论文提出细粒度分类解决方案CAP,通过上下文感知的注意力机制来帮助模型发现细微的特征变化.除了像素级别的注意力机制,还有区域级别的注意力机制以及局部特征编码方法,与以往的视觉方案很不同,值得一看 来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Context-aware Attentional Pooling (CAP) for Fine-grained Visual Classification 论文地址:https://arxiv.org/abs/2101.06635 论文代码:https://g

论文提出了结合注意力卷积的二叉神经树进行弱监督的细粒度分类,在树结构的边上结合了注意力卷积操作,在每个节点使用路由函数来定义从根节点到叶子节点的计算路径,结合所有叶子节点的预测值进行最终的预测,论文的创意和效果来看都十分不错   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Attention Convolutional Binary Neural Tree for Fine-Grained Visual Categorization 论文地址:https://arxiv.org/abs/1909.

哈哈,好久没写博客了....最近懒癌发作~~主要是因为心情不太好啊,做什么事情都不太顺心,不过已经过去啦.最近一直忙着公司的项目,想用这个网络,就给大家带来了的这篇文章.可能比较老,来自ICCV 2015的一篇关于细粒度分类的文章,文章:B-CNN.由于文章比较简单,我就不介绍的那么详细啦~ 科普下:粗粒度与细粒度分类 粗粒度:比如猫狗猪这种差别比较大的. 细粒度:狗类别中,识别是什么品种的狗,这就是细粒度分类. B-CNN框架: 从图中可以看出,其实就是两个卷积神经网络对图像进行特征抽取,然后

论文提出了类似于dropout作用的diversification block,通过抑制特征图的高响应区域来反向提高模型的特征提取能力,在损失函数方面,提出专注于top-k类别的gradient-boosting loss来优化训练过程,模型在ResNet-50上提升3.2%,算法思路巧妙,结构易移植且效果也不错,值得学习 论文:Fine-grained Recognition: Accounting for Subtle Differences between Similar Classes

作者: 梦里茶 如果觉得我的工作对你有帮助,就点个star吧 关于 这是百度举办的一个关于狗的细粒度分类比赛,比赛链接: http://js.baidu.com/ 框架 Keras Tensorflow后端 硬件 Geforce GTX 1060 6G Intel® Core™ i7-6700 CPU Memory 8G 模型 Xception提取深度特征 Xception结构图 受这篇Person Re-id论文的启发,在多分类基础上增加一个样本是否相同判断的二分类loss,增加类间距离,减小

目录 1.预备工作 1.1 数据集准备 1.2 数据预处理 2.训练 2.1 模型 2.2 定义训练 2.3 训练 3.预测 4.参考文献 声明:这是我的个人学习笔记,大佬可以点评,指导,不喜勿喷.实现过程参考自夜雨飘零的博客以及实现代码.框架是百度开源的框架paddlepaddle. 1.预备工作 ​ 这是我上学期一直没有去填补的坑,之前想通过传统机器学习方法来实现,不过没做完.暑假难得回一次家,所以我想该把我没做完的坑填完吧. ​ 代码到现在为止已经写完了,不过还是存在坑的,比如哈士奇它会识

CVPR2018论文看点:基于度量学习分类与少镜头目标检测 简介 本文链接地址:https://arxiv.org/pdf/1806.04728.pdf 距离度量学习(DML)已成功地应用于目标分类,无论是在训练数据丰富的标准体系中,还是在每个类别仅用几个例子表示的few-shot场景中.在中,提出了一种新的DML方法,在一个端到端训练过程中,同时学习主干网络参数.嵌入空间以及该空间中每个训练类别的多模态分布.对于基于各种标准细粒度数据集的基于DML的目标分类,方法优于最先进的方法.此外,将提出

CNCC2017中的深度学习与跨媒体智能 转载请注明作者:梦里茶 目录 机器学习与跨媒体智能 传统方法与深度学习 图像分割 小数据集下的深度学习 语音前沿技术 生成模型 基于贝叶斯的视觉信息编解码 珠算:基于别噎死推断的深度生成模型库 图像与视频生成的规则约束 景深风景生成 骨架约束的人体视频生成 跨媒体智能 视频检索的哈希学习 多媒体与知识图谱 基于锚图的视觉数据分析 视频问答 细粒度分类 跨媒体关联与检索(待补充) 正片开始 传统方法与深度学习 图像分割 图像分割是医疗图像中一个很重要的任务

DeepCAMP: Deep Convolutional Action & Attribute Mid-Level Patterns CVPR 2016 本文提出一种 分割图像 patch 的方法,因为细粒度的分类问题,如:行人动作识别 和 行人属性识别等等. Appearance Overview 本文提出一种利用 mid-level 深度视觉模式 进行动作和属性分类,这是属于细粒度分类任务.我们的一个想法是:一个较好的 embedding 可以改善聚类算法的质量.我们设计了一种迭代算法,在每

