版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/u010167269/article/details/52563573 Preface 这是今年 ECCV 2016 的一篇文章,是 UNC Chapel Hill(北卡罗来纳大学教堂山分校) 的 Wei Liu 大神的新作,论文代码:https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd 有几点更新: 1. 看…

https://www.sohu.com/a/168738025_717210 https://www.cnblogs.com/lillylin/p/6207292.html https://blog.csdn.net/a8039974/article/details/77592395…

首发于深度学习那些事 已关注写文章   扔掉anchor!真正的CenterNet——Objects as Points论文解读 OLDPAN 不明觉厉的人工智障程序员 ​关注他 JustDoIT 等 188 人赞同了该文章 前言 anchor-free目标检测属于anchor-free系列的目标检测,相比于CornerNet做出了改进,使得检测速度和精度相比于one-stage和two-stage的框架都有不小的提高,尤其是与YOLOv3作比较,在相同速度的条件下,CenterNet的精度比Y…

itemKNN发展史----推荐系统的三篇重要的论文解读 本文用到的符号标识 1.Item-based CF 基本过程: 计算相似度矩阵 Cosine相似度 皮尔逊相似系数 参数聚合进行推荐 根据用户项目交互矩阵 \(A\) 计算相似度矩阵 \(W\): 这样,用户对整个项目列表的偏好值可以如下计算: \[{ {\tilde a_i}^T}={ a_i^T} \times W\] 例如,对于 j 号物品,用户的偏好值如此计算: \[{ {\tilde a_{(u,j)}}}=\sum_{i\in…

深度学习 目标检测算法 SSD 论文简介 一.论文简介: ECCV-2016 Paper:https://arxiv.org/pdf/1512.02325v5.pdf  Slides:http://www.cs.unc.edu/~wliu/papers/ssd_eccv2016_slide.pdf 二.代码训练测试: https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd  一.论文算法大致流程: 1.类似“anchor”机制: 如上所示:在 feature map…

Mask Scoring R-CNN CVPR2019 | Mask Scoring R-CNN 论文解读 作者 | 文永亮 研究方向 | 目标检测.GAN 推荐理由: 本文解读的是一篇发表于CVPR2019的paper,来自华科和地平线,文章提出了Mask Scoring R-CNN的框架是对Mask R-CNN的改进,简单地来说就是给Mask R-CNN添加一个新的分支来给mask打分从而预测出更准确的分数. 源码地址:https://github.com/zjhuang22/masksco…

SSD论文贡献: 1. 引入了一种单阶段的检测器,比以前的算法YOLO更准更快,并没有使用RPN和Pooling操作: 2. 使用一个小的卷积滤波器应用在不同的feature map层从而预测BB的类别的BB偏差: 3. 可以在更小的输入图片中得到更好的检测效果(相比Faster-rcnn): 4. 在多个数据集(PASCAL.VOC.COCO.ILSVRC)上面的测试结果表明,它可以获得更高的mAp值: This results in a significant improvement in…

Object Detection based on Region Decomposition and Assembly AAAI2019 | 基于区域分解集成的目标检测 论文解读 作者 | 文永亮 学校 | 哈尔滨工业大学(深圳) 研究方向 | 目标检测.GAN 推荐理由: 这是一篇发表于AAAI2019的paper,文章提出了一种R-DAD的方法来对RCNN系列的目标检测方法进行改进. 研究动机: 目前主流的目标检测算法分为1 stage和2 stage的,而2 stage的目标检测方法以Fa…

Gaussian field consensus论文解读及MATLAB实现 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 一.Introduction 论文:Wang G , Chen Y , Zheng X . Gaussian field consensus: A robust nonparametric matching method for outlier rejection[J]. Pattern Recognition, 2018,…

引言 对于小目标通常需要用到多尺度检测,作者提出的FPN是一种快速且效果好的多尺度检测方法. 方法 a,b,c是之前的方法,其中a,c用到了多尺度检测的思想,但他们都存在明显的缺点. a方法:把每图片都进行缩放,在进行检测,这种做法最大的问题是太慢,因为要多花好几倍的时间: c方法:其实就是SSD论文中用到的方法,feature map一层层下采样,然后对不同scale的feature map之间进行预测,这种做法最大的缺点就是底层feature map分辨率高但是语义信息弱,分类不准: 而作者…

NIPS2018最佳论文解读:Neural Ordinary Differential Equations 雷锋网2019-01-10 23:32     雷锋网 AI 科技评论按,不久前,NeurIPS 2018 在加拿大蒙特利尔召开,在这次著名会议上获得最佳论文奖之一的论文是<Neural Ordinary Differential Equations>,论文地址:https://arxiv.org/abs/1806.07366.Branislav Holländer 在 towards…

