1. 论文概述 论文首次将深度学习同图匹配(Graph matching)结合,设计了end-to-end网络去学习图匹配过程. 1.1 网络学习的目标(输出) 是两个图(Graph)之间的相似度矩阵. 1.2 网络的输入 拿其中的 imageNet 的鸟举例如下图,使用的是另一篇论文使用的数据集.数据特点:①鸟的姿态几乎一致②每个鸟选取15个关键点.这样就默认不同二图中相对应的点(如下图不同颜色的点)是 一 一 匹配的,即当作ground-truth.具体如何将image输入得到graph,下…

Deep Learning of Graph Matching 阅读笔记 CVPR2018的一篇文章,主要提出了一种利用深度神经网络实现端到端图匹配(Graph Matching)的方法. 该篇文章理论性较强,较难读懂... 论文链接 介绍这篇文章之前,需要先了解一下什么是图匹配,图匹配是干嘛的. 图匹配 图匹配简单来说就是将已有的两个图中对应的顶点关联起来实现能量函数最大.以多目标跟踪任务来说,每帧图像中的观测都可以构成一个拓扑图,希望将两帧图像中的拓扑图匹配起来以实现同一条轨迹中的观测成功匹…

本文来自李纪为博士的论文 Deep Reinforcement Learning for Dialogue Generation. 1,概述 当前在闲聊机器人中的主要技术框架都是seq2seq模型.但传统的seq2seq存在很多问题.本文就提出了两个问题: 1)传统的seq2seq模型倾向于生成安全,普适的回答,例如“I don’t know what you are talking about”.为了解决这个问题,作者在更早的一篇文章中提出了用互信息作为模型的目标函数.具体见A Diversi…

一.读前说明 1.论文"Densely Connected Convolutional Networks"是现在为止效果最好的CNN架构,比Resnet还好,有必要学习一下它为什么效果这么好. 2.代码地址:https://github.com/liuzhuang13/DenseNet 3.这篇论文主要参考了Highway Networks,Residual Networks (ResNets)和GoogLeNet,所以在读本篇论文之前,有必要读一下这几篇论文,另外还可以看一下Very…

论文Maxout Networks实际上非常简单,只是发现一种新的激活函数(叫maxout)而已,跟relu有点类似,relu使用的max(x,0)是对每个通道的特征图的每一个单元执行的与0比较最大化操作,而maxout是对5个通道的特征图在通道的维度上执行最大化操作 这些论文已经有很多前人帮我们解读了,所以不需要自己再费心理解,非常好,所以自己也不需要再写什么多余的解读了,该说的下面的文献都说了. 基础资料 论文翻译:Maxout Networks,这篇博文讲得非常仔细非常清楚,必须仔细看 其…

介绍 该文提出一种基于深度学习的特征描述方法,并且对尺度变化.图像旋转.透射变换.非刚性变形.光照变化等具有很好的鲁棒性.该算法的整体思想并不复杂,使用孪生网络从图块中提取特征信息(得到一个128维的特征向量),并且使用L2距离来描述特征之间的差异,目标是让匹配图块特征之间的距离缩短,让不匹配图块特征之间的距离增大. 数据集及模型结构 数据集 论文使用的是一个叫做MVS的建筑物数据集,包含了1.5M张\(64 \times 64\)张的灰度图来自500K个3D points. 网络的结构: 3.…

论文下载 作者(三位Google大佬)一开始提出DNN的缺点,DNN不能用于将序列映射到序列.此论文以机器翻译为例,核心模型是长短期记忆神经网络(LSTM),首先通过一个多层的LSTM将输入的语言序列(下文简称源序列)转化为特定维度的向量,然后另一个深层LSTM将此向量解码成相应的另一语言序列(下文简称目标序列).我个人理解是,假设要将中文翻译成法语,那么首先将中文作为输入,编码成英语,然后再将英语解码成法语.这种模型与基于短语的统计机器翻译(Static Machine Translation…

读本篇论文“Batch-normalized Maxout Network in Network”的原因在它的mnist错误率为0.24%,世界排名第4.并且代码是用matlab写的,本人还没装cafe……  理论知识 本文是台湾新竹国立交通大学的Jia-Ren Chang 写的,其实要说这篇文章有多在的创新,还真没有,实际上它就是把三篇比较新的论文的东西组合起来,分别是这三篇: 1.Network in network :ICLR 2014 2.Maxout Networks :ICML 20…

论文Network in network (ICLR 2014)是对传统CNN的改进,传统的CNN就交替的卷积层和池化层的叠加,其中卷积层就是把上一层的输出与卷积核(即滤波器)卷积,是线性变换,然后再加上一个非线性变换的激活函数(比如:relu),但是在NIN中并有像CNN中这样, 1.它们的区别之一是卷积层不一样: CNN: 卷积层＝ 卷积+激活函数 NIN:卷积层＝mlpconv层＝ 卷积+MLP ＝ 卷积+1*1卷积+1*1卷积＝卷积+relu+1*1卷积+relu+1*1卷积+relu…

读这篇论文“ Multi Column Deep Neural Network for Traffic Sign Classification”是为了更加理解,论文“Multi-column Deep Neural Networks for Image Classification”…