http://www.cvpapers.com/cvpr2014.html 吴佳俊 楼天城…

上周五就要发的,拖........拖.......拖到现在,文中有不准确的地方,欢迎批评指正. DeepID是一种特征提取的算法,由港中文汤晓鸥团队于2014年提出,发表于CVPR2014.其应用领域是人脸识别的子领域——人脸验证,就是判断两张图片是不是同一个人.之前的人脸验证任务主要的方法是使用过完备的(over-complete)低层次特征,结合浅层的机器学习模型进行的.过去的方法常常是将人脸提取出几万乃至几百万的特征,然后将特征进行降维,再计算两个特征的相似度,本文提出一种使用深度学习提取…

论文原址:https://arxiv.org/pdf/1409.4842.pdf 代码连接:https://github.com/titu1994/Inception-v4(包含v1,v2,v4)  摘要 本文提出了一个深层的卷积网络结构-Inception,该结构的主要特点是提高了网络内部计算资源的利用率.在预估计算资源消耗量不变的情况下增加网络的深度及宽度.为了进行有效的优化,结构决策基于Hebbian原理及多尺寸处理操作.本文思想的一个经典实现是GoogLeNet,网络的深度为22层,该网…

论文源址:https://arxiv.org/abs/1406.4729 tensorflow相关代码:https://github.com/peace195/sppnet 摘要 深度卷积网络需要输入固定尺寸大小的图片(224x224),这引入了大量的手工因素,同时,一定程度上,对于任意尺寸的图片或者子图会降低识别的准确率.SPP-net对于任意大小的图片,可以生成固定长度的特征表述.SPP-net对于变形的图片仍有一定的鲁棒性.基于上述优点,SPP-net会提高基于CNN的图像分类的效果. S…

论文源址:http://www.cs.berkeley.edu/~rbg/#girshick2014rcnn 摘要 在PASCAL VOC数据集上,最好的方法的思路是将低级信息与较高层次的上下文信息进行结合.该文的两个亮点:(1)将CNN应用到region proposals 用于对目标物体的定位.(2)对于较少数量的标签数据,先在规模较大的数据集上进行有监督的预训练,然后针对特定场景进行微调,发现性能提升的较大.R-CNN:region with CNN features 介绍 特征问题:视觉…

论文链接:https://arxiv.org/abs/1412.7062 摘要 该文将DCNN与概率模型结合进行语义分割,并指出DCNN的最后一层feature map不足以进行准确的语义分割,DCNN具有很强的空间不变性,因此比较擅长高层次的任务.该文通过在DCNN的最后一层添加一层CRF用来克服定位不准的问题.该文通过引入空洞算法来提高模型在GPU上的运行速度. 介绍 该文的一个主题是采用进行end-to-end训练的DCNN,相比传统的依赖,SIFT或者HOG等人工设计的特征会产生喜人的分…

1. 摘要 第一篇用深度学习做Reid的文章,提出的FPNN采用端到端的训练方式,解决行人再识别的不对齐,光照,姿态等问题. 建立了一个新的带benchmark的数据集CUHK03,表现性能良好. 2.介绍 作者在文章中提到,目前做Reid的大致框架如下 目前的工作主要集中在优化上述框架中的一项或者同时优化几项. 作者在本文的贡献总结: (1)解决不对齐.光照变换.几何变换.遮挡等问题 (2)使用一些有用的训练技巧:如dropout.数据增强.数据平衡.自助法等,使用端到端的训练 (3)建立发布…

一.版本转换  1.将源码中vs2012 X64版本转换为vs2012 win32版本. 2.源码下载及其相关资料下载http://mmcheng.net/zh/bing/ 3.需要下载源码(Paper部分)和VOC数据库(Download部分,800多M) PS:VOC最好下载作者的,作者将里面的xml修改成适合OpenCV操作的yml文件,直接下载是没有的哟 4.以下所有设置都是在Release下进行的,Debug雷同. 5.OpenCV建议使用2.4.8版本以上,我这里采用是2.4.8 二…

  DeepFace是Facebook在2014年的CVPR上提出来的,后续出现的DeepID和FaceNet也都体现DeepFace的身影,可以说DeepFace是CNN在人脸识别的奠基之作,目前深度学习在人脸识别中也取得了非常好的效果.下边介绍DeepFace的基本框架. 一.网络架构 DeepFace的架构并不复杂,层数也不深.网络架构由6个卷积层 + 2个全连接层构成. 二.从实现过程,理解网络 (一)图片的3D对齐 输入原始图片,讲过3D对齐后,使人脸的正面朝前(图g) 3D对齐技术可…

International Conference on Machine Learning (ICML2014, Beijing).(papers are available) Neural Information Processing System (NIPS2014, Quebce).(papers are available) AAAI Conference on Artifical Interlligence (AAAI2014, Quebce).(papers are available…