YOLO: You Only Look Once论文阅读摘要

论文链接: https://arxiv.org/pdf/1506.02640.pdf 代码下载: https://github.com/gliese581gg/YOLO_tensorflow Abstract We present YOLO, a new approach to object detection.Prior work on object detection repurposes classifiers to perform detection. Instead, we frame…

SSD: Single Shot MultiBox Detector论文阅读摘要

论文链接: https://arxiv.org/pdf/1512.02325.pdf 代码下载: https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd Abstract We present a method for detecting objects in images using a single deep neural network. Our approach, named SSD, discretizes the output space of boun…

Faster R-CNN论文阅读摘要

论文链接: https://arxiv.org/pdf/1506.01497.pdf 代码下载: https://github.com/ShaoqingRen/faster_rcnn (MATLAB) https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn (Python) Abstract State-of-the-art object detection networks depend on region proposal algorithms to…

Fast R-CNN论文阅读摘要

论文链接: https://arxiv.org/pdf/1504.08083.pdf 代码下载: https://github.com/rbgirshick/fast-rcnn Abstract Compared to previous work, Fast R-CNN employs several innovations to improve training and testing speed while also increasing detection accuracy #相比于之前的…

R-CNN论文阅读摘要

论文链接: https://arxiv.org/pdf/1311.2524.pdf Abstract Our approach combines two key insights: (1) one can apply high-capacity convolutional neural net-works (CNNs) to bottom-up region proposals in order to localize and segment objects. #bottom-up region…

YOLO 论文阅读

YOLO(You Only Look Once)是一个流行的目标检测方法,和Faster RCNN等state of the art方法比起来,主打检测速度快.截止到目前为止(2017年2月初),YOLO已经发布了两个版本,在下文中分别称为YOLO V1和YOLO V2.YOLO V2的代码目前作为Darknet的一部分开源在GitHub.在这篇博客中,记录了阅读YOLO两个版本论文中的重点内容,并着重总结V2版本的改进. Update@2018/04: YOLO v3已经发布!可以参考我的博客…

Event StoryLine Corpus 论文阅读

Event StoryLine Corpus 论文阅读本文是对 Caselli T, Vossen P. The event storyline corpus: A new benchmark for causal and temporal relation extraction[C]//Proceedings of the Events and Stories in the News Workshop. 2017: 77-86. 阅读的总结.有任何问题请邮件联系 arrogant262@gm…

论文阅读：《Bag of Tricks for Efficient Text Classification》

论文阅读:<Bag of Tricks for Efficient Text Classification> 2018-04-25 11:22:29 卓寿杰_SoulJoy 阅读数 954更多分类专栏: 深度学习自然语言处理版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/u011239443/article/details/80076720 https://blog.csdn.…

[论文阅读]阿里DIN深度兴趣网络之总体解读

[论文阅读]阿里DIN深度兴趣网络之总体解读目录 [论文阅读]阿里DIN深度兴趣网络之总体解读 0x00 摘要 0x01 论文概要 1.1 概括 1.2 文章信息 1.3 核心观点 1.4 名词解释 0x02 解读思路 2.1 Memorization 和 Generalization 2.1.1 Memorization 2.1.2 Generalization 2.2 发展脉络 0x03 DNN 3.1 深度模型思路 3.2 DNN模型 3.3 工作机制 3.4 模型特点 0x04 DIN…

[论文阅读]阿里DIEN深度兴趣进化网络之总体解读

[论文阅读]阿里DIEN深度兴趣进化网络之总体解读目录 [论文阅读]阿里DIEN深度兴趣进化网络之总体解读 0x00 摘要 0x01论文概要 1.1 文章信息 1.2 基本观点 1.2.1 DIN的问题 1.2.2 DIEN创新 1.3 名词解释 0x02 总体概要 2.1 模型架构 0x03 兴趣抽取层 3.1 之前工作 3.2 GRU 3.3 辅助损失 3.3.1 辅助损失 3.3.2 全局损失 3.3.3 辅助损失作用 3.4 总结 0x04 兴趣进化层 4.1 演化规律 4.2 AUG…

