原文发布于我的微信公众号: GeekArtT. 从CFA到如今的Data Science/Deep Learning的学习已经有一年的时间了.期间经历了自我的兴趣.擅长事务的探索和试验,有放弃了的项目,有新开辟的路线,有有始无终的遗憾,也有还在继续的坚持.期间有数不清的弯路.失落,有无法一一道明的挫败和孤独,也有每日重复单调训练而积累起来的自信与欣喜.和朋友聊天让我意识到,将我目前所摸索到的一些材料和路径分享出来,使其他想要进入这个领域的人或者仅仅是兴趣爱好者能够少走一些弯路,大概是有些意义的.…

原文地址:http://blog.csdn.net/zijin0802034/article/details/77685438 Bounding-Box regression 最近一直看检测有关的Paper, 从rcnn, fast rcnn, faster rcnn, yolo, r-fcn, ssd,到今年cvpr最新的yolo9000.这些paper中损失函数都包含了边框回归,除了rcnn详细介绍了,其他的paper都是一笔带过,或者直接引用rcnn就把损失函数写出来了.前三条网上解释比较…

https://blog.csdn.net/zijin0802034/article/details/77685438 Bounding-Box regression 最近一直看检测有关的Paper, 从rcnn, fast rcnn, faster rcnn, yolo, r-fcn, ssd,到今年cvpr最新的yolo9000.这些paper中损失函数都包含了边框回归,除了rcnn详细介绍了,其他的paper都是一笔带过,或者直接引用rcnn就把损失函数写出来了.前三条网上解释比较多,后面…

转自:打开链接 Bounding-Box regression 最近一直看检测有关的Paper, 从rcnn, fast rcnn, faster rcnn, yolo, r-fcn, ssd,到今年cvpr最新的yolo9000.这些paper中损失函数都包含了边框回归,除了rcnn详细介绍了,其他的paper都是一笔带过,或者直接引用rcnn就把损失函数写出来了.前三条网上解释比较多,后面的两条我看了很多paper,才得出这些结论. 为什么要边框回归? 什么是边框回归? 边框回归怎么做的?…

自我介绍 大家好我是王皓,由于之前忙于保研的机试和面试导致第一次作业就拖到第二次写blog的时候才交(非常抱歉..)我喜欢玩CTF,觉得学习安全方向的知识,寻找软件或者硬件的漏洞是一件非常有意义且有趣的工作.我对软件工程课还是非常有好感的,目前我是ML组的intern.平时除了玩CTF还有些小爱好,比如打篮球和看小说,偶尔也会打打游戏. 现状.经验和计划 技能表 技能 目前的水平 课程结束后想达到的水平 计划通过什么手段提高 程序理解 2 8 多读别人的代码 新技术的发展 2 8 多阅读pape…

LaneNet LanNet Segmentation branch 完成语义分割,即判断出像素属于车道or背景 Embedding branch 完成像素的向量表示,用于后续聚类,以完成实例分割 H-Net Segmentation branch 解决样本分布不均衡 车道线像素远小于背景像素.loss函数的设计对不同像素赋给不同权重,降低背景权重. 该分支的输出为(w,h,2)． Embedding branch loss的设计思路为使得属于同一条车道线的像素距离尽量小,属于不同车道线的像素距…

目录 导读 目录 正文 Abstract[摘要] Introduction[介绍] 导读 看任何一个领域的文章,一定要看第一手资料.学习他们的思考方式,论述逻辑,得出一点自己的感悟.因此,通过阅读paper,来提升自己对于这个领域的感性和理性认识.如少年时,玩war3电子竞技一般.练习一个种族,找寻突破点. 文章原文:https://ai.tencent.com/ailab/zh/paper/detial?id=329 看到这篇文章的title是:Curriculum-guided Hindsi…

设想和目标 1. 我们的软件要解决什么问题?是否定义得很清楚?是否对典型用户和典型场景有清晰的描述? 我们的辅助用户在阅读英文文献时记忆生词,提高用户的生词量,减少用户的阅读障碍.定义非常清晰,要有查词,以及对生词的特殊处理.典型用户是用pdf阅读paper或英文读物的有英语查词以及记忆需求的英语爱好者. 2. 是否有充足的时间来做计划? 时间比较紧张,计划不够完善. 3. 团队在计划阶段是如何解决同事们对于计划的不同意见的? 主要通过PM组织队员定期开会,以及组员们私下进行交流. 计划 1.…

Paper阅读总结Day1 1.Convolutional Neural Networks For Facial Expression Recognition 文章思想 简单的一篇关于表情识别的文章,运用简单的CNN结构,在文章中对比了深层次的网络结构和浅层次的网络结构的效果,同时将前向的最后一层特征与自己手动提取的Hog特征做了特征融合,并重新训练一个全连接层,得到的效果与不用特征融合效果一致. 文章使用数据集 Fer2013 Database,通过浅层次和深层次的横向对比与 加入hog与不加…

这是我在看论文时无意刷到的博客推荐的一篇文章"How to Read a Paper",教你怎么样看论文.对于研究生来说,看论文基本是日常,一篇论文十多二十页,如何高效地读论文确实非常重要,我也看了不少论文,有了一些体会,这篇文章介绍的方法值得参考. 原文来自https://blizzard.cs.uwaterloo.ca/keshav/home/Papers/data/07/paper-reading.pdf 这里还发现了翻译成中文的版本:https://wenku.baidu.co…