【Paper Reading】Learning while Reading

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【Paper Reading】Learning while Reading

Learning while Reading 不限于具体的书,只限于知识的宽度这个系列集合了一周所学所看的精华,它们往往来自不只一本书我们之所以将自然界分类,组织成各种概念,并按其分类,主要是因为我们是整个口语交流社会共同遵守的协定的参与者,这个协定以语言的形式固定下来.除非赞成这个协定中规定的有关语言信息的组织和分类,否则我们根本无法交谈. ——Benjamin Lee Whorf Learning and Asking 为什么选择面向对象? 机器语言.汇编语言.面向过程的语言,通过一层层…

【论文阅读】Learning Spatial Regularization with Image-level Supervisions for Multi-label Image Classification

转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/White-xzx/ 原文地址:https://arxiv.org/abs/1702.05891 Caffe-code:https://github.com/zhufengx/SRN_multilabel 如有不准确或错误的地方,欢迎交流~ 空间正则化网络(Spatial Regularization Network, SRN),学习所有标签间的注意力图(attention maps),并通过可学习卷积挖掘标签间的潜在关系,结合正则…

【POJ 3320】Jessica's Reading Problemc（尺取法）

题题意 P个数,求最短的一段包含P个数里所有出现过的数的区间. 分析尺取法,边读边记录每个数出现次数num[d[i]],和不同数字个数n个. 尺取时,l和r 代表区间两边,每次r++时,d[r]即r的出现次数+1,d[l]即l的出现次数大于1时,左边可以短一点,d[l]--,l++,直到d[l]出现次数为1,当不同数达到n个,且区间更小,就更新答案. 代码 #include <cstdio> #include <map> using namespace std; map <…

【论文笔记】Learning Convolutional Neural Networks for Graphs

Learning Convolutional Neural Networks for Graphs 2018-01-17 21:41:57 [Introduction] 这篇 paper 是发表在 ICML 2016 的:http://jmlr.org/proceedings/papers/v48/niepert16.pdf 上图展示了传统 CNN 在 image 上进行卷积操作的工作流程.(a)就是通过滑动窗口的形式,利用3*3 的卷积核在 image 上进行滑动,来感知以某一个像素点为中心…

【论文阅读】Learning Dual Convolutional Neural Networks for Low-Level Vision

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…

【学习笔记】Learning OpenCV3——Ch8 working with video

Reading Video with the cv::VideoCapture Object 对象创建的三种方法: // 1. Input filename cv::VideoCapture::VideoCapture( const string& filename ); // 2. Video capture device id cv::VideoCapture::VideoCapture( int device ); // 3. cv::VideoCapture::VideoCapture(…