论文地址:<Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition> 一.背景 LSVRC:大规模图像识别挑战赛 ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge 是李飞飞等人于2010年创办的图像识别挑战赛,自2010起连续举办8年,极大地推动计算机视觉发展.比赛项目涵盖:图像分类(Classification).目标定位(Object localization).

一.简介 VGGNet是计算机视觉组(Visual Geometry Group)和Google DeepMind公司的研究员一起研究的深度卷积神经网络.VGGNet探索了卷积神经网络深度与性能之间的关系,通过反复堆叠3*3的小型卷积核和2*2的最大池化层,VGGNet成功地构筑了16~19层(这里指的是卷积层和全连接层)深度卷积神经网络.到目前为止,VGGNet主要用来进行提取图像特征. 二.特点 以常用的VGG16为例,VGGNet的特点是: 整个网络有5段卷积,每一段内有2~3个卷积层,且

看图说话(Image Caption)任务是结合CV和NLP两个领域的一种比较综合的任务,Image Caption模型的输入是一幅图像,输出是对该幅图像进行描述的一段文字.这项任务要求模型可以识别图片中的物体.理解物体间的关系,并用一句自然语言表达出来. 应用场景:比如说用户在拍了一张照片后,利用Image Caption技术可以为其匹配合适的文字,方便以后检索或省去用户手动配字:此外它还可以帮助视觉障碍者去理解图像内容.类似的任务还有Video Caption,输入是一段视频,输出是对视频的

读聪明人的笔记,是不是也能变聪明呢? Image Caption是一个融合计算机视觉.自然语言处理和机器学习的综合问题,它类似于翻译一副图片为一段描述文字. Image Caption问题可以定义为二元组(I,S)的形式, 其中I表示图,S为目标单词序列,其中S={S1,S2,-},其中St为来自于数据集提取的单词.训练的目标是使最大似然p(S|I)取得最大值,即使生成的语句和目标语句更加匹配,也可以表达为用尽可能准确的用语句去描述图像. Image Caption主要研究分为以下几个方向: 1

这篇论文是要解决 person re-identification 的问题.所谓 person re-identification,指的是在不同的场景下识别同一个人(如下图所示).这里的难点是,由于不同场景下的角度.背景亮度等等因素的差异,同一个人的图像变化非常大,因而不能使用一般的图像分类的方法.论文采用了一种相似性度量的方法来促使神经网络学习出图像的特征,并根据特征向量的欧式距离来确定相似性.除此之外,论文通过对网络的训练过程进行分析,提出了一种计算效率更高的模型训练方法. 论文方法 相似性

Cross-Domain Visual Matching,即跨域视觉匹配.所谓跨域,指的是数据的分布不一样,简单点说,就是两种数据「看起来」不像.如下图中,(a)一般的正面照片和各种背景角度下拍摄的照片:(b)摄像头不同角度下拍到的照片:(c)年轻和年老时的人脸照:(d)证件照和草图风格的人脸照,这些图像都存在对应关系,但由于它们属于不同的域,因此必须针对不同的域采用不同的特征提取方法,之后再做特征匹配.这篇论文提出用一种通用的相似模型来匹配两个域之间的特征,并将其和特征提取流程融合在一起,统一

论文主要介绍一种多人协作的视频事件识别的方法,使用attention模型+RNN网络,最近粗浅地学习了RNN网络,它比较适合用于处理序列的存在上下文作用的数据. NCAA Basketball数据集 这个数据集是作者新构建的,一个事件4秒长度,在论文中共需识别11个事件.而且从训练集子集通过标注人物的bounding box学习了一个multibox detector,来识别所有帧中的人物bounding box. RNN模型 论文使用了RNN模型中的LSTM来处理帧序列.网络的结构如下图,其中

1.VGGNet 模型简介 VGG Net由牛津大学的视觉几何组(Visual Geometry Group)和 Google DeepMind公司的研究员一起研发的的深度卷积神经网络,在 ILSVRC 2014 上取得了第二名的成绩,将 Top-5错误率降到7.3%.它主要的贡献是展示出网络的深度(depth)是算法优良性能的关键部分.目前使用比较多的网络结构主要有ResNet(152-1000层),GooleNet(22层),VGGNet(19层),大多数模型都是基于这几个模型上改进,采用新

目录 一.例子:句子分类 二.模型架构 模型的输入 模型的输出 三.与卷积网络并行 四.嵌入表示的新时代 回顾一下词嵌入 ELMo: 语境的重要性 五.ULM-FiT:搞懂NLP中的迁移学习 六.Transformer:超越LSTM 七.OpenAI Transformer:为语言建模预训练一个Transformer解码器 八.在下游任务中使用迁移学习 九.BERT:从解码器到编码器 MLM语言模型 两个句子的任务 解决特定任务的模型 用于特征提取的BERT 十.把BERT牵出来遛一遛 本文翻译

