论文阅读之：Deep Meta Learning for Real-Time Visual Tracking based on Target-Specific Feature Space

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【论文阅读】Deep Mutual Learning

文章:Deep Mutual Learning 出自CVPR2017(18年最佳学生论文) 文章链接:https://arxiv.org/abs/1706.00384 代码链接:https://github.com/YingZhangDUT/Deep-Mutual-Learning…

论文阅读之：Deep Meta Learning for Real-Time Visual Tracking based on Target-Specific Feature Space

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…

读论文系列：Deep transfer learning person re-identification

读论文系列:Deep transfer learning person re-identification arxiv 2016 by Mengyue Geng, Yaowei Wang, Tao Xiang, Yonghong Tian Transfer Learning 旧数据训练得到的分类器,在新的数据上重新训练,从而在新数据上取得比较好的表现,新数据与旧数据有相似的地方,但具有不同的分布. Fine tuning一般步骤这是InceptionV4的图示移除Softmax分类层换成与…

论文笔记：Learning Attribute-Specific Representations for Visual Tracking

Learning Attribute-Specific Representations for Visual Tracking AAAI-2019 Paper:http://faculty.ucmerced.edu/mhyang/papers/aaai2019_tracking.pdf 本文提出一种新的学习思路,即:属性信息 (e.g., illumination changes, occlusion and motion) ,来进行 CNN 特征的学习,以得到更加鲁棒的 tracker.具体来…

论文解读《Deep Resdual Learning for Image Recognition》

总的来说这篇论文提出了ResNet架构,让训练非常深的神经网络(NN)成为了可能. 什么是残差? "残差在数理统计中是指实际观察值与估计值(拟合值)之间的差."如果回归模型正确的话, 我们可以将残差看作误差的观测值."更准确地,假设我们想要找一个 xx,使得 f(x)=bf(x)=b,给定一个 xx 的估计值 x0x0,残差(residual)就是 b−f(x0)b−f(x0),同时,误差就是 x−x0x−x0 为什么需要堆叠更深的NN呢? 论文阐述道 -- 深度神经网络自然…

论文笔记：Deep Residual Learning

之前提到,深度神经网络在训练中容易遇到梯度消失/爆炸的问题,这个问题产生的根源详见之前的读书笔记.在 Batch Normalization 中,我们将输入数据由激活函数的收敛区调整到梯度较大的区域,在一定程度上缓解了这种问题.不过,当网络的层数急剧增加时,BP 算法中导数的累乘效应还是很容易让梯度慢慢减小直至消失.这篇文章中介绍的深度残差 (Deep Residual) 学习网络可以说根治了这种问题.下面我按照自己的理解浅浅地水一下 Deep Residual Learning 的基本思想,并…