论文题目是STC,即Simple to Complex的一个框架,使用弱标签(image label)来解决密集估计(语义分割)问题. 2014年末以来,半监督的语义分割层出不穷,究其原因还是因为pixel级别的GroundTruth太难标注,因此弱监督成了人们研究的一个热门方向. 作者的核心思想是提出了层层递进的三个DCNN. 具体来讲,作者一共训练了三个网络:Initial DCNN.Enhanced DCNN和Powerful DCNN.分别解释如下: 1 . Initial DCNN:…

记笔记目的:刻意地.有意地整理其思路,综合对比,以求借鉴.他山之石,可以攻玉. <Convolutional Simplex Projection Network for Weakly Supervised Semantic Segmentation>-20180724,一篇来自德国波恩大学与锡根大学的paper. 论文code: https://github.com/briqr/CSPN Abstract The method introduces a novel layer which a…

论文源址:https://arxiv.org/abs/1611.06612 tensorflow代码:https://github.com/eragonruan/refinenet-image-segmentation 摘要 RefineNet是一种生成式的多路径增强网络,在进行高分辨率的预测时,借助远距离的残差连接,尽可能多的利用下采样过程中的所有信息.这样,通过前期卷积操作得到的细粒度特征可以增强能够获得图像更高层次信息更深的网络.RefineNet的组件基于残差连接,可以进行端到端的训练.…

源文网址:https://arxiv.org/abs/1707.03718 tensorflow代码:https://github.com/luofan18/linknet-tensorflow 基于Linknet的分割实验:https://github.com/fourmi1995/IronSegExperiment-LinkNet 摘要 像素级分割不仅准确率上有要求,同时需要应用的实际中实时的应用中.虽然精度上较高,但参数与操作上的数量都是十分巨大的.本文提出的网络结构参数并未增加.只使用了…

Parallel Tracking and Verifying: A Framework for Real-Time and High Accuracy Visual Tracking  本文目标在于 tracking performance 和 efficiency 之间达到一种平衡.将 tracking 过程分解为两个并行但是相互协作的部分: 一个用于快速的跟踪(fast tracking): 另一个用于准确的验证(accurate verification). 本文的 Motivation…

R-CNN总结 不总结就没有积累 R-CNN的全称是 Regions with CNN features.它的主要基础是经典的AlexNet,使用AlexNet来提取每个region特征,而不再是传统的SIFT.SURF的特征.同时,还利用了AlexNet本来的功能:分类,这时所得的分类结果相当于预分类.最后,由于每个Region是有边界的,使用SVM对其进行分类得到一个score,定位每个物体的bounding box. 预处理: 先看一看AlexNet的网络结构 可以看到,它的输入图像是一个…

Deep Learning论文笔记之(四)CNN卷积神经网络推导和实现 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09          自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样.所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下,一方面在整理过程中,自己的理解也会更深,另一方面也方便未来自己的勘察.更好的还可以放到博客上面与大家交流.因为基础有限,所以对论文的一些理解可能不太正确,还望大家不吝指正…

论文笔记之:Visual Tracking with Fully Convolutional Networks ICCV 2015  CUHK 本文利用 FCN 来做跟踪问题,但开篇就提到并非将其看做是一个 黑匣子,只是用来提取特征,而是在大量的图像和 ImageNet 分类任务上关于 CNN 的 feature 做了大量的深度的研究.这些发现促使他们设计了该跟踪系统,他们发现: 不同的卷积层会从不同的角度来刻画目标.顶层的 layer 编码了更多的关于 语义特征并且可以作为种类检测器,而底层的…

Deep Learning论文笔记之(八)Deep Learning最新综述 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样.所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下,一方面在整理过程中,自己的理解也会更深,另一方面也方便未来自己的勘察.更好的还可以放到博客上面与大家交流.因为基础有限,所以对论文的一些理解可能不太正确,还望大家不吝指正交流,谢谢.…

Twitter 新一代流处理利器--Heron 论文笔记之Heron架构 标签(空格分隔): Streaming-process realtime-process Heron Architecture Heron 架构例如以下图: 用户编写公布topoloy到Aurora调度器.每个topology都作为一个Aurora的job在执行.每个job包含几个container,这些container由Aurora来分配和调度.第一个container作为Topology Master.其它的Cont…