转自http://lib.csdn.net/article/deeplearning/53059 作者:Ai_Smith 本文翻译而来,如有侵权,请联系博主删除.未经博主允许,请勿转载.每晚泡脚,闲来无事,所以就边泡边翻译了SSD论文,总感觉英文看着不习惯,还是中文好理解,也是和大家一起学习.菜鸟水平有限,恳求大家指出错误之处.本翻译仅作交流之用,请勿用于其他. SSD: Single Shot MultiBoxDetector Wei Liu1 , Dragomir Anguelov2 ,Du…

[论文解读] 阿里DIEN整体代码结构 目录 [论文解读] 阿里DIEN整体代码结构 0x00 摘要 0x01 文件简介 0x02 总体架构 0x03 总体代码 0x04 模型基类 4.1 基本逻辑 4.2 模块分析 4.2.1 构建变量 4.2.2 构建embedding 4.2.3 拼接embedding 0x05 Model_DIN_V2_Gru_Vec_attGru_Neg 5.1 第一层 'rnn_1' 5.1.1 GRU 5.1.2 辅助损失 5.1.3 mask的作用 Paddin…

[抓取]6-DOF GraspNet 论文解读 [注]:本文地址:[抓取]6-DOF GraspNet 论文解读 若转载请于明显处标明出处. 前言 这篇关于生成抓取姿态的论文出自英伟达.我在读完该篇论文后我简单地对其进行一些概述,如有错误纰漏请指正! 论文概要 生成抓握姿势是机器人物体操纵任务的关键组成部分. 在本工作中,作者提出了抓取生成问题,即使用变分自动编码器对一组抓取进行采样,并利用抓取评估器模型对采样抓取进行评估和微调细化. 抓取采样器和抓取refine网络都以深度相机观察到的三维点云…

论文链接:https://arxiv.org/pdf/1902.09738v2.pdf 这两个月忙着做实验 博客都有些荒废了,写篇用于3D检测的论文解读吧,有理解错误的地方,烦请有心人指正). 博客原作者Missouter,博客园链接https://www.cnblogs.com/missouter/,欢迎交流. [Abstract] 该论文提出了一种结合图像中语义.几何学与稀疏.稠密信息的3D目标检测算法. 该算法用Faster R-CNN接收作为立体输入的左右图像,同时检测.联系两幅图像中的…

文章转自微信公众号:[机器学习炼丹术] 参考目录: 目录 0 概述 1 主要内容 1.1 Non local的优势 1.2 pytorch复现 1.3 代码解读 1.4 论文解读 2 总结 论文名称:"Non-local Neural Networks" 论文地址:https://arxiv.org/abs/1711.07971 0 概述 首先,这个论文中的模块,叫做non-local block,然后这个思想是基于NLP中的self-attention自注意力机制的.所以在提到CV中…

摘要:本文提出一种基于局部特征保留的图卷积网络架构,与最新的对比算法相比,该方法在多个数据集上的图分类性能得到大幅度提升,泛化性能也得到了改善. 本文分享自华为云社区<论文解读:基于局部特征保留的图卷积神经网络架构(LPD-GCN)>,原文作者:PG13 . 近些年,很多研究者开发了许多基于图卷积网络的方法用于图级表示学习和分类应用.但是,当前的图卷积网络方法无法有效地保留图的局部信息,这对于图分类任务尤其严重,因为图分类目标是根据其学习的图级表示来区分不同的图结构.为了解决该问题,这篇文章提…

CVPR2019论文解读:单眼提升2D检测到6D姿势和度量形状 ROI-10D: Monocular Lifting of 2D Detection to 6D Pose and Metric Shape 论文链接地址:https://arxiv.org/pdf/1812.02781.pdf 摘要内容: 本文提供了基于端到端单目3D目标检测和度量形状检索的深度学习方法.为了在3D中提升2D检测,定位,以及缩放,提出了一种新的loss函数.不同于各自独立的优化这些数量,3D示例允许适当的度量box…

CVPR2020 论文解读:具有注意RPN和多关系检测器的少点目标检测 Few-Shot Object Detection with Attention-RPN and Multi-Relation Detector 具有注意RPN和多关系检测器的少点目标检测 目标检测的惯用方法需要大量的训练数据,准备这样高质量的训练数据很费精力的.本文中,提出一种新的少点目标检测网络,只用几个带注释的示例的看不见的类来检测目标.集中到新方法的核心是,注意力RPN,多相关检测器,以及对比训练策略,探索少点支持集…

