MetaAnchor: Learning to Detect Objects with Customized Anchors Intro 本文我其实看了几遍也没看懂,看了meta以为是一个很高大上的东西,一搜是元学习的范畴,学会如何学习,很绕人.万般无奈之下请教了下老师,才知道他想表达什么.其实作者的想法很简单,就是先把最后anchor预测类别和位置的权重拿出来,这里的权重通过设计另一个网络来预测,而这个网络的参数又可以通过整个网络的训练梯度回传来学习.这样做的好处是,将anchor的配置(w,…

[论文理解] CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints 简介 首先这是一篇anchor free的文章,看了之后觉得方法挺好的,预测左上角和右下角,这样不需要去管anchor了,理论上也就w*h个点,这总比好几万甚至好几十万的anchor容易吧.文章灵感来源于Newell et al. (2017) on Associative Embedding in the context of multi-person pose estimation…

1.论文“A fast learning algorithm for deep belief nets”的“explaining away”现象的解释: 见:Explaining Away的简单理解 2.论文“A fast learning algorithm for deep belief nets”的整个过程及其“Complementary priors”的解释: 见:paper:A fast learning algorithm for deep belief nets和 [2014041…

此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有一些 也可以划归到计算机视觉中去.这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己 所用,或者从中得到灵感,这就够了. 8. Edge Detection 边缘检测也是图像处理中的一个基本任务.传统的边缘检测方法有基于梯度 算子,尤其是 Sobel 算子,以及经典的 Canny 边缘检测.到现在,Cann…

[论文理解]关于ResNet的理解 这两天回忆起resnet,感觉残差结构还是不怎么理解(可能当时理解了,时间长了忘了吧),重新梳理一下两点,关于resnet结构的思考. 要解决什么问题 论文的一大贡献就是,证明了即使是深度网络,也可以通过训练达到很好的效果,这跟以往的经验不同,以往由于网络层数的加深,会出现梯度消失的现象.这是因为,在梯度反传的时候,由于层数太深,传递过程又是乘法传递,所以梯度值会越乘越小,梯度消失在所难免.那么怎么才能解决这个问题呢?resnet提供了很好的思路. 怎么解决…

论文:<Learning Fashion Compatibility with Bidirectional LSTMs> 论文地址:https://arxiv.org/abs/1707.05691 代码地址:https://github.com/xthan/polyvore 联系方式: Github:https://github.com/ccc013 知乎专栏:机器学习与计算机视觉,AI 论文笔记 微信公众号:AI 算法笔记 1. 简介 时尚搭配推荐的需求越来越大,本文是基于两个方面的时尚推荐…

ICCV2019论文点评:3D Object Detect疏密度点云三维目标检测 STD: Sparse-to-Dense 3D Object Detector for Point Cloud 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1907.10471.pdf 本文在LITTI数据集3D Object Detection三维目标检测性能排名第5. 摘要 提出了一种新的两级三维目标检测框架,称为稀疏到稠密三维目标检测框架(STD).第一阶段是一个自下而上的提案生成网络,它使用原始点…

Deep Residual Learning for Image Recognition 简介 这是何大佬的一篇非常经典的神经网络的论文,也就是大名鼎鼎的ResNet残差网络,论文主要通过构建了一种新的网络结构来解决当网络层数过高之后更深层的网络的效果没有稍浅层网络好的问题,并且做出了适当解释,用ResNet很好的解决了这个问题. 背景 深度卷积神经网络已经在图像分类问题中大放异彩了,近来的研究也表明,网络的深度对精度起着至关重要的作用.但是,随着网络的加深,有一个问题值得注意,随着网络一直堆叠…

Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming 简介 这是我看的第一篇模型压缩方面的论文,应该也算比较出名的一篇吧,因为很早就对模型压缩比较感兴趣,所以抽了个时间看了一篇,代码也自己实现了一下,觉得还是挺容易的.这篇文章就模型压缩问题提出了一种剪枝针对BN层的剪枝方法,作者通过利用BN层的权重来评估输入channel的score,通过对score进行threshold过滤到score低的channel,在连接的…

Good Semi-supervised Learning That Requires a Bad GAN 恢复博客更新,最近没那么忙了,记录一下学习. Intro 本文是一篇稍微偏理论的半监督学习的文章,通过证明一个能够生成非目标分布的.低样本密度的样本的生成器,对半监督学习的效果有很大的提升,这样的生成器作者称之为Complement Generator,而提升的原因是生成的bad样本填充了特征空间的低密度区域,从而使得分类的分类面在低密度区域,从而避免了分类面穿过流形的情况,因而能够提升分…

