论文地址:Fast R-CNN R-CNN的缺陷 (1)训练是一个多级的流水线.R-CNN首先在候选目标上微调一个卷积神经网络,使用log loss.然后使用SVMs充当目标分类器,以取代softmax分类器,最后通过regression对bounding-box 进行微调.在R-CNN中,20类即20个SVM分类器训练,20个bounding box回归器训练(测试同),非常繁琐.…

1.Introduction 1.1 RCNN 和SPPnet RCNN有几个显著的问题:1.训练的时候是多阶段的训练,分别分三个阶段训练卷积层.SVM.边框回归矩阵.2.训练很耗时.3.目标定位非常慢.它慢主要是因为它没有共享计算,而SPPnet通过共享计算比RCNN快了很多,SPPnet对整张图片做一次卷积提取特征,对比RCNN对每个区域提案单独卷积就快了很多.但是SPPnet也有不足的地方,它和RCNN一样是多阶段训练,并且它的微调无法更新前面的网络. 1.2 fast RCNN的贡献 四…

论文链接: https://arxiv.org/pdf/1504.08083.pdf 代码下载: https://github.com/rbgirshick/fast-rcnn Abstract Compared to previous work, Fast R-CNN employs several innovations to improve training and testing speed while also increasing detection accuracy #相比于之前的…

一摘要: 两个主要工作:1将cnn和自上而下的区域提案结合进行定位和对象分割:2当训练数据稀缺时,先预训练然后微调. rccn工作分为四步:1输入一张图片 2用selective search算法对每张图片产生2000张自下而上的候选目标区域 3用cnn对每一个候选区域提取深度特征(因为候选区域大小形状不一致,而cnn输入大小要固定227*227,因此本文用affine image wrapping先把候选区域统一为227*227) 4用svm对每个区域进行分类 二使用rcnn进行对象检测: 对…

[论文阅读笔记] Fast Network Embedding Enhancement via High Order Proximity Approximation 本文结构 解决问题 主要贡献 主要内容 参考文献 (1) 解决问题 大多数先前的工作,要么是没有考虑到网络的高阶相似度(如谱聚类,DeepWalk,LINE,Node2Vec),要么是考虑了但却使得算法效率很低,不能拓展到大规模网络(如GraRep). (2) 主要贡献 Contribution 1. 将许多现有的NRL算法架构总结…

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 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…

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…