Time: 2019年10月27日 Author:Veagau 在看讲Repitle的论文[On First-Order Meta-Learning Algorithm]时,实验环节对N-Way K-Shot分类问题的SetUp进行的描述引起了我的二度思考,以前对这个问题的理解感觉没摸透,以此为契机,重新思考得出了一种理解. 所谓N-Way K-Shot 分类问题就是指用少量样本构建分类任务的.主要应用于少样本学习(Few-Shot Learning)领域,样本数据不足的情况,后来逐渐延伸到元学

Practical Advice Using Open-Source Implementation We have learned a lot of NNs and ConvNets architectures It turns out that a lot of these NN are difficult to replicated. because there are some detail that may not presented on its paper. There are so

Django-Model操作数据库(增删改查.连表结构) 一.数据库操作 1.创建model表        

By Wei Liu, Dragomir Anguelov, Dumitru Erhan, Christian Szegedy, Scott Reed, Cheng-Yang Fu, Alexander C. Berg. Introduction SSD is an unified framework for object detection with a single network. You can use the code to train/evaluate a network for o

Shot Time Limit: 5000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 1053    Accepted Submission(s): 590 Problem Description “超人”霍华德在NBA扣篮大赛上要求把篮筐升高表演扣篮,但是却没有得到批准,现在我们的hhb也想要给大家表演一个,但是这次他想要表演的是投篮,篮筐放得越高,hhb的表演当

SSD英文论文翻译 SSD: Single Shot MultiBoxDetector 2017.12.08    摘要:我们提出了一种使用单个深层神经网络检测图像中对象的方法.我们的方法,名为SSD,将边界框的输出空间离散化为一组默认框,该默认框在每个特征图位置有不同的宽高比和尺寸.在预测期间,网络针对每个默认框中的每个存在对象类别生成分数,并且对框进行调整以更好地匹配对象形状.另外,网络组合来自具有不同分辨率的多个特征图的预测,以适应处理各种尺寸的对象.我们的SSD模型相对于需要region

NPY and shot Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 1035    Accepted Submission(s): 428   Problem Description NPY is going to have a PE test.One of the test subjects is throwing the sh

SSD,全称Single Shot MultiBox Detector,是Wei Liu在ECCV 2016上提出的一种目标检测算法,截至目前是主要的检测框架之一,相比Faster RCNN有明显的速度优势,相比YOLO又有明显的mAP优势(不过已经被CVPR 2017的YOLO9000超越) 在VOC2007上,SSD300比Faster R-CNN的mAP高了6.6倍 在VOC2007上,SSD300比YOLP的FPS高了10%倍 1.SSD网络结构 SSD网络最前边使用了VGG16的前5个

论文源址:https://arxiv.org/abs/1701.06659 开源代码:https://github.com/MTCloudVision/mxnet-dssd 摘要 DSSD主要是向目标检测结构中增加语义信息.本文首先结合ResNet-101与SSD,然后,在此基础上添加反卷积层用于增大目标检测中的语义信息,从而提高目标物体尤其是小物体检测的准确率.本文主要研究在前向过程中添加附加单元至可学习模型中,本文主要指在前馈过程中反卷积与训练的模型输出之间的连接. 介绍 本文结构 SSD+

论文源址:https://arxiv.org/abs/1512.02325 tensorflow代码:https://github.com/balancap/SSD-Tensorflow 摘要 SSD也为单阶段的网络,在feature map的每个feature map像素上生成一系列不同尺寸与大小的默认框,预测时,网络输出的分数代表每个默认框中目标物的类别,同时,调整框的大小与目标物的外形更加匹配.针对不同尺寸大小的物体,网络结合不同的网络层(具有不同的分辨率)的预测值.相对于提取目标prop

今天介绍目标检测中非常著名的一个框架 SSD,与之前的 R-CNN 系列的不同,而且速度比 YOLO 更快. SSD 的核心思想是将不同尺度的 feature map 分成很多固定大小的 box,然后对每个 box 做预测,既要预测该 box 所包含的 object 属于哪一类,也要预测该 box 与真实的 box 之间的偏差. 为了获得更高的检测精度,SSD 利用了多尺度的技巧,既利用了不同尺度的 feature map,也利用了不同尺度的 box,还利用了不同的比率. 论文也给出了说明图,对