本文转自:http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIwMTc4ODE0Mw==&mid=2247484014&idx=1&sn=4a053986f5dc8abb45097fed169465fa&chksm=96e9ddeea19e54f83b717d63029a12715c238de8d6af261fa64af2d9b949480e685b8c283dda&scene=21#wechat_redirect PaperWeekly 第二十二

这里我们会用 Python 实现三个简单的卷积神经网络模型:LeNet .AlexNet .VGGNet,首先我们需要了解三大基础数据集:MNIST 数据集.Cifar 数据集和 ImageNet 数据集 三大基础数据集 MNIST 数据集 MNIST数据集是用作手写体识别的数据集.MNIST 数据集包含 60000 张训练图片,10000 张测试图片.其中每一张图片都是 0~9 中的一个数字.图片尺寸为 28×28.由于数据集中数据相对比较简单,人工标注错误率仅为 0.2%. Cifar 数据

这个资料关于分布式系统资料,作者写的太好了.拿过来以备用 网址:https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/ds.md 希望转载的朋友,你可以不用联系我．但是一定要保留原文链接,因为这个项目还在继续也在不定期更新．希望看到文章的朋友能够学到更多． <Reconfigurable Distributed Storage for Dynamic Networks> 介绍:这是一篇介绍在动态网络里面实现分布式系统重构的paper.论文的作者(导师)是MIT

Microsoft Orleans 在.net用简单方法构建高并发.分布式的大型应用程序框架. 原文:http://dotnet.github.io/orleans/ 在线文档:http://dotnet.github.io/orleans/What's-new-in-Orleans 源码地址:https://github.com/dotnet/orleans 简介:Orleans 框架可以构建大规模.高并发.分布式应用程序,而不需要学习专业分布式以及并发知识框架.它是由微软研究和设计应用于云计

背景: 卡尔曼滤波是一种高效率的递归滤波器(自回归滤波器), 它能够从一系列的不完全及包含噪声的测量中,估计动态系统的状态.卡尔曼滤波的一个典型实例是从一组有限的,包含噪声的,对物体位置的观察序列(可能有偏差)预测出物体的位置的坐标及速度. 这种滤波方法以它的发明者鲁道夫.E.卡尔曼(Rudolph E. Kalman)命名,但是根据文献可知实际上Peter Swerling在更早之前就提出了一种类似的算法. 斯坦利.施密特(Stanley Schmidt)首次实现了卡尔曼滤波器.卡尔曼在NAS

本文由  网易云发布. 作者:周思华 本篇文章仅限内部分享,如需转载,请联系网易获取授权. 本文尝试描述Beam模型和Stream & Table理论间的关系(前者描述于数据流模型论文.the-world-beyond-batch-streaming101和the-world-beyond-batch-streaming-102,后者被MartinKleppmann和JayKreps推广).事实证明,Steam & Tables理论对描述Beam模型的底层基础观点具有启发性意义.此外,考虑

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作者:周思华 欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. 本文尝试描述Beam模型和Stream & Table理论间的关系(前者描述于数据流模型论文.the-world-beyond-batch-streaming101和the-world-beyond-batch-streaming-102,后者被MartinKleppmann和JayKreps推广).事实证明,Steam & Tables理论对描述Beam模型的底层基础观点具有启发性意义.此外,考虑稳健的流处理概念能被集成进

Microsoft Orleans 在.net用简单方法构建高并发.分布式的大型应用程序框架. 原文:http://dotnet.github.io/orleans/ 在线文档:http://dotnet.github.io/orleans/What's-new-in-Orleans 源码地址:https://github.com/dotnet/orleans 简介:Orleans 框架可以构建大规模.高并发.分布式应用程序,而不需要学习专业分布式以及并发知识框架.它是由微软研究和设计应用于云计

接下来几天,将把自己最近读的关于图片分类的经典网络模型论文整理一遍.大概做个摘要.这些论文都是在imagenet上1.2 million数据训练出来的. 由于从这些预训练的网络训练的deep feature有良好的泛化能力,可以应用到其他不同的CV问题,而且比传统的hand-craft feature要好,所以得到广泛应用. 从AlexNet论文说起,ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks. 在ImageNe

转自:https://blog.csdn.net/cxmscb/article/details/71023576 一.CNN的引入 在人工的全连接神经网络中,每相邻两层之间的每个神经元之间都是有边相连的.当输入层的特征维度变得很高时,这时全连接网络需要训练的参数就会增大很多,计算速度就会变得很慢.例如一张黑白的28*28的手写数字图片时,输入层的神经元就是784个,如下图所示: 若在中间只使用一层隐藏层,参数w就有784*15=11760多个:若输入的是28*28带有颜色的RGB格式的手写数字图

 Reactor是由Schmidt, Douglas C提出的一种模式,在高并发server实现中广泛採用. 改模式採用事件驱动方式,当事件出现时,后调用对应的事件处理代码(Event Handler). 这个模式是高并发server的基础.如nginx和lighttpd. 这两种对大并发,但每一个请求处理都非常快的场景非常适合. 通常的web訪问就是这个特点. 结构 包含了5个部分,当中handle和Synchronous Event Demultiplexer有OS实现. Handles