CVPR2020行人重识别算法论文解读 Cross-modalityPersonre-identificationwithShared-SpecificFeatureTransfer 具有特定共享特征变换的跨模态行人重识别 摘要: 跨模态行人重识别对智能视频分析是一个难点,而又关键的技术.过去的研究主要集中在,将嵌入式不同模态放到同一个特征空间中,来训练常用的表现形式.但是,仅仅训练这些常用的特性,意味着会丢失大量的信息,降低特征显著性的上限. 本文中,通过推荐一个新的特定跨模态特征转换算法(称为c…

CVPR2020论文解读:三维语义分割3D Semantic Segmentation xMUDA: Cross-Modal Unsupervised Domain Adaptation  for 3D Semantic Segmentation 摘要 无监督域自适应(UDA)对于解决新域中缺少注释的问题至关重要.有许多多模态数据集,但大多数UDA方法都是单模态的.在这项工作中,我们探索如何从多模态学*,并提出跨模态UDA(xMUDA),其中我们假设存在二维图像和三维点云进行三维语义分割.这是一…

CVPR2020论文解读:CNN合成的图片鉴别 <CNN-generated images are surprisingly easy to spot... for now> 论文链接:https://arxiv.org/abs/1912.11035 代码链接:https://peterwang512.github.io/CNNDetection/ 该文章被CVPR2020录用,Arxiv公开于2019年12月,作者来自 UC Berkeley 和 Adobe Research. CNN 生成…

点云配准的端到端深度神经网络:ICCV2019论文解读 DeepVCP: An End-to-End Deep Neural Network for Point Cloud Registration 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Lu_DeepVCP_An_End-to-End_Deep_Neural_Network_for_Point_Cloud_Registration_ICCV_2019_paper.…

图像分类:CVPR2020论文解读 Towards Robust Image Classification Using Sequential Attention Models 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1912.02184.pdf 摘要 在这篇文章中,我们提出用一个受人类感知启发的注意力模型来扩充一个现代的神经网络结构.具体地说,我们对一个神经模型进行了逆向训练和分析,该模型包含了一个受人启发的视觉注意成分,由一个自上而下的循环顺序过程引导.我们的实验评估揭示了关于这个…

CVPR2020论文解读:OCR场景文本识别 ABCNet:  Real-time Scene Text Spotting with Adaptive Bezier-Curve Network∗ 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2002.10200.pdf 摘要 场景文本的检测与识别越来越受到人们的关注.现有的方法大致可以分为两类:基于字符的方法和基于分割的方法.这些方法要么代价高昂,要么需要维护复杂的管道,这通常不适合实时应用.在这里,我们提出了自适应贝塞尔曲线网络(AB…

CVPR2020论文解读:手绘草图卷积网络语义分割 Sketch GCN: Semantic Sketch Segmentation with Graph Convolutional Networks 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2003.00678.pdf 摘要 介绍了一种用于手绘草图语义分割和标注的图形卷积神经网络SketchGCN.我们将输入草图视为二维点集,并将笔划结构信息编码为图形节点/边缘表示.为了预测每个点的标签,我们的SketchGCN使用图卷积和全局分…

CVPR2020论文解读:3D Object Detection三维目标检测 PV-RCNN:Point-Voxel Feature Se tAbstraction for 3D Object Detection 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1912.13192.pdf 本文在LITTI数据集3D Object Detection三维目标检测性能排名第一. 摘要 提出了一种新的高性能的三维目标检测框架:点体素RCNN(PV-RCNN),用于从点云中精确检测三维目标.该方…

可视化反投射:坍塌尺寸的概率恢复:ICCV9论文解读 Visual Deprojection: Probabilistic Recovery of Collapsed Dimensions 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Balakrishnan_Visual_Deprojection_Probabilistic_Recovery_of_Collapsed_Dimensions_ICCV_2019_paper…

从单一图像中提取文档图像:ICCV2019论文解读 DewarpNet: Single-Image Document Unwarping With Stacked 3D and 2D Regression Networks 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Das_DewarpNet_Single-Image_Document_Unwarping_With_Stacked_3D_and_2D_Regressio…

自监督学习(Self-Supervised Learning)多篇论文解读(下) 之前的研究思路主要是设计各种各样的pretext任务,比如patch相对位置预测.旋转预测.灰度图片上色.视频帧排序等等.CVPR19和ICCV19上,Google Brain的几个研究员发表了两篇论文,从另外的视角分析和研究self-supervised learning问题.两篇paper名字分别是:Revisiting Self-Supervised Visual Representation Learnin…