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【论文阅读】DCAN: Deep Contour-Aware Networks for Accurate Gland Segmentation

DCAN: Deep Contour-Aware Networks for Accurate Gland Segmentation 作者:Hao Chen Xiaojuan Qi Lequan Yu Pheng-Ann Heng 香港中文大学 文章:https://arxiv.org/abs/1604.02677 背景:腺体的形态与癌症的恶性程度息息相关. 目的:检测腺体并同时分离接触腺体 难点: 病例分级很多.疾病种类各不相同 相互接触的腺体难以准确分离 病变细胞与正常细胞差异性很大 人工切片…

论文阅读笔记六十:Squeeze-and-Excitation Networks(SENet CVPR2017)

论文原址:https://arxiv.org/abs/1709.01507 github:https://github.com/hujie-frank/SENet 摘要 卷积网络的关键构件是卷积操作,在每层感受野的范围内通过融合局部及channel-wise信息可以使网络构建特征.一些研究关注空间组件,通过增强空间特征等级的编码能力在增强表示力.本文重点在于通道之间的联系,提出了SENet block,通过对通道之间的独立性建模来自适应的调整通道之间的响应.可以将这些block进行堆叠得到SEN…

【CV论文阅读】：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation

R-CNN总结 不总结就没有积累 R-CNN的全称是 Regions with CNN features.它的主要基础是经典的AlexNet,使用AlexNet来提取每个region特征,而不再是传统的SIFT.SURF的特征.同时,还利用了AlexNet本来的功能:分类,这时所得的分类结果相当于预分类.最后,由于每个Region是有边界的,使用SVM对其进行分类得到一个score,定位每个物体的bounding box. 预处理: 先看一看AlexNet的网络结构 可以看到,它的输入图像是一个…

[论文阅读]VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION(VGGNet)

VGGNet由牛津大学的视觉几何组(Visual Geometry Group)提出,是ILSVRC-2014中定位任务第一名和分类任务第二名.本文的主要贡献点就是使用小的卷积核(3x3)来增加网络的深度,并且可以有效提高网络的性能,而且在其他数据集上也有很好的泛化能力. 总结本文,能为网络带来比较好的方法有: 1) 加深网络的深度(网络太深,可能造成过拟合,需要小心): 2) 将较大的卷积核替换为小的卷积核,比如3x3,效果会变好,参数也会降低: 3) 使用1x1卷积,可以为网络增加非线性,某…

【论文阅读】Deep Adversarial Subspace Clustering

导读: 本文为CVPR2018论文<Deep Adversarial Subspace Clustering>的阅读总结.目的是做聚类,方法是DASC=DSC(Deep Subspace Clustering)+GAN(Generative Adversarial Networks).本文从以下四个方面来对论文做个简要整理: 背景:简要介绍与本文密切相关的基础原理,DSC,GAN. 方法:介绍论文使用的方法和细节. 实验:实验结果和简要分析. 总结:论文主要特色和个人体会. 一.背景 论文方法…

【论文阅读】Deep Mixture of Diverse Experts for Large-Scale Visual Recognition

导读: 本文为论文<Deep Mixture of Diverse Experts for Large-Scale Visual Recognition>的阅读总结.目的是做大规模图像分类(>1000类),方法是混合多个小深度网络实现更多类的分类.本文从以下五个方面来对论文做个简要整理: 背景:简要介绍与本文方法提出的背景和独特性. 方法:介绍论文使用的大体方法. 细节:介绍论文中方法涉及到的问题及解决方案. 实验:实验结果和简要分析. 总结:论文主要特色和个人体会. 一.背景 1.目标…

【论文阅读】Deep Mutual Learning

文章:Deep Mutual Learning 出自CVPR2017(18年最佳学生论文) 文章链接:https://arxiv.org/abs/1706.00384 代码链接:https://github.com/YingZhangDUT/Deep-Mutual-Learning…

[论文阅读] MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications (MobileNet)

论文地址:MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 本文提出的模型叫MobileNet,主要用于移动和嵌入式视觉应用.该模型具有小巧.低延迟的特点.MobileNet在广泛的应用场景中具有有效性,包括物体检测,细粒度分类,人脸属性和大规模地理定位. MobileNet架构 深度可分解卷积(Depthwise Separable Convolution) MobileNet模…

【CV论文阅读】Deep Linear Discriminative Analysis, ICLR, 2016

DeepLDA 并不是把LDA模型整合到了Deep Network,而是利用LDA来指导模型的训练.从实验结果来看,使用DeepLDA模型最后投影的特征也是很discriminative 的,但是很遗憾没有看到论文是否验证了topmost 的hidden representation 是否也和softmax指导产生的representation一样的discriminative. DeepLDA和一般的deep network唯一不同是它的loss function.两者对比如下: 对于LDA,…

三维目标检测论文阅读：Deep Continuous Fusion for Multi-Sensor 3D Object Detection

题目:Deep Continuous Fusion for Multi-Sensor 3D Object Detection 来自:Uber: Ming Liang Note: 没有代码,主要看思想吧,毕竟是第一篇使用RGB feature maps 融合到BEV特征中: 从以下几个方面开始简述论文 Open Problems Contributions Methods Experiments My Conclusion 1> Open Problems 联合多传感器数据能获得更好的特征表示:…