承接上上篇博客,在其基础上,加入了Wasserstein distance和correlation prior .其他相关工作.网络细节(maxout operator).训练方式和数据处理等基本和前文一致.以下是这两点改进的大概: Wasserstein convolutional neural network(WCNN)的低级层利用容易得到的大量VIS光谱训练,高级层划分为3部分:the NIR layer, the VIS layer and the NIR-VIS shared laye…

查找异质图像匹配的过程中,发现几篇某组的论文,都是关于NIR-VIS的识别问题,提到了许多处理异质图像的处理方法,网络结构和idea都很不错,记录其中一篇. 其余两篇: Wasserstein CNN: Learning Invariant Features for NIR-VIS Face Recognition A Light CNN for Deep Face Representation with Noisy Labels 摘要 VIS-NIR(可见光与近红外)面部识别仍然是异质图像识别…

from:http://analyticsbot.ml/2016/10/machine-learning-pre-processing-features/ Machine Learning : Pre-processing features October 21, 2016 I am participating in this Kaggle competition. It is a prediction problem contest. The problem statement is: How…

Exercise:Learning color features with Sparse Autoencoders 习题链接:Exercise:Learning color features with Sparse Autoencoders sparseAutoencoderLinearCost.m function [cost,grad,features] = sparseAutoencoderLinearCost(theta, visibleSize, hiddenSize, ... lam…

[arXiv 1710.03144]Island Loss for Learning Discriminative Features in Facial Expression ABSTRACT 作者在CenterLoss的基础上,提出了一个新的Loss,在关注类别的类内距离的同时,优化类间距离,使得每个类别拥有更大的margin,从而迫使网络能够学习到更具判别性的特征. 当前问题 在环境不可控(光照,姿态,遮挡,人物状态)等条件下,不同表情间的类间距离往往会大于类内距离.同时因为高的类内距离,同…

此部分是计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面.对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉,仅仅列出上google上引用次数比较多的文献.有一些刚刚出版的文章,个人非常喜欢,也列出来了. 18. Image Stitching图像拼接,另一个相关的词是Panoramic.在Computer Vision: Algorithms and Applications一书中,有专门一章是讨论这个问题.这里的两面文章一篇是综述,一篇是这方面很经典的文章.[20…

近来论文看了许多,但没多少时间总结下来.今天暂时记录一篇比较旧的论文,选择理由是 Discriminative features. 做图像说白了就是希望有足够有判别性的特征,这样在分类或者匹配.检索的时候才能有较好的精度. 一. 综述 这篇论文思想很简单.如何称之为有判别性的特征?作者利用编码器的思想,对于同一ID的图形的特征,如果编码后仍可以较好的解码为同一ID的特征,那么我们就说这个特征有判别力.这里有个点值得注意:编码器是针对图像特征,非图像本身.好的特征表示大概有2个衡量标准:可以很好的…

相关工作: 将R-CNN推广到RGB-D图像,引入一种新的编码方式来捕获图像中像素的地心姿态,并且这种新的编码方式比单纯使用深度通道有了明显的改进. 我们建议在每个像素上用三个通道编码深度图像:水平视差.离地高度.像素局部表面法向量和重力方向的夹角(HHA,horizontal disparity, height above ground, and the angle the pixel`s, local surface normal makes with the inferred gravit…

中心思想 继Relation Network实现可学习的nms之后,MSRA的大佬们觉得目标检测器依然不够fully learnable,这篇文章类似之前的Deformable ROI Pooling,主要在ROI特征的组织上做文章,文章总结了现有的各种ROI Pooling变体,提出了一个统一的数学表达式,藉由这个表达式,提出完全可学习,无人工设计的Region特征,据Han Hu大佬的讲座所说,这篇文章现在只是提出了一种行得通的方案,还没有研究清楚,性能比Deformable Conv那篇文…

文章翻译: 翻译 以下文章来源: 链接…