英文:Gorilla: A fast, scalable, in-memory time series database 中文:Gorilla: 一个快速, 可扩展的, 内存式时序数据库…

论文阅读——FoveaBox: Beyond Anchor-based Object Detector 概述 这是一篇ArXiv 2019的文章,作者提出了一种新的anchor-free的目标检测框架FoveaBox,直接学习目标存在的可能性(预测类别敏感的语义map)和bbox的坐标(为可能存在目标的每个位置生成无类别的bbox).该算法的单模型(基于ResNeXt-101-FPN )在COCO数据集上的AP达到42.1%.代码尚未开源. 介绍 anchor弊端:额外的超参数设计很复杂:设计的…

 论文阅读:Face Recognition: From Traditional to Deep Learning Methods  <人脸识别综述:从传统方法到深度学习>     一.引言     1.探索人脸关于姿势.年龄.遮挡.光照.表情的不变性,通过特征工程人工构造feature,结合PCA.LDA.支持向量机等机器学习算法.     2.流程 人脸检测,返回人脸的bounding box 人脸对齐,用2d或3d的参考点,去对标人脸 人脸表达,embed 人脸匹配,匹配分数 二.人脸识…

论文阅读:<Bag of Tricks for Efficient Text Classification> 2018-04-25 11:22:29 卓寿杰_SoulJoy 阅读数 954更多 分类专栏: 深度学习 自然语言处理   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/u011239443/article/details/80076720 https://blog.csdn.…

YOLO(You Only Look Once)是一个流行的目标检测方法,和Faster RCNN等state of the art方法比起来,主打检测速度快.截止到目前为止(2017年2月初),YOLO已经发布了两个版本,在下文中分别称为YOLO V1和YOLO V2.YOLO V2的代码目前作为Darknet的一部分开源在GitHub.在这篇博客中,记录了阅读YOLO两个版本论文中的重点内容,并着重总结V2版本的改进. Update@2018/04: YOLO v3已经发布!可以参考我的博客…

深度学*点云语义分割:CVPR2019论文阅读 Point Cloud Oversegmentation with Graph-Structured Deep Metric Learning 摘要 本文提出了一个新的超级学*框架,用于将三维点云过度分割为超点.本文将此问题转化为学*三维点的局部几何和辐射测量的深度嵌入,从而使物体边界呈现高对比度.嵌入计算使用轻量级神经网络在点的局部邻域上操作.最后,本文将点云过分集描述为一个与学*嵌入相关的图划分问题.这种新方法允许本文在密集的室内数据集(S3D…

论文源址:https://arxiv.org/abs/1605.09410 tensorflow 代码:https://github.com/renmengye/rec-attend-public 摘要 卷积网络在像语义分割等结构预测任务中效果较好,但对于场景中不同实例个体分割仍存在一定的挑战性.实例分割有很多应用场景,比如,自动驾驶,图像捕捉,智能视频问答系统等.将大量的图形模型与低层次的可视化信息相结合用于实例分割.该文提出了一个端到端的带有注意力机制的RNN结构,来进行精细的实例分割.该网…

论文源址:https://arxiv.org/abs/1611.06612 tensorflow代码:https://github.com/eragonruan/refinenet-image-segmentation 摘要 RefineNet是一种生成式的多路径增强网络,在进行高分辨率的预测时,借助远距离的残差连接,尽可能多的利用下采样过程中的所有信息.这样,通过前期卷积操作得到的细粒度特征可以增强能够获得图像更高层次信息更深的网络.RefineNet的组件基于残差连接,可以进行端到端的训练.…

论文阅读——FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection 概述 目前anchor-free大热,从DenseBoxes到CornerNet.ExtremeNet,以及最近的FSAF.FoveaBox,避免了复杂的超参数设计,而且具有很好的检测效果.本文作者提出了一种全卷积的单阶段目标检测算法,类似于语义分割的做法使用像素级预测.该检测框架简单有效,而且可以方便地用于其他任务. 简介 再啰嗦一下基于anchor的检测算法的缺陷: 1.检测…

论文链接: https://arxiv.org/pdf/1512.02325.pdf 代码下载: https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd Abstract We present a method for detecting objects in images using a single deep neural network. Our approach, named SSD, discretizes the output space of boun…