DenseASPP论文总结

论文地址:http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Yang_DenseASPP_for_Semantic_CVPR_2018_paper.pdf 一.相关工作 1.FCN FCN开创了语义分割任务的先河,高级语义信息在分割网络中起着至关重要的作用.为了提取高级信息,FCN使用多个池化层来增加输出神经元的接受域大小.然而,增加池化层的数量会导致feature map的大小减小,这对将分割输出上采样回全分辨率造成了严重的挑战.为了解…

多篇开源CVPR 2020 语义分割论文

多篇开源CVPR 2020 语义分割论文前言 1. DynamicRouting:针对语义分割的动态路径选择网络 Learning Dynamic Routing for Semantic Segmentation 作者团队:中科院&国科大&西安交大&旷视论文链接:https://arxiv.org/abs/2003.10401 代码链接:https://github.com/yanwei-li/DynamicRouting 近年来,大量的人工搜索网络被应用于语义分割.然而,以…

PayPal高级工程总监：读完这100篇论文就能成大数据高手（附论文下载）

100 open source Big Data architecture papers for data professionals. 读完这100篇论文就能成大数据高手作者白宁超 2016年4月16日13:38:49 摘要:本文基于PayPal高级工程总监Anil Madan写的大数据文章,其中涵盖100篇大数据的论文,涵盖大数据技术栈(数据存储层.键值存储.面向列的存储.流式.交互式.实时系统.工具.库等),全部读懂你将会是大数据的顶级高手.作者通过引用Anil Madan原文和CS…

[Erlang 0126] 我们读过的Erlang论文

我在Erlang Resources 豆瓣小站上发起了一个征集活动 [链接] ,"[征集] 我们读过的Erlang论文",希望大家来参加.发起这样一个活动的目的是因为Erlang相关的出版物很少,很多时候都是从学术论文中寻找答案,而发现合适的论文是第一步,这个活动就是为了解决这个问题. 在一个极小的知识点可能都会有一篇精彩的论文为你条分缕析,抽丝剥茧,甚至可以拼凑起来一个完整的Erlang知识系统,我们开始吧... <面向软件错误构建可靠的分布式系统> Making rel…

[个人论文]一种基于GPU并行计算的MD5密码解密方法

求轻喷... [顺便get一份LaTeX论文模板....还是XeLaTex好用.珍爱生命远离CJK http://files.cnblogs.com/files/pdev/paper.zip…

Windows下LATEX排版论文攻略—CTeX、JabRef使用介绍

Windows下LATEX排版论文攻略—CTeX.JabRef使用介绍一.工具介绍 TeX是一个很好排版工具,在学术界十分流行,特别是数学.物理学和计算机科学界. CTeX是TeX中的一个版本,指的是CTeX 中文套装的简称.CTeX中文套装是基于 Windows 下的 MiKTeX系统,集成了编辑器 WinEdt及其他的处理软件,并增加了对中文的完整支持. BibTeX是一种格式和一个程序, 用于协调LaTeX的参考文献处理.BibTeX 使用数据库的的方式来管理参考文献,其文献数据库文件的…

TeXstudio 编写Latex论文的若干问题

TeXstudio 编写Latex论文的若干问题解决方案总结问题1: 如何安装TeXstudio 以及 Texstudio当中的中文字体使用问题. 一.如何安装TeXstudio 很多人推荐使用TexStudio.注意,texstudio是一个latex编译器,而非latex的软件实体.正如rstudio和r的关系.因此,先要安装latex软件,之后才能使用TexStudio. 1. 到这里下载并安装MikTex:http://miktex.org/ 或者TexLive20…

SCI英文论文写作- Latex 进阶

SCI英文论文写作- Latex 进阶 1.设置行间距的方法: %\setlength{\baselineskip}{15pt} \renewcommand{\baselinestretch}{1} 2.去掉容差报警的方法: \hbadness=10000 \tolerance=10000 \hfuzz=150pt 3.更改子级item,enumerate的图标的方法: \renewcommand{\labelenumii}{(\arabic{enumii}).} \renewcommand…