转自:AI之路 这篇博客主要介绍SSD算法,该算法是最近一年比较优秀的object detection算法,主要特点在于采用了特征融合. 论文:SSD single shot multibox detector论文链接:https://arxiv.org/abs/1512.02325 算法概述: 本文提出的SSD算法是一种直接预测bounding box的坐标和类别的object detection算法,没有生成proposal的过程.针对不同大小的物体检测,传统的做法是将图像转换成不同的大小,

Prerequisite: VGG Ref: [Object Tracking] Localization and Detection SSD Paper: http://lib.csdn.net/article/deeplearning/53059 SSD Paper: https://arxiv.org/abs/1512.02325 [Origin, Liu et al., 2015] 17 pages. 摘要: 我们提出了一种使用单个深层神经网络检测图像中对象的方法. 我们的方法,名为SS

Meta Learning/ Learning to Learn/ One Shot Learning/ Lifelong Learning 2018-08-03 19:16:56 本文转自:https://github.com/floodsung/Meta-Learning-Papers 1 Legacy Papers [1] Nicolas Schweighofer and Kenji Doya. Meta-learning in reinforcement learning. Neural

NPY and shot Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Problem Description NPY is going to have a PE test.One of the test subjects is throwing the shot.The height of NPY is H meters.He can throw the shot at t

SSD:Single Shot MultiBox Detector Intro SSD是一套one-stage算法实现目标检测的框架,速度很快,在当时速度超过了yolo,精度也可以达到two-stage的精度,可以与faster rcnn媲美,这套算法里用到了与faster rcnn的anchor相似的概念-default box,也解决了多尺度问题对one-stage的影响-对不同大小的feature map进行滑窗分类,使得不同尺度的feature map的分类器对原图目标尺度更加敏感. o

Coroutines in Android - One Shot and Multiple Values 在Android中, 我们用到的数据有可能是一次性的, 也有可能是需要多个值的. 本文介绍Android中结合协程(coroutines)的MVVM模式如何处理这两种情况. 重点介绍协程Flow在Android中的应用. One-shot vs multiple values 实际应用中要用到的数据可能是一次性获取的(one-shot), 也可能是多个值(multiple values),

主流的算法主要分为两个类型: (1)tow-stage R-CNN系列算法,其主要思路是先通过启发式方法(selective search)或者CNN网络(RPN)产生一些列稀疏的候选框,然后对这些候选框进行分类和回归.two-stage方法的优势是准确度高. (2)one-stage 如YOLO和SSD,主要思路是均匀的在图片的不同位置进行密集抽样,抽样时可以采用不同尺度和长宽比,然后利用CNN提取特征后直接进行分类和回归,整个过程只需要一部,所以其优势是速度快. 均匀的密集采样的一个重要缺点

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

转自http://lib.csdn.net/article/deeplearning/53059 作者:Ai_Smith 本文翻译而来,如有侵权,请联系博主删除.未经博主允许,请勿转载.每晚泡脚,闲来无事,所以就边泡边翻译了SSD论文,总感觉英文看着不习惯,还是中文好理解,也是和大家一起学习.菜鸟水平有限,恳求大家指出错误之处.本翻译仅作交流之用,请勿用于其他. SSD: Single Shot MultiBoxDetector Wei Liu1 , Dragomir Anguelov2 ,Du

这几天读了SSD论文的原理部分,看了别人的翻译,发现很多应该都是google直接翻译过来的,有些地方读的不是很通顺,自己就在自己的理解和搜索的基础上对我看的那篇翻译做了一些修改.[原文地址:http://noahsnail.com/2017/12/11/2017-12-11-Single%20Shot%20MultiBox%20Detector%E8%AE%BA%E6%96%87%E7%BF%BB%E8%AF%91%E2%80%94%E2%80%94%E4%B8%AD%E8%8B%B1%E6%9