[论文阅读] RNN 在阿里DIEN中的应用

[论文阅读] RNN 在阿里DIEN中的应用 0x00 摘要本文基于阿里推荐DIEN代码,梳理了下RNN一些概念,以及TensorFlow中的部分源码.本博客旨在帮助小伙伴们详细了解每一步骤以及为什么要这样做. 0x01 背景知识 1.1 RNN RNN,循环神经网络,Recurrent Neural Networks. 人们思考问题往往不是从零开始的,比如阅读时我们对每个词的理解都会依赖于前面看到的一些信息,而不是把前面看的内容全部抛弃再去理解某处的信息.应用到深度学习上面,如果我们想要学习…

多目标跟踪：CVPR2019论文阅读

多目标跟踪:CVPR2019论文阅读 Robust Multi-Modality Multi-Object Tracking 论文链接:https://arxiv.org/abs/1909.03850 代码链接:https://github.com/ZwwWayne/mmMOT 摘要在自主驾驶系统中,多传感器感知是保证系统可靠性和准确性的关键,而多目标跟踪(MOT)则是通过跟踪动态目标的序列运动来提高系统的可靠性和准确性.目前大多数的多传感器多目标跟踪方法要么依赖于单一的输入源(如中心摄像机…

快速人体姿态估计：CVPR2019论文阅读

快速人体姿态估计:CVPR2019论文阅读 Fast Human Pose Estimation 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Zhang_Fast_Human_Pose_Estimation_CVPR_2019_paper.pdf 摘要现有的人体姿态估计方法通常只考虑如何提高模型的泛化性能,而忽略了显著的效率问题.这导致在实际应用中开发可扩展性和成本效益较差的重型模型.在这项工作中,我们研究了研究不足但…

Action4D：人群和杂物中的在线动作识别：CVPR209论文阅读

Action4D:人群和杂物中的在线动作识别:CVPR209论文阅读 Action4D: Online Action Recognition in the Crowd and Clutter 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/You_Action4D_Online_Action_Recognition_in_the_Crowd_and_Clutter_CVPR_2019_paper.pdf 摘要在拥挤杂乱的环…

深度学*点云语义分割：CVPR2019论文阅读

深度学*点云语义分割:CVPR2019论文阅读 Point Cloud Oversegmentation with Graph-Structured Deep Metric Learning 摘要本文提出了一个新的超级学*框架,用于将三维点云过度分割为超点.本文将此问题转化为学*三维点的局部几何和辐射测量的深度嵌入,从而使物体边界呈现高对比度.嵌入计算使用轻量级神经网络在点的局部邻域上操作.最后,本文将点云过分集描述为一个与学*嵌入相关的图划分问题.这种新方法允许本文在密集的室内数据集(S3D…

论文阅读（Xiang Bai——【PAMI2017】An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition）

白翔的CRNN论文阅读 1. 论文题目 Xiang Bai--[PAMI2017]An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition 2. 论文思路和方法 1) 问题范围: 单词识别 2) CNN层:使用标准CNN提取图像特征,利用Map-to-Sequence表示成特征向量: 3) RNN层:使…

BITED数学建模七日谈之三：怎样进行论文阅读

前两天,我和大家谈了如何阅读教材和备战数模比赛应该积累的内容,本文进入到数学建模七日谈第三天:怎样进行论文阅读. 大家也许看过大量的数学模型的书籍,学过很多相关的课程,但是若没有真刀真枪地看过论文,进行过模拟比赛,恐怕还是会捉襟见肘,不能够游刃有余地应对真正比赛中可能会遇到的一些困难.笔者就自己的经验稍稍给大家谈谈,在看了很多数学模型的书籍之后,如何通过论文阅读,将我们的水平上升一个新的台阶,达到一个质的飞跃! 首先,大家要搞清楚教材和论文的区别.教材的主要目的是介绍方法,前人总结出来的最经典的…

