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…

想着CSDN还是不适合做论文类的笔记,那里就当做技术/系统笔记区,博客园就专心搞看论文的笔记和一些想法好了,[]以后中框号中间的都算作是自己的内心OS 有时候可能是问题,有时候可能是自问自答,毕竟是笔记嘛 心路历程记录:然后可能有很多时候都是中英文夹杂,是因为我觉得有些方法并没有很好地中文翻译的意思(比如configuration space),再加上英文能更好的搜索.希望大家能接受这种夹杂写法,或者接受不了的话直接关掉这个看原文 前言:这是一篇02年的关于Motion Planning - P…

今天来看一看一个比较经典的语义分割网络,那就是FCN,全称如题,原英文论文网址:https://people.eecs.berkeley.edu/~jonlong/long_shelhamer_fcn.pdf 三位大佬:Jonathan Long Evan Shelhamer Trevor Darrell 这个网址是网上一个大佬记录的FCN的博客,同时深深感受到了自己与大佬的差距,但还是硬着头皮把论文阅读完成,贴出网址,和大家一起学习:https://blog.csdn.net/happyer8…

这是一个导读,可以快速找到我记录的关于人工智能(深度学习)加速芯片论文阅读笔记. ISSCC 2017 Session14 Deep Learning Processors: ISSCC 2017关于Deep Learning Processors的Slides笔记,主要参考了[1]中的笔记,自己根据paper和slides读一遍,这里记一下笔记,方便以后查阅. 14.1 A 2.9TOPS/W Deep Convolutional Neural Network SoC in FD-SOI 28…

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…

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…

近期阅读的几篇关于车道线检测的论文总结. 1. 车道线检测任务需求分析 1.1 问题分析 针对车道线检测任务,需要明确的问题包括: (1)如何对车道线建模,即用什么方式来表示车道线. 从应用的角度来说,最终需要的是车道线在世界坐标系下的方程.而神经网络更适合提取图像层面的特征,直接回归方程参数不是不可能,但限制太多. 由此,网络推理输出和最终结果之间存在一个Gap,需要相对复杂的后处理去解决. (2)网络推理做到哪一步. 人在开车时观察车道线,会同时关注两方面信息: 绘制在路面上的车道线标识本身…

[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…

[论文阅读]阿里DIEN深度兴趣进化网络之总体解读 目录 [论文阅读]阿里DIEN深度兴趣进化网络之总体解读 0x00 摘要 0x01论文概要 1.1 文章信息 1.2 基本观点 1.2.1 DIN的问题 1.2.2 DIEN创新 1.3 名词解释 0x02 总体概要 2.1 模型架构 0x03 兴趣抽取层 3.1 之前工作 3.2 GRU 3.3 辅助损失 3.3.1 辅助损失 3.3.2 全局损失 3.3.3 辅助损失作用 3.4 总结 0x04 兴趣进化层 4.1 演化规律 4.2 AUG…

[论文阅读] RNN 在阿里DIEN中的应用 0x00 摘要 本文基于阿里推荐DIEN代码,梳理了下RNN一些概念,以及TensorFlow中的部分源码.本博客旨在帮助小伙伴们详细了解每一步骤以及为什么要这样做. 0x01 背景知识 1.1 RNN RNN,循环神经网络,Recurrent Neural Networks. 人们思考问题往往不是从零开始的,比如阅读时我们对每个词的理解都会依赖于前面看到的一些信息,而不是把前面看的内容全部抛弃再去理解某处的信息.应用到深度学习上面,如果我们想要学习…