转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/White-xzx/ 原文地址:https://arxiv.org/abs/1811.07130 如有不准确或错误的地方,欢迎交流~ [作者的motivation] https://zhuanlan.zhihu.com/p/53241545 当前的行人重识别方法,如PCB, MGN,为了使网络学习到更精密有区分度的特征,一般将最后得到的feature map进行水平切分然后分别求loss,简单做水平切分可能会造成一块完整的featu…

[论文阅读笔记] node2vec:Scalable Feature Learning for Networks 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 由于DeepWalk的随机游走是完全无指导的随机采样,即随机游走不可控.本文从该问题出发,设计了一种有偏向的随机游走策略,使得随机游走可以在DFS和BFS两种极端搜索方式中取得平衡. (2) 主要贡献 Contribution: 本篇论文主要的创新点在于改进了随机游走的策略,定义了两个参数p和q,使得随机游走在BFS…

文章来源:https://blog.csdn.net/u013058162/article/details/80470426 3D Deep Leaky Noisy-or Network 论文阅读 原文:Evaluate the Malignancy of Pulmonary Nodules Using the 3D Deep Leaky Noisy-or Network 博文参考:Doublle Tree的博客中Evaluate the Malignancy of Pulmonary Nodu…

 论文阅读:Face Recognition: From Traditional to Deep Learning Methods  <人脸识别综述:从传统方法到深度学习>     一.引言     1.探索人脸关于姿势.年龄.遮挡.光照.表情的不变性,通过特征工程人工构造feature,结合PCA.LDA.支持向量机等机器学习算法.     2.流程 人脸检测,返回人脸的bounding box 人脸对齐,用2d或3d的参考点,去对标人脸 人脸表达,embed 人脸匹配,匹配分数 二.人脸识…

YOLO(You Only Look Once)是一个流行的目标检测方法,和Faster RCNN等state of the art方法比起来,主打检测速度快.截止到目前为止(2017年2月初),YOLO已经发布了两个版本,在下文中分别称为YOLO V1和YOLO V2.YOLO V2的代码目前作为Darknet的一部分开源在GitHub.在这篇博客中,记录了阅读YOLO两个版本论文中的重点内容,并着重总结V2版本的改进. Update@2018/04: YOLO v3已经发布!可以参考我的博客…

[论文阅读]阿里DIN深度兴趣网络之总体解读 目录 [论文阅读]阿里DIN深度兴趣网络之总体解读 0x00 摘要 0x01 论文概要 1.1 概括 1.2 文章信息 1.3 核心观点 1.4 名词解释 0x02 解读思路 2.1 Memorization 和 Generalization 2.1.1 Memorization 2.1.2 Generalization 2.2 发展脉络 0x03 DNN 3.1 深度模型思路 3.2 DNN模型 3.3 工作机制 3.4 模型特点 0x04 DIN…

一. 算法概述 本文提出的SSD算法是一种直接预测目标类别和bounding box的多目标检测算法.与faster rcnn相比,该算法没有生成 proposal 的过程,这就极大提高了检测速度.针对不同大小的目标检测,传统的做法是先将图像转换成不同大小(图像金字塔),然后分别检测,最后将结果综合起来(NMS).而SSD算法则利用不同卷积层的 feature map 进行综合也能达到同样的效果.文章的核心之一是同时采用lower和upper的feature map做检测.          …

论文阅读——FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection 概述 目前anchor-free大热,从DenseBoxes到CornerNet.ExtremeNet,以及最近的FSAF.FoveaBox,避免了复杂的超参数设计,而且具有很好的检测效果.本文作者提出了一种全卷积的单阶段目标检测算法,类似于语义分割的做法使用像素级预测.该检测框架简单有效,而且可以方便地用于其他任务. 简介 再啰嗦一下基于anchor的检测算法的缺陷: 1.检测…

论文阅读——FoveaBox: Beyond Anchor-based Object Detector 概述 这是一篇ArXiv 2019的文章,作者提出了一种新的anchor-free的目标检测框架FoveaBox,直接学习目标存在的可能性(预测类别敏感的语义map)和bbox的坐标(为可能存在目标的每个位置生成无类别的bbox).该算法的单模型(基于ResNeXt-101-FPN )在COCO数据集上的AP达到42.1%.代码尚未开源. 介绍 anchor弊端:额外的超参数设计很复杂:设计的…

论文阅读 | Region Proposal by Guided Anchoring 相关链接 论文地址:https://arxiv.org/abs/1901.03278 概述 众所周知,anchor策略是目标检测领域的基石.很多目标检测算法的高精度检测都依赖于密集的anchor策略,也就是在空间域上以预设的尺度和宽高比做均匀采样.但是,由于anchor策略产生大量冗余的anchor box,生成数目巨大的低质量负样本,导致正负样本严重失衡,而且还有IoU阈值设置.超参数设计困难等一系列问题.文…