DL论文

题目:Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks(2016CVPR) 摘要:文中提出了一种高精度处理单幅超分辨(HR)图像的方法.用了很深的卷积网络inspired by 用于处理ImageNet 分类的VGG-net.发现提高网络深度可大幅提高精度.但是,网络越深,收敛速度成了问题.文中给出了提高训练效率的方法:仅学习residuals使用非常高的学习速率(比SRCNN高10e4倍).并且比现有方…

【Hawk】高级教程——post参数采集万方医学网论文

目标——万方医学网论文列表 http://med.wanfangdata.com.cn/Author/General/A000000001 和普通网页不一样的地方在于点击下一页的时候,URL没有发生变化,不能显眼的看到类似‘page=1’或者‘pge=1’这样的信息. 这就需要我们自己分析网络请求,笔者推荐是汉化更好点的火狐的浏览器——Firefox,右上角的打开菜单下——开发者工具——网络,在chrome浏览器中是更多工具中的开发者工具Network …

Bigtable 论文阅读笔记 - 原理部分

不支持markdown,桑心.更好的阅读体验请看:Github/Bigtable.md Paper: Google Bigtable paper Notes author: Lhfcws Wu Time: 2013-07-24 Preface: 仅为个人阅读心得,按照原论文Section顺序写的笔记. 原论文Sections: (本笔记主要关于粗体的章节,即原理部分) 1 Introduction2 数据模型(行,列族,时间戳)3 API支持简述4 Bigtable构建(文件格式SSTable,…

从单幅图像高质量去除运动模糊——读JiaYaJia同名英文论文总结

原始论文在这里 http://www.cse.cuhk.edu.hk/leojia/projects/motion_deblurring/ 一.概述论文根据以下的基本模糊图像模型建立其中I是我们观测到的图像,L是真实的图像,f是运动模糊的卷积核,n是观测过程中叠加的噪声然后从统计角度分析L,f,n服从的分布,从而作为先验,构造能量函数进行优化求解. 二.对已有图像统计得到先验 1.L统计 1)对多幅图像统计的结果,L的梯度在全局上满足如下分布(曲线已经对数化) 曲线拟合表示为最终的全局先…

论文阅读（Chenyi Chen——【ACCV2016】R-CNN for Small Object Detection）

Chenyi Chen--[ACCV2016]R-CNN for Small Object Detection 目录作者和相关链接方法概括创新点和贡献方法细节实验结果总结与收获点参考文献作者和相关链接论文下载 Chenyi Chen , Ming-Yu Liu, Jianxiong Xiao 所有作者的简单信息方法概括这篇文章主要讨论针对小目标的目标检测文章为了证明:对传统的R-CNN style的方法进行改进,可以用于小目标检测,并且性能比DPM方法好整个检测流程:…

论文阅读（Weilin Huang——【AAAI2016】Reading Scene Text in Deep Convolutional Sequences）

Weilin Huang--[AAAI2016]Reading Scene Text in Deep Convolutional Sequences 目录作者和相关链接方法概括创新点和贡献方法细节实验结果问题讨论总结与收获点参考文献作者和相关链接论文下载黄伟林主页 , 乔宇,汤晓欧所有作者方法概括解决问题:单词识别主要流程:maxout版的CNN提取特征,RNN(LSTM)进行分类,CTC对结果进行调整.整个流程端到端训练和测试,和白翔的CRNN(参考文献1)方法几…

论文阅读（Xiang Bai——【TIP2014】A Unified Framework for Multi-Oriented Text Detection and Recognition）

