目录 Residual dense block & network 和DenseNet的不同 摘要和结论 发表在2018年CVPR. 摘要和结论都在强调方法的优势.我们还是先从RDN的结构看起,再理解它的背景和思想. Residual dense block & network 乍一看,这种block结构就是在内部采用了稠密连接,在外部采用残差学习.并且,RDN在全局上也是类似的设计:内部稠密,整体残差.无论是RDB还是RDN,内部都同时采用了\(3 \times 3\)和\(1 \tim…

目录 1. 故事 2. 动机 3. 做法 3.1 DRDB 3.2 训练方法 4. 实验 发表于2019 Sensors.这篇文章的思想可能来源于2018 ECCV的SkipNet[11]. 没开源,和SkipNet基本一致,没什么创新点. 1. 故事 本文的改造对象是RDN.RDN由多个RDB组成,用于一般的图像恢复任务.但是,RDN只能用于单一水平的噪声[设计初衷是非盲的].作者希望在RDN的基础上实现两个目标: 能够盲去噪. 能够根据输入噪声的程度,动态调整RDB数量(同一RDN种跳过的R…

Robust Deep Multi-modal Learning Based on Gated Information Fusion Network 2018-07-27 14:25:26 Paper:https://arxiv.org/pdf/1807.06233.pdf  Related Papers:   1. Infrared and visible image fusion methods and applications: A survey Paper 2. Chenglong Li…

目录 1. 相关工作 2. Residual Attention Network 2.1 Attention残差学习 2.2 自上而下和自下而上 2.3 正则化Attention 最近看了些关于attention的文章.Attention是比较好理解的人类视觉机制,但怎么用在计算机问题上并不简单. 实际上15年之前就已经有人将attention用于视觉任务,但为什么17年最简单的SENet取得了空前的成功?其中一个原因是,前人的工作大多考虑空间上的(spatial)注意力,而SENet另辟蹊径,…

一.Residual Attention Network 简介 这是CVPR2017的一篇paper,是商汤.清华.香港中文和北邮合作的文章.它在图像分类问题上,首次成功将极深卷积神经网络与人类视觉注意力机制进行有效的结合,并取得了远超之前网络结构的准确度与参数效率.仅用与ResNet-50相当的参数量和计算量就得到了远超过ResNet-152的分类性能. 二.Residual Attention Network 的提出 视觉注意力机制是人类视觉所特有的大脑信号处理机制.人类视觉通过快速扫描全局…

论文题目<Hyperspectral Image Classification With Deep Feature Fusion Network> 论文作者:Weiwei Song, Shutao Li, Leyuan Fang,Ting Lu 论文发表年份:2018 网络简称:DFFN 发表期刊:IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  一.本文提出的挑战 1.由于光谱混合和光谱特征空间变异性的存在,HSIs通常具有非常复杂的空间…

目录 0. 论文链接 1. 概述 2. 残差学习 3. Identity Mapping by shortcuts 4. Network Architectures 5. 训练细节 6. 实验 @ 0. 论文链接 ResNet 1. 概述   从AlexNet出现后,后面的模型包括VGG,GoogLe-Net等都是想办法让网络边更宽更深,因为大量的实验证明网络更深更宽它的性能会更好.比较容易想到的是一味的增加深度会使得梯度爆炸/消失,但这问题在很大程度上使用标准化初始赋值跟中间层(BN)解决.但…

Introduction (1)Motivation: 当前CNN无法提取图像序列的关系特征:RNN较为忽视视频序列前期的帧信息,也缺乏对于步态等具体信息的提取:Siamese损失和Triplet损失缺乏对label信息的考虑(???). (2)Contribution: 提出一个新的端到端网络框架,称为 CNN and RNN Fusion(CRF),结合了Siamese.Softmax 联合损失函数.分别对全身和身体局部进行模型训练,获得更有区分度的特征表示. Method (1)框架: (…

Paper information Titile:Deep Fusion Clustering Network Authors:Wenxuan Tu, Sihang Zhou, Xinwang Liu, Xifeng Guo, Zhiping Cai, En Zhu, Jieren Cheng Sources:2020, AAAI Code:Download Paper:Download Others:4 Citations, 41 References Abstract The disadva…

IEEE International Conference on Computer Vision, ICCV 2017, Venice, Italy, October 22-29, 2017. IEEE Computer Society 2017, ISBN 978-1-5386-1032-9 Oral Session 1 Globally-Optimal Inlier Set Maximisation for Simultaneous Camera Pose and Feature Corre…