这篇是10年ICML的论文,但是它是从原理上来分析池化的原因,因为池化的好坏的确会影响到结果,比如有除了最大池化和均值池化,还有随机池化等等,在eccv14中海油在顶层加个空间金字塔池化的方法.可谓多种多样.本文主要研究了最大池化和均值池化本文的翻译还是烂尾,后面没动力了. A Theoretical Analysis of Feature Pooling in Visual Recognition Y-lan Boureau,Jean  ponce, yann LeCun 摘要:许多当前的视觉…

论文的关注点在于如何提高bounding box的定位,使用的是概率的预测形式,模型的基础是region proposal.论文提出一个locNet的深度网络,不在依赖于回归方程.论文中提到locnet可以很容易与现有的detection系统结合,但我困惑的是(1)它们的训练的方法,这点论文中没有明确的提到,而仅仅说用迭代的方法进行(2)到底两者的融合后两个网络的结构是怎样呢?可以看做一个多任务的系统,还是存在两个网络呢? 检测方法 输入的候选bounding box(使用selective s…

Spatial pyramid pooling in deep convolutional networks for visual recognition 作者: Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, and Jian Sun 引用: He, Kaiming, et al. "Spatial pyramid pooling in deep convolutional networks for visual recognition." IEEE…

http://www.dengfanxin.cn/?p=403 原文地址 我对物体检测的一篇重要著作SPPNet的论文的主要部分进行了翻译工作.SPPNet的初衷非常明晰,就是希望网络对输入的尺寸更加灵活,分析到卷积网络对尺寸并没有要求,固定尺寸的要求完全来源于全连接层部分,因而借助空间金字塔池化的方法来衔接两者,SPPNet在检测领域的重要贡献是避免了R-CNN的变形.重复计算等问题,在效果不衰减的情况下,大幅提高了识别速度.   用于视觉识别的深度卷积网络空间金字塔池化方法 Spatial…

论文标题:Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 标题翻译:用于视觉识别的深度卷积神经网络中的空间金字塔池 论文作者:Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, and Jian Sun 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1406.4729.pdf SPP的GitHub地址:https://github.com/yueruc…

Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, and Jian Sun  The 13th European Conference on Computer Vision (ECCV), 2014 声明:本文所有图片均来自原始文章,自己的理解也未必正确,请查看原图并拍砖 本文的两个亮点: 1. 多尺度训练CN…

Large Scale Visual Recognition Challenge 2015 (ILSVRC2015) Legend: Yellow background = winner in this task according to this metric; authors are willing to reveal the method White background = authors are willing to reveal the method Grey background…

http://rogerioferis.com/VisualRecognitionAndSearch2014/Resources.html Source Code Non-exhaustive list of state-of-the-art implementations related to visual recognition and search. There is no warranty for the source code links below – use them at you…

Bilinear CNN Models for Fine-grained Visual Recognition CVPR 2015 本文提出了一种双线性模型( bilinear models),一种识别结构,该结构由两个特征提取器产生,两个输出是图像每一个位置的外积(outer product),然后进行 pool,得到最终的图像描述算子.这种结构可以对局部 pairwise feature interactions 以平移不变的方式进行建模.而且,可以产生不同的无序的文字描述,像 Fisher…

Attentional Pooling for Action Recognition 简介 这是一篇NIPS的文章,文章亮点是对池化进行矩阵表示,使用二阶池的矩阵表示,并将权重矩阵进行低秩分解,从而使分解后的结果能够自底向上和自顶向下的解释,并巧用attention机制来解释,我感觉学到了很多东西,特别是张量分解等矩阵论的知识点. 基础概念 低秩分解 目的:去除冗余并减少模型的权值参数 方法:使用两个K*1的卷积核代替掉一个K*K的卷积核 原理:权值向量主要分布在一些低秩子空间,使用少量的基就可…