Xiang Bai--[TIP2014]A Unified Framework for Multi-Oriented Text Detection and Recognition 目录作者和相关链接方法概括创新点和贡献方法细节实验结果问题讨论总结与收获点参考文献作者和相关链接作者论文下载白翔主页, 刘文予方法概括方法简述这篇文章是作者CVPR2012(参考文献1,专门做检测,可以看看我之前的这篇博客)的方法的扩展,本文做的是端到端的问题(检测+识别). 采用的框架是…

论文阅读（Xiang Bai——【arXiv2016】Scene Text Detection via Holistic, Multi-Channel Prediction）

Xiang Bai--[arXiv2016]Scene Text Detection via Holistic, Multi-Channel Prediction 目录作者和相关链接方法概括创新点和贡献方法细节实验结果问题讨论总结与收获点参考文献作者和相关链接作者白翔个人主页论文下载方法概括 Step 1: 用修改版的hed(参考文献1)得到text region map(binary), character map(binary), linking orientat…

论文阅读（Zhuoyao Zhong——【aixiv2016】DeepText A Unified Framework for Text Proposal Generation and Text Detection in Natural Images）

Zhuoyao Zhong--[aixiv2016]DeepText A Unified Framework for Text Proposal Generation and Text Detection in Natural Images 目录作者和相关链接方法概括创新点和贡献方法细节实验结果问题讨论总结与收获点参考文献作者和相关链接作者 Zhuoyao Zhong, z.zhuoyao@mail.scut.sdu.cnLianwen Jin, lianwen.jin@gm…

论文阅读（Xiang Bai——【CVPR2015】Symmetry-Based Text Line Detection in Natural Scenes）

Xiang Bai--[CVPR2015]Symmetry-Based Text Line Detection in Natural Scenes 目录作者和相关链接方法概括创新点和贡献方法细节实验结果问题讨论总结与收获点参考文献作者和相关链接作者白翔个人主页论文下载代码下载方法概括 Step 1: 采用多尺度滑窗检测文本线的中心像素点,用对称特征和表观特征训练的随机森林得到候选的字符像素区域(两种特征是作者自己提的,文章亮点所在): Step 2: 利用字符像素的角…

论文阅读（Weilin Huang——【TIP2016】Text-Attentional Convolutional Neural Network for Scene Text Detection）

Weilin Huang--[TIP2015]Text-Attentional Convolutional Neural Network for Scene Text Detection) 目录作者和相关链接方法概括创新点和贡献方法细节实验结果问题讨论总结与收获点作者补充信息参考文献作者和相关链接论文下载作者: tong he, 黄伟林,乔宇,姚剑方法概括使用改进版的MSER(CE-MSERs,contrast-enhancement)提取候选字符区域: 使用新的CN…

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…

tsne官方论文代码解读和使用

MLGB,人生就是矫情,充满冲动,充满热恋. tsne的08年的论文看了几遍,发现原理还是蛮简单的,能想到还是不容易(人生的战场是星辰大海,但我们的贡献就是也就是宇宙尘埃) 怎么说呢,现在真的是一个好时机,发不出论文只能说是zz了.08才有人第一次有效的结合pairwise distance和statistic方法. 而tsne几乎是一个很难超越的经典,简单的方程就像是图像处理的双边滤波一样.现在为止好像都没有更好的方法. 在官方下了代码之后加上这句话,使用的是最简单的归一化的方法,虽然官方的代…

微软亚洲实验室一篇超过人类识别率的论文：Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification ImageNet Classification

在该文章的两大创新点:一个是PReLU,一个是权值初始化的方法.下面我们分别一一来看. PReLU(paramter ReLU) 所谓的PRelu,即在 ReLU激活函数的基础上加入了一个参数,看一个图就明白了: 右边的图上多了一个参数吧,在负半轴上不再为0,而是一个可以学习的斜率. 很容易明白.实验结果显示该方法可以提高识别率. 权值初始化的方法: 对于文中的权值初始化问题:主要思想是跟随了"Xavier"的初始化的思想,研究了第一层layer的响应的 variance.下面的推导…