作者:Tsaipei Wang, Member, IEEE 发表:IEEE TRANSACTIONS ON SYSTEMS, MAN, AND CYBERNETICS—PART B: CYBERNETICS, VOL. 41, NO. 3, JUNE 2011 这是一遍关于聚类集成的论文,作者提出了一种聚类集成方法,命名为:CA-Tree,,基于层次结构(dendogram),这个结构的大致与hierarchical cluster 相同,当然是比hc 效果好,同时该方法适合用于数据样本比较大的…

[论文阅读笔记] LouvainNE: Hierarchical Louvain Method for High Quality and Scalable Network Embedding 本文结构 解决问题 主要贡献 算法原理 参考文献 (1) 解决问题 本篇论文是针对现有表征算法计算开销比较大,不能够很好应用到大规模网络上的问题. (2) 主要贡献 Contribution: 提出一种快速且可扩展网络表征框架,LouvainNE,能够为包含数百亿边的网络生成高质量的表征向量. (3) 算法…

Auto-DeepLab: Hierarchical Neural Architecture Search for Semantic Image Segmentation2019-03-18 14:45:44 Paper:https://arxiv.org/pdf/1901.02985 Offical TensorFlow Code: https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/deeplab/core/nas_networ…

Hierarchical Convolutional Features for Visual Tracking  ICCV 2015 摘要:跟卢湖川的那个文章一样,本文也是利用深度学习各个 layer 之间提取出来的不同特征进行跟踪.因为各个层次提出来的 feature 具有不同的特征.并且将各个层级的特征用现有的 correlation filter 进行编码物体的外观,我们在每一个层上寻找最佳响应来定位物体. 引言:老套路的讨论了现有的跟踪问题存在的挑战以及现有方法取得的一些进展,并且引出了…

结构推理网络:基于场景级与实例级目标检测 原文链接:https://arxiv.org/abs/1807.00119 代码链接:https://github.com/choasup/SIN Yong Liu, Ruiping Wang, Shiguang Shan, Xilin Chen. Structure Inference Net: Object Detection Using Scene-Level Context and Instance-Level Relationships. pu…

Pytorch实现代码:https://github.com/MenghaoGuo/AutoDeeplab 创新点 cell-level and network-level search 以往的NAS算法都侧重于搜索cell的结构,即当搜索得到一种cell结构后只是简单地将固定数量的cell按链式结构连接起来组成最终的网络模型.AutoDeeplab则将如何cell的连接方式也纳入了搜索空间中,进一步扩大了网络结构的范围. dense image prediction 之前的大多数NAS算法都是…

Deep Meta Learning for Real-Time Visual Tracking based on Target-Specific Feature Space  2018-01-04  15:58:15  写在前面:为什么要看这个paper?这篇 paper 貌似是第一个将 meta-learning 应用到 visual tracking 领域的,取得了速度和精度较好的平衡. Introduction: 我们知道,tracking 中比较重要的就是 target object…

作者:Ioannis T. Christou, Member, IEEE IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE, VOL. 33, NO. 2, FEBRUARY 2011 Index Terms—Clustering, machine learning, constrained optimization, combinatorial algorithms 一遍关于聚类集成的论文,作者提出了一种新方法:EXA…

A Fast HEVC Inter CU Selection Method Based on Pyramid Motion Divergence <HEVC标准介绍.HEVC帧间预测论文笔记>系列博客,目录见:http://www.cnblogs.com/DwyaneTalk/p/5711333.html IEEE TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA, VOL. 16, NO. 2, FEBRUARY 2014 以PMD作为特征,利用kNN决策判断是否进行CU块划分. 核心公…

Fast Coding Unit Size Selection for HEVC based on Bayesian Decision Rule <HEVC标准介绍.HEVC帧间预测论文笔记>系列博客,目录见:http://www.cnblogs.com/DwyaneTalk/p/5711333.html 2012 Picture Coding Symposium May 7-9, 2012 以最小决策代价来进行贝叶斯决策,判断对于当前CU是否进行四叉树划分.代价是RD值,每个块选取3个值作为…