1. 摘要 使用part-feature 能够起到更好的效果,不过这个需要我们很好地定位part的位置. 本文中作者集中考虑part内部的一致性,提出了 part-based convolutional baseline(PCB)结构以及refined part pooling (RPP)的方法. 刷新了数据集market-1501,DukeMTMC和CUMK03 的state-of-the-art 2. 介绍 作者此篇文章不需要额外的操作,比如一些姿态估计等,直接关注part内的一致性对输入图…

Beyond Part Models: Person Retrieval with Refined Part Pooling Sun Y, Zheng L, Yang Y, et al. Beyond Part Models: Person Retrieval with Refined Part Pooling[J]. 2017. 这篇是SVD-net作者的新作,也是我个人比较喜欢一篇. 主要内容是找到了一种既能精确划分部件信息而又不借助姿态估计的方法,提出了PCB+RPP的网络框架.PCB是硬…

论文笔记之:Natural Language Object Retrieval 2017-07-10  16:50:43   本文旨在通过给定的文本描述,在图像中去实现物体的定位和识别.大致流程图如下: 此处,作者强调了一点不同之处: Natural language object retrieval differs from text-based image retrieval task as it involves spatial information about objects with…

Deep Learning论文笔记之(八)Deep Learning最新综述 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样.所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下,一方面在整理过程中,自己的理解也会更深,另一方面也方便未来自己的勘察.更好的还可以放到博客上面与大家交流.因为基础有限,所以对论文的一些理解可能不太正确,还望大家不吝指正交流,谢谢.…

基于3D卷积神经网络的人体行为理解(论文笔记) zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 最近看Deep Learning的论文,看到这篇论文:3D Convolutional Neural Networks for Human Action Recognition.比较感兴趣是CNN是怎么应用于行为理解的,所以就看看.这篇论文发表在TPAMI2013.它基本上没有公式的,论文倾于从论述角度描述它的基本方法和实现效果.另外,对于怎么去训练也没有具体的…

知识点 mAP:detection quality. Abstract 本文提出一种基于快速区域的卷积网络方法(快速R-CNN)用于对象检测. 快速R-CNN采用多项创新技术来提高训练和测试速度,同时提高检测精度. 采用VGG16的网络:VGG: 16 layers of 3x3 convolution interleaved with max pooling + 3 fully-connected layers Introduction 物体检测相对于图像分类是更复杂的,应为需要物体准确的位置…

论文:<Learning Fashion Compatibility with Bidirectional LSTMs> 论文地址:https://arxiv.org/abs/1707.05691 代码地址:https://github.com/xthan/polyvore 联系方式: Github:https://github.com/ccc013 知乎专栏:机器学习与计算机视觉,AI 论文笔记 微信公众号:AI 算法笔记 1. 简介 时尚搭配推荐的需求越来越大,本文是基于两个方面的时尚推荐…

SamWalker: Social Recommendation with Informative Sampling Strategy Authors: Jiawei Chen, Can Wang, Sheng Zhou, Qihao Shi, Yan Feng, Chun Chen WWW'19 浙江大学 目录 SamWalker: Social Recommendation with Informative Sampling Strategy 0. 总结 1. 研究目标 2. 问题背景 3.…

Deep Learning论文笔记之(四)CNN卷积神经网络推导和实现 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09          自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样.所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下,一方面在整理过程中,自己的理解也会更深,另一方面也方便未来自己的勘察.更好的还可以放到博客上面与大家交流.因为基础有限,所以对论文的一些理解可能不太正确,还望大家不吝指正…

论文笔记之:Visual Tracking with Fully Convolutional Networks ICCV 2015  CUHK 本文利用 FCN 来做跟踪问题,但开篇就提到并非将其看做是一个 黑匣子,只是用来提取特征,而是在大量的图像和 ImageNet 分类任务上关于 CNN 的 feature 做了大量的深度的研究.这些发现促使他们设计了该跟踪系统,他们发现: 不同的卷积层会从不同的角度来刻画目标.顶层的 layer 编码了更多的关于 语义特征并且可以作为种类检测器,而底层的…