前言 最近有一个idea需要去验证,比较忙,看完Mask R-CNN论文了,最近会去研究Mask R-CNN的代码,论文解析转载网上的两篇博客 技术挖掘者 remanented 文章1 论文题目:Mask R-CNN 论文链接:论文链接 论文代码:Facebook代码链接:Tensorflow版本代码链接:] to compute the exact values of the input features at four regularly sampled locations in each…

视频教学动作修饰语:CVPR2020论文解析 Action Modifiers: Learning from Adverbs in Instructional Videos 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1912.06617.pdf 摘要 我们提出了一种从结构视频中学习副词表达的方法,该方法使用对伴随叙述的弱监督.我们的方法的关键是,副词的视觉表现高度依赖于它所适用的动作,尽管同一个副词会以类似的方式修改多个动作.例如,虽然"快速传播"和"快速混合&qu…

无监督域对抗算法:ICCV2019论文解析 Drop to Adapt: Learning Discriminative Features for Unsupervised Domain Adaptation 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Lee_Drop_to_Adapt_Learning_Discriminative_Features_for_Unsupervised_Domain_Adaptation…

将视频插入视频:CVPR2019论文解析 Inserting Videos into Videos 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Lee_Inserting_Videos_Into_Videos_CVPR_2019_paper.pdf 摘要 在本文中,本文引入了一个新的问题,即通过插入其他视频来操作给定的视频.本文的主要任务是,给定一个对象视频和一个场景视频,在场景视频中用户指定的位置插入对象视频,以使生成…

1. 前言 实体和关系的联合抽取问题作为信息抽取的关键任务,其实现方法可以简单分为两类: 一类是串联抽取方法.传统的串联抽取就是首先进行实体抽取,然后进行关系识别.这种分开的方法比较容易实现,而且各个模块灵活度比较高.但是这种方法中,实体识别的结果会影响到关系识别的结果,所以容易产生误差累积. 另一类是联合抽取方法:使用一个模型同时实现实体抽取和关系抽取,能更好的整合实体及其关系之间的信息.但现有的联合抽取方法也存在诸多问题,比如:大部分的联合抽取模型需要人工参与构建特征.为了减少人工抽取特征工…

LTMU 第零部分:前景提要 一般来说,单目标跟踪任务可以从以下三个角度解读: A matching/correspondence problem.把其视为前后两帧物体匹配的任务(而不考虑在跟踪过程中物体外观的改变,也就是不会因为物体外观更改而更改模型). An appearance learning problem.外观学习的任务(需要在测试时fine-tune网络).例如MDNet A prediction problem.一个目标检测的任务,例如:ROLO = CNN + LSTM.就是使…

CVPR2020论文解析:实例分割算法 BlendMask: Top-Down Meets Bottom-Up for Instance Segmentation 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2001.00309.pdf 摘要 实例分割是基本的视觉任务之一.近年来,全卷积实例分割方法因其比Mask R-CNN等两阶段方法简单.高效而备受关注.迄今为止,当模型具有相似的计算复杂度时,几乎所有这些方法在掩模精度上都落后于两级掩模R-CNN方法,留下了很大的改进空间.在这项工…

人脸真伪验证与识别:ICCV2019论文解析 Face Forensics++: Learning to Detect Manipulated Facial Images 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Rossler_FaceForensics_Learning_to_Detect_Manipulated_Facial_Images_ICCV_2019_paper.pdf 摘要 合成图像生成和处理技术的迅速…

人体姿态和形状估计的视频推理:CVPR2020论文解析 VIBE: Video Inference for Human Body Pose and Shape Estimation 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1912.05656.pdf Code and pretrained models are available at: https://github.com/mkocabas/VIBE 摘要 人体运动是理解行为的基础.尽管在单图像三维位姿和形状估计方面取得了进展,…

分层条件关系网络在视频问答VideoQA中的应用:CVPR2020论文解析 Hierarchical Conditional Relation Networks for Video Question Answering 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2002.10698.pdf 摘要 视频问答(VideoQA)具有挑战性,因为它需要建模能力来提取动态视觉伪影和远距离关系,并将它们与语言概念相关联.本文介绍了一种通用的可重复使用的神经单元,称为条件关系网络(CRN),它作为…