论文源址:https://arxiv.org/abs/1612.03144 代码:https://github.com/jwyang/fpn.pytorch 摘要 特征金字塔是用于不同尺寸目标检测中的基本组件.但由于金字塔表征的特征需要消耗较多的内存及计算资源,因此,深度学习尽量避免使用金字塔特征.本文利用深度卷积网络中自带的多尺寸信息构建特征金字塔.本文搭建了具有横向连接的自上而下的结构FPN,从而在所有尺寸上构建高层次的语义特征.本文在Faster R-CNN的基础结构上增加了FPN结构,并…

有什么问题可以加作者微信讨论,cyx645016617 上千人的粉丝群已经成立,氛围超好.为大家提供一个遇到问题有可能得到答案的平台. 0 概述 论文名称:"Richer Convolutional Features for Edge Detection" 论文链接:https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2017/papers/Liu_Richer_Convolutional_Features_CVPR_2017_paper.pdf 缩写…

[1] Z. Zhou, Y. Huang, W. Wang, L. Wang, T. Tan, Ieee, See the Forest for the Trees: Joint Spatial and Temporal Recurrent Neural Networks for Video-based Person Re-identification, 30th Ieee Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, (Ieee…

http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2017/papers/Kodirov_Semantic_Autoencoder_for_CVPR_2017_paper.pdf Semantic Autoencoder for Zero-Shot Learning,Elyor Kodirov Tao Xiang Shaogang Gong,Queen Mary University of London, UK,{e.kodirov, t.xiang, s.go…

https://www.leiphone.com/news/201707/5D5qSICrej6xIdzJ.html Densely Connected Convolutional Networks 即<密集连接的卷积网络>,作者是 Gao Huang,Zhuang Liu,Laurens van der Maaten,Kilian Q. Weinberger.几人分别是康奈尔大学.清华大学与 Facebook AI 研究院(FAIR)的研究人员,Kilian Q. Weinberge 为康奈…

CVPR2017 paper list Machine Learning 1 Spotlight 1-1A Exclusivity-Consistency Regularized Multi-View Subspace Clustering Xiaojie Guo, Xiaobo Wang, Zhen Lei, Changqing Zhang, Stan Z. Li Borrowing Treasures From the Wealthy: Deep Transfer Learning Thro…

在这篇论文中,作者提出了一种更加通用的池化框架,以核函数的形式捕捉特征之间的高阶信息.同时也证明了使用无参数化的紧致清晰特征映射,以指定阶形式逼近核函数,例如高斯核函数.本文提出的核函数池化可以和CNN网络联合优化. Network Structure Overview Kernel Pooling Method The illustration of the tensor product A summary of pooling strategies Experiment Evaluation…

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…

文章转自同一作者的微信公众号:[机器学习炼丹术] 论文名称:"Deformable Convolutional Networks" 论文链接:https://arxiv.org/abs/1703.06211 0 前言 首先理解: deformable Convolution可变卷积针对的对象是卷积本身,因此膨胀卷积,3D卷积都可以用可变卷积的形式 本篇文章讲解理论和论文,我还没有用上这个可变卷积测试效果,因为PyTorch好像还没有封装这个卷积方式,有点麻烦.所以我计划下一篇文章结合g…

文章转载自微信公众号:[机器学习炼丹术],请支持原创. 这一篇文章,来讲解一下可变卷积的代码实现逻辑和可视化效果.全部基于python,没有C++.大部分代码来自:https://github.com/oeway/pytorch-deform-conv 但是我研究了挺久的,发现这个人的代码中存在一些问题,导致可变卷积并没有实现.之所以发现这个问题是在我可视化可变卷积的检测点的时候,发现一些端倪,然后经过修改之后,可以正常可视化,并且精度有所提升. 1 代码逻辑 # 为了可视化 class Con…