持续更新...... 概括:以往很多论文借助深度信息将2D上升到3D,这篇论文则是想要用网络训练代替深度数据(设备成本比较高),提高他的泛性,诠释了只要合成数据集足够大和网络足够强,我就可以不用深度信息.这篇论文的思路很清晰,主要分为三个部分: 1.HandSegNet 2.PoseNet 3.the PosePrior network 第1.2个网络主要是借助 Convolutional Pose Machines 这篇论文的网络进行设置, 通过卷积图层表达纹理信息和空间信息提取出手的位置(只…

https://medium.com/nanonets/how-to-easily-detect-objects-with-deep-learning-on-raspberrypi-225f29635c74 https://haoyu.love/blog511.html https://zhuanlan.zhihu.com/p/56795409…

catalogue . 引言 . Neural Networks Transform Space - 神经网络内部的空间结构 . Understand the data itself by visualizing high-dimensional input dataset - 输入样本内隐含的空间结构 . Example : Word Embeddings in NLP - text word文本词语串内隐含的空间结构 . Example : Paragraph Vectors in NLP…

概述 YOLO(You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection)从v1版本进化到了v2版本,作者在darknet主页先行一步放出源代码,论文在我们等候之下终于在12月25日发布出来. 新的YOLO版本论文全名叫“YOLO9000: Better, Faster, Stronger”,主要有两个大方面的改进: 第一,作者使用了一系列的方法对原来的YOLO多目标检测框架进行了改进,在保持原有速度的优势之下,精度上得以提升.VOC 200…

Rapid-Object-Detection-using-a-Boosted-cascade-of-simple-features 简介 文章是2001年发表的,是一篇很经典的Object Detection的文章,而文章的亮点就在于使用了"Integral Image"计算Haar-like特征,从而加速了计算:此外,文章提出利用级联的方式分类,将很多非脸特征在前面剔除了,减少了大量的计算.文章采用Adaboost训练弱分类器组成强分类器,使得分类精度也很不错,而最大的两点就是其速度…

1. Abstract 提出了一种无监督单目深度估计和相机运动估计的框架 利用视觉合成作为监督信息,使用端到端的方式学习 网络分为两部分(严格意义上是三个) 单目深度估计 多视图姿态估计 解释性网络(论文后面提到训练了第三个网络) 2. Introduction 计算机几何视觉难以重建真实的场景模型 由于非刚性.遮挡.纹理缺失等情况的存在 人类在很短的时刻可以推断自我运动以及三维场景的结构,为什么? 一个假设就是人类在移动中通过观察大量的场景,已经进化出一个对真实世界丰富的.具有结构层次的理解力…

CVPR2017的一篇论文 Learning Deep CNN Denoiser Prior for Image Restoration: 一般的,image restoration(IR)任务旨在从观察的退化变量$y$(退化模型,如式子1)中,恢复潜在的干净图像$x$ $y \text{} =\text{}\textbf{H}x\text{}+\text{}v $ where $\textbf{H}$denotes 退化矩阵,$\textbf{v}$denotes 加性高斯白噪声(additi…

5 DyREP:Learning Representations Over Dynamic Graphs link:https://scholar.google.com/scholar_url?url=https://par.nsf.gov/servlets/purl/10099025&hl=zh-CN&sa=X&ei=kIF4YrmVJ-OM6rQPxfOKUA&scisig=AAGBfm3I4EpwNkRLc5xhuaLEs47V0XWOzA&oi=schola…

来自:CVPR 2014   作者:Yi Sun ,Xiaogang Wang,Xiaoao Tang 题目:Deep Learning Face Representation from Predicting 10,000 Classes 主要内容:通过深度学习来进行图像高级特征表示(DeepID),进而进行人脸的分类. 长处:在人脸验证上面做,能够非常好的扩展到其它的应用,而且夸数据库有效性:在数据库中的类别越多时,其泛化能力越强,特征比較少,不像其它特征好几K甚至上M,好的泛化能力+只是拟合…

这篇论文主要是讲人脸修复的,所谓人脸修复,其实就是将低清的,或者经过压缩等操作的人脸图像进行高清复原.这可以近似为针对人脸的图像修复工作.在图像修复中,我们都会假设退化的图像是高清图像经过某种函数映射后得到的(比如,由高清图像得到一张模糊的图像可能是使用了高斯模糊核),因此,图像修复的本质就是把这个函数映射找出来.由于神经网络可以近似任意函数,因此在深度学习时代,图像修复已经是一个被解决得比较好的问题了.比如,在图像去噪或者超分任务中,U-Net.FCN 之类的网络结构已经成为标配了. 不过,针…

  End-to-End Learning of Action Detection from Frame Glimpses in Videos  CVPR 2016  Motivation:    本文主要是想借助空间的 attention model 来去协助进行行人识别的工作.作者认为 long, read-world videos 是一个非常具有挑战的视觉问题.算法必须推理出是否出现了某个 action, 并且还要在时间步骤上推出出现在什么时刻.大部分的工作都是通过构建 frame-lev…

