的脑机接口方法,控制手部,系列手部抓握动作和张开在虚拟现实环境中.这篇文章希望在现实生活中利用脑机接口技术控制抓握.BCI研究的一个难点是被试者训练问题.现在,大多数方法采用的离线的无反馈训练 我们研究了被试者在进行运动想象时候,是否能够在没有离线训练而直接就在线训练中取得良好的表现. 另外一个重要的话题是设计在线BCI系统,机器学习的方法分类以不同天数标记的大脑信号. 设计了概率神经网络 只在线训练了三分…

Two-Stream Adaptive Graph Convolutional Network for Skeleton-Based Action Recognition 摘要 基于骨架的动作识别因为其以时空结合图(spatiotemporal graph)的形式模拟了人体骨骼而取得了显著的效果. 在现有的基于图的方法中,图的拓扑结构是手动设置的,而且在所有层以及输入样本中是固定不变的.这样的方法在用在有层级CNN和不同输入样本的动作识别中不是最佳的. 而且骨架中的具有更多细节和判别式信息二级结…

Arbitrary Style Transfer in Real-time with Adaptive Instance Normalization 2019-10-10 10:50:19 Paper: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2017/papers/Huang_Arbitrary_Style_Transfer_ICCV_2017_paper.pdf Officical Torch Code: https://github.com/xu…

Entity Linking with Effective Acronym Expansion, Instance Selection and Topic Modeling 一.主要贡献 1. propose a supervised learning algorithm to expand more complicated acronyms 2. propose an instance selection strategy to effectively utilize the automati…

Han Hu--[ICCV2017]WordSup_Exploiting Word Annotations for Character based Text Detection 作者和代码 caffe检测torch7识别代码 关键词 文字检测.多方向.直接回归.$$xywh\theta$$ .multi-stage.监督学习 方法亮点 采用单词.文本行的标注信息进行监督学习来辅助字符检测 在ICDAR2013数据集上F值90+,后来的方法能超过这篇文章的寥寥无几 方法概述 利用Faster RC…

An intriguing failing of convolutional neural networks and the CoordConv solution NeurIPS 2018 2019-10-10 15:01:48 Paper: https://arxiv.org/pdf/1807.03247.pdf Official TensorFlow Code: https://github.com/uber-research/coordconv Unofficial PyTorch Cod…

MIL陷入局部最优,检测到局部,无法完整的检测到物体.将instance划分为空间相关和类别相关的子集.在这些子集中定义一系列平滑的损失近似代替原损失函数,优化这些平滑损失. C-MIL learns instance subsets, where the instances are spatially related, i.e., overlapping with each other, and class related, i.e., having similar object class…

This article come from HEREARS-L1: Learning Tuesday 10:30–12:30; Oral Session; Room: Leonard de Vinci 10:30  ARS-L1.1—GROUP STRUCTURED DIRTY DICTIONARY LEARNING FOR CLASSIFICATION Yuanming Suo, Minh Dao, Trac Tran, Johns Hopkins University, USA; Hojj…