论文阅读笔记 - YARN : Architecture of Next Generation Apache Hadoop MapReduceFramework

作者:刘旭晖 Raymond 转载请注明出处 Email:colorant at 163.com BLOG:http://blog.csdn.net/colorant/ 更多论文阅读笔记 http://blog.csdn.net/colorant/article/details/8256145 == 目标问题 == 下一代的Hadoop框架,支持10,000+节点规模的Hadoop集群,支持更灵活的编程模型 == 核心思想 == 固定的编程模型,单点的资源调度和任务管理方式,使得Hadoop 1…

论文阅读笔记 - Mesos: A Platform for Fine-Grained ResourceSharing in the Data Center

作者:刘旭晖 Raymond 转载请注明出处 Email:colorant at 163.com BLOG:http://blog.csdn.net/colorant/ 更多论文阅读笔记 http://blog.csdn.net/colorant/article/details/8256145 == 目标问题 == 为了提高资源的利用率以及满足不同应用的需求,在同一集群内会部署各种不同的分布式运算框架(cluster computing framework),他们有着各自的调度逻辑. Mesos…

Deep Reinforcement Learning for Dialogue Generation 论文阅读

本文来自李纪为博士的论文 Deep Reinforcement Learning for Dialogue Generation. 1,概述当前在闲聊机器人中的主要技术框架都是seq2seq模型.但传统的seq2seq存在很多问题.本文就提出了两个问题: 1)传统的seq2seq模型倾向于生成安全,普适的回答,例如“I don’t know what you are talking about”.为了解决这个问题,作者在更早的一篇文章中提出了用互信息作为模型的目标函数.具体见A Diversi…

论文阅读笔记 Word Embeddings A Survey

论文阅读笔记 Word Embeddings A Survey 收获 Word Embedding 的定义 dense, distributed, fixed-length word vectors, built using word co-occurrence statistics as per the distributional hypothesis. 分布式假说(distributional hypothesis) word with similar contexts have the…

论文阅读笔记六：FCN：Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation(CVPR2015)

今天来看一看一个比较经典的语义分割网络,那就是FCN,全称如题,原英文论文网址:https://people.eecs.berkeley.edu/~jonlong/long_shelhamer_fcn.pdf 三位大佬:Jonathan Long Evan Shelhamer Trevor Darrell 这个网址是网上一个大佬记录的FCN的博客,同时深深感受到了自己与大佬的差距,但还是硬着头皮把论文阅读完成,贴出网址,和大家一起学习:https://blog.csdn.net/happyer8…

论文阅读笔记 Improved Word Representation Learning with Sememes

论文阅读笔记 Improved Word Representation Learning with Sememes 一句话概括本文工作使用词汇资源--知网--来提升词嵌入的表征能力,并提出了三种基于知网资源的词嵌入学习模型,在通用的中文词嵌入评测数据集上进行了评测,取得了较好的结果. 作者简介该论文选自 ACL 2017,是清华大学孙茂松刘知远老师组的成果.论文的两名共同第一作者分别是牛艺霖和谢若冰. 牛艺霖,清华本科生. 谢若冰,清华研究生(2014-2017),清华本科生(2010-20…

论文阅读：Prominent Object Detection and Recognition: A Saliency-based Pipeline

论文阅读:Prominent Object Detection and Recognition: A Saliency-based Pipeline 如上图所示,本文旨在解决一个问题:给定一张图像,我们最应该关注哪些区域?怎么将其分割出来?这是一个什么东东?这三个子问题为一体. Problem formulation: Given an image, determine the most influential item in the scene in terms of region of i…

[置顶] 人工智能（深度学习）加速芯片论文阅读笔记（已添加ISSCC17，FPGA17...ISCA17...）

这是一个导读,可以快速找到我记录的关于人工智能(深度学习)加速芯片论文阅读笔记. ISSCC 2017 Session14 Deep Learning Processors: ISSCC 2017关于Deep Learning Processors的Slides笔记,主要参考了[1]中的笔记,自己根据paper和slides读一遍,这里记一下笔记,方便以后查阅. 14.1 A 2.9TOPS/W Deep Convolutional Neural Network SoC in FD-SOI 28…