一.R-FCN初探 1. R-FCN贡献 提出Position-sensitive score maps来解决目标检测的位置敏感性问题: 区域为基础的,全卷积网络的二阶段目标检测框架: 比Faster-RCNN快2.5-20倍(在K40GPU上面使用ResNet-101网络可以达到 0.17 sec/image); 2. R-FCN与传统二阶段网络的异同点 图1 R-FCN与传统二阶段网络的异同点相同点:首先,两者二阶段的检测框架(全卷积子网络+RoI-wise subnetwork); 其次两…

YOLO3主要的改进有:调整了网络结构:利用多尺度特征进行对象检测:对象分类用Logistic取代了softmax. 1.Darknet-53 network在论文中虽然有给网络的图,但我还是简单说一下.这个网络主要是由一系列的1x1和3x3的卷积层组成(每个卷积层后都会跟一个BN层和一个LeakyReLU)层,作者说因为网络中有53个convolutional layers,所以叫做Darknet-53(我数了下,作者说的53包括了全连接层但不包括Residual层).下图就是Darknet-…

论文地址:https://arxiv.org/pdf/1406.4729.pdf 论文翻译请移步:http://www.dengfanxin.cn/?p=403 一.背景: 传统的CNN要求输入图像尺寸是固定的(因为全连接网络要求输入大小是固定的) crop处理,可能不包含整个物体,还会丢失上下文信息 warping处理,会导致图像变形 以上都会导致CNN对不同scale/size泛化能力不强   于是SPP做了如下改进,即将SPP层加在最后一个卷积层后面,然后再送入FC网络.  优点 不管输入…

这篇博客主要是讲下我在阅读ssd论文时对论文的理解,并且自行使用pytorch实现了下论文的内容,并测试可以用. 开篇放下论文地址https://arxiv.org/abs/1512.02325,可以自行参考论文. 接着放下我使用pytorch复现的版本地址https://github.com/acm5656/ssd_pytorch,如果这篇博客或者代码有帮到你,麻烦给个星哈. 代码解读的博客链接如下https://www.cnblogs.com/cmai/p/10080005.html,欢迎大…

Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 简介 Faster R-CNN是很经典的two-stage的目标检测方法,前面看了Selective Search以为在这里可以用到,但是作者在这篇文章里面没有采用Selective Search方法得到候选框,而是采用了Edge Boxes方法得到的候选框,好吧,再去看看这个方法到底快在哪里.Faster R-CNN分为两个过程,第一个过…

Selective Search for Object Recognition 简介 Selective Search是现在目标检测里面非常常用的方法,rcnn.frcnn等就是通过selective search方法得到候选框,然后进行分类,也就是传统的two stage方法.本篇也是我看到frcnn之后不得不看的一篇论文,大致将自己的理解记录下来,方便以后指正. Selective Search 算法目的 能够得到各种大小的框 由于图像中的物体可以有任意大小,所以selective sear…

Region-Based Convolutional Networks for Accurate Object Detection and Segmentation 概括 这是一篇2016年的目标检测的文章,也是一篇比较经典的目标检测的文章.作者介绍到,现在表现最好的方法非常的复杂,而本文的方法,简单又容易理解,并且不需要大量的训练集. 文章的大致脉络如图. 产生region proposal 文章提到了滑窗的方法,由于滑窗的方法缺点非常明显,就是每次只能检测一个aspect ratio,所以确…

论文阅读([CVPR2018]Jinshan Pan - Learning Dual Convolutional Neural Networks for Low-Level Vision) 本文针对低层视觉问题,提出了一般性的用于解决低层视觉问题的对偶卷积神经网络.作者认为,低层视觉问题,如常见的有超分辨率重建.保边滤波.图像去雾和图像去雨等,这些问题经常涉及到估计目标信号的两个成分:结构和细节.因此,文章提出DualCNN,它包含两个平行的分支来分别恢复结构和细节信息. 具体内容参见https…

GAN存在问题 训练困难,G和D多次尝试没有稳定性,Loss无法知道能否优化,生成样本单一,改进方案靠暴力尝试 WGAN GAN的Loss函数选择不合适,使模型容易面临梯度消失,梯度不稳定,优化目标不定导致模型失败,WGAN,找到了更为合适的Loss函数,使得梯度呈线性,事实上WGAN对判别器权重进行了区间限制,使得权重控制在一定范围内,使得梯度更大概率的呈线性增长. WGAN特点 无需平衡D,G的训练组合 解决collapse model(模型崩溃)问题,保证样本多样性 结构更改简单有效 改进…