论文地址:MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 本文提出的模型叫MobileNet,主要用于移动和嵌入式视觉应用.该模型具有小巧.低延迟的特点.MobileNet在广泛的应用场景中具有有效性,包括物体检测,细粒度分类,人脸属性和大规模地理定位. MobileNet架构 深度可分解卷积(Depthwise Separable Convolution) MobileNet模

论文原址:https://arxiv.org/pdf/1409.4842.pdf 代码连接:https://github.com/titu1994/Inception-v4(包含v1,v2,v4)  摘要 本文提出了一个深层的卷积网络结构-Inception,该结构的主要特点是提高了网络内部计算资源的利用率.在预估计算资源消耗量不变的情况下增加网络的深度及宽度.为了进行有效的优化,结构决策基于Hebbian原理及多尺寸处理操作.本文思想的一个经典实现是GoogLeNet,网络的深度为22层,该网

最近主要学习了两篇论文以及相关的代码. 1.Bilinear CNN 这篇论文主要是在细粒度分类上应用的,在全连接层之前,在所有的卷积计算完成之后,进行的Bilinear计算,关键的代码如下: def forward(self, X): """Forward pass of the network. Args: X, torch.autograd.Variable of shape N*3*448*448. Returns: Score, torch.autograd.Var

目录 0. Paper link 1. Overview 2. Depthwise Separable Convolution 2.1 architecture 2.2 computational cost 3. Network Structure 4. Width Multiplier: Thinner Models 5. Resolution Multiplier: Reduced Representation Experiments 0. Paper link MobileNets 1.

mahout算法库 分为三大块 1.聚类算法 2.协同过滤算法(一般用于推荐) 协同过滤算法也可以称为推荐算法!!! 3.分类算法 算法类 算法名 中文名 分类算法               Logistic Regression  逻辑回归                       Bayesian  贝叶斯              Support Vector Machines  支持向量机               Perceptron and Winnow  感知器算法    

论文原址:https://arxiv.org/abs/1904.01169 摘要 视觉任务中多尺寸的特征表示十分重要,作为backbone的CNN的对尺寸表征能力越强,性能提升越大.目前,大多数多尺寸的表示方法是layer-wise的.本文提出的Res2Net通过在单一残差块中对残差连接进行分级,进而可以达到细粒度层级的多尺度表征,同时,提高了网络每层的感受野大小.该Res2Net结构可以嵌入到其他网络模型中. 介绍 在自然场景中,视觉模式经常表现多尺寸特征.如下图所示,(1)一张图片中可能会存

CVAE-GAN: Fine-Grained Image Generation through Asymmetric Training 摘要 我们提出了一个变分生成对抗网络,一个包含了与生成对抗网络结合的变分子编码器,用于合成细粒度类别的图像,比如具体某个人的脸或者某个类别的目标.我们的方法构建一张图片作为概率模型中的一个标签成分和潜在属性.通过调整输入结果生成模型的细粒度类别标签,我们能够通过随机绘制潜在属性向量中的值来生成指定类别的图像.我们方法的创新点在于两个方面: 首先是我们提出了在判别

2020-02-14 今天试了下百度esaydl的图像分类方面的功能,其优点是主需要上传自己的数据集,不需要关注模型训练,就可以得到相应的结果.最后得到的模型可以调用云api在本地进行运行. 网址:https://ai.baidu.com/easydl/app/1/models 1.登录该平台 2.点击创建模型: 填入相关信息即可. 3.上传数据集 上传的格式是.zip压缩格式,同时不同类别的图片处于相应的文件夹下,文件夹的名字就是其所代表的类别.这里的数据集是我自己从百度上爬取的,总共分为两类

论文标题:MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 论文作者:Andrew G. Howard, Menglong Zhu, Bo Chen, Dmitry Kalenichenko, Weijun Wang, Tobias Weyand, Marco Andreetto, Hartwig Adam 论文地址:https://arxiv.org/abs/1704.04861

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/37 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/269 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 前言 卷积神经网络的结构优化和深度加深,带来非常显著的图像识别效果提升,但同时也带来了高计算复杂度和更长的计算时间,实际工程应用中对效率的考虑也很多,研究界与工业界近年都在努力「保持效果的情况下压缩

论文来源:Hierarchical Attention Networks for Document Classification 1.概述 文本分类时NLP应用中最基本的任务,从之前的机器学习到现在基于词表示的神经网络模型,分类准确度也有了很大的提升.本文基于前人的思想引入多层注意力网络来更多的关注文本的上下文结构. 2.模型结构 多层注意力网络(HAN)的结构如下图所示: 整个网络结构包括四个部分: 1)词序列编码器 2)基于词级的注意力层 3)句子编码器 4)基于句子级的注意力层 整个网络结