是由一篇 IJCAI2016 扩的期刊. 该篇会议论文的阅读笔记[传送门] 期刊扩充的部分:P-SI2DL 1.问题描述: 在会议论文中介绍的SI2DL方法采用了视频三元组作为视频关系(是否匹配)的逻辑结构,即:<i, j, p> 满足 xi 和 xj 的距离小于 xi 和 xp 的距离. 但这个忽视了部分特殊情况,如下图: 上图演示了SI2DL通过距离矩阵将三元组之间的距离关系展现出来,(a)中只有 <i, j, p> 满足了三元组要求(即存在一个样本闯入了相匹配的视频样本距离领…

结构推理网络:基于场景级与实例级目标检测 原文链接:https://arxiv.org/abs/1807.00119 代码链接:https://github.com/choasup/SIN Yong Liu, Ruiping Wang, Shiguang Shan, Xilin Chen. Structure Inference Net: Object Detection Using Scene-Level Context and Instance-Level Relationships. pu…

Introduction (1)Motivation: ① 现实场景中,给所有视频进行标记是一项繁琐和高成本的工作,而且随着监控相机的记录,视频信息会快速增多,因此需要采用半监督学习的方式,只对一部分的视频进行标记. ② 不同的相机有着不同的拍摄条件(如设备质量.图片尺寸等等),不同设备间的差异影响匹配的性能. (2)Contribution: ① 提出一个半监督视频行人重识别方法(semi-supervised video-based person re-id approach). ② 设计了…

论文阅读笔记 Word Embeddings A Survey 收获 Word Embedding 的定义 dense, distributed, fixed-length word vectors, built using word co-occurrence statistics as per the distributional hypothesis. 分布式假说(distributional hypothesis) word with similar contexts have the…

作者:刘旭晖 Raymond 转载请注明出处 Email:colorant at 163.com BLOG:http://blog.csdn.net/colorant/ 更多论文阅读笔记 http://blog.csdn.net/colorant/article/details/8256145 == 目标问题 == 下一代的Hadoop框架,支持10,000+节点规模的Hadoop集群,支持更灵活的编程模型 == 核心思想 == 固定的编程模型,单点的资源调度和任务管理方式,使得Hadoop 1…

作者:刘旭晖 Raymond 转载请注明出处 Email:colorant at 163.com BLOG:http://blog.csdn.net/colorant/ 更多论文阅读笔记 http://blog.csdn.net/colorant/article/details/8256145 == 目标问题 == 为了提高资源的利用率以及满足不同应用的需求,在同一集群内会部署各种不同的分布式运算框架(cluster computing framework),他们有着各自的调度逻辑. Mesos…

论文阅读笔记 Improved Word Representation Learning with Sememes 一句话概括本文工作 使用词汇资源--知网--来提升词嵌入的表征能力,并提出了三种基于知网资源的词嵌入学习模型,在通用的中文词嵌入评测数据集上进行了评测,取得了较好的结果. 作者简介 该论文选自 ACL 2017,是清华大学孙茂松刘知远老师组的成果.论文的两名共同第一作者分别是牛艺霖和谢若冰. 牛艺霖,清华本科生. 谢若冰,清华研究生(2014-2017),清华本科生(2010-20…

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…

Nature/Science 论文阅读笔记 Unsupervised word embeddings capture latent knowledge from materials science literature The overwhelming majority of scientific knowledge is published as text, which is difficult to analyse by either traditional statistical anal…

Introduction (1)Motivation: 当前CNN无法提取图像序列的关系特征:RNN较为忽视视频序列前期的帧信息,也缺乏对于步态等具体信息的提取:Siamese损失和Triplet损失缺乏对label信息的考虑(???). (2)Contribution: 提出一个新的端到端网络框架,称为 CNN and RNN Fusion(CRF),结合了Siamese.Softmax 联合损失函数.分别对全身和身体局部进行模型训练,获得更有区分度的特征表示. Method (1)框架: (…