目标检测中特征融合技术(YOLO v4)(上) 论文链接:https://arxiv.org/abs/1612.03144 Feature Pyramid Networks for Object Detection Tsung-Yi Lin, Piotr Dollár, Ross Girshick, Kaiming He, Bharath Hariharan, Serge Belongie PANet(Path Aggregation Network) 论文地址: https://arxiv.o

目标检测中特征融合技术(YOLO v4)(下) ASFF:自适应特征融合方式 ASFF来自论文:<Learning Spatial Fusion for Single-Shot Object Detection>,也就是著名的yolov3-asff. 金字塔特征表示法(FPN)是解决目标检测尺度变化挑战的常用方法.但是,对于基于FPN的单级检测器来说,不同特征尺度之间的不一致是其主要限制.因此这篇论文提出了一种新的数据驱动的金字塔特征融合方式,称之为自适应空间特征融合(ASFF).它学习了在空

2.(2021.3.15)Bioinformatics-MUFFIN:用于DDI预测的多尺度特征融合 论文标题: MUFFIN: multi-scale feature fusion for drug–drug interaction prediction 论文地址: https://www.researchgate.net/profile/Jianmin-Wang-3/publication/350100336_MUFFIN_Multi-Scale_Feature_Fusion_for_Dru

近期利用遥感影像进行路网提取,利用Unet网络进行图像分割 介绍如下: U-net网络非常简单,前半部分作用是特征提取,后半部分是上采样.在一些文献中也把这样的结构叫做编码器-解码器结构.由于此网络整体结构类似于大写的英文字母U,故得名U-net.U-net与其他常见的分割网络有一点非常不同的地方:U-net采用了完全不同的特征融合方式:拼接,U-net采用将特征在channel维度拼接在一起,形成更厚的特征.而FCN融合时使用的对应点相加,并不形成更厚的特征. 所以语义分割网络在特征融合时有两

多尺度的object detection算法:FPN(feature pyramid networks). 原来多数的object detection算法都是只采用顶层特征做预测,但我们知道低层的特征语义信息比较少,但是目标位置准确:高层的特征语义信息比较丰富,但是目标位置比较粗略.另外虽然也有些算法采用多尺度特征融合的方式,但是一般是采用融合后的特征做预测,而本文不一样的地方在于预测是在不同特征层独立进行的. 下图FIg1展示了4种利用特征的形式: (a)图像金字塔,即将图像做成不同的scal

目录 0. 前言 1. 博客一 2.. 博客二 0. 前言   这篇论文提出了一种新的特征融合方式来解决多尺度问题, 感觉挺有创新性的, 如果需要与其他网络进行拼接,还是需要再回到原文看一下细节.这里转了两篇比较好的博客作为备忘. 1. 博客一 这篇论文是CVPR2017年的文章,采用特征金字塔做目标检测,有许多亮点,特来分享. 论文:feature pyramid networks for object detection 论文链接:https://arxiv.org/abs/1612.031

FPN 论文:Feature Pyramid Networks for Object Detection 发表时间:2017 发表作者:(Facebook AI Research)Tsung-Yi Lin, Piotr Dollar, Ross Girshick, Kaiming He, Bharath Hariharan, and Serge Belongie 发表刊物/会议:CVPR 论文链接:论文链接 论文代码:点击此处 Feature Pyramid Networks (FPN) 是比较

FCN与U-Net语义分割算法 图像语义分割(Semantic Segmentation)是图像处理和是机器视觉技术中关于图像理解的重要一环,也是 AI 领域中一个重要的分支.语义分割即是对图像中每一个像素点进行分类,确定每个点的类别(如属于背景.人或车等),从而进行区域划分.目前,语义分割已经被广泛应用于自动驾驶.无人机落点判定等场景中. 图1 自动驾驶中的图像语义分割 而截止目前,CNN已经在图像分类分方面取得了巨大的成就,涌现出如VGG和Resnet等网络结构,并在ImageNet中取得了

论文题目:Beyond OCR + VQA: Involving OCR into the Flow for Robust and Accurate TextVQA 论文链接:https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3474085.3475606 一.任务概述 视觉问答任务(VQA):将图像和关于图像的自然语言问题作为输入,并生成自然语言答案作为输出.  文本视觉问答任务(TextVQA):面向文字识别的问答任务. 二.Baseline 2.1 Baseline 1

http://www.cbdio.com/BigData/2015-08/27/content_3750170.htm 1.背景 CTR预估,广告点击率(Click-Through Rate Prediction)是互联网计算广告中的关键环节,预估准确性直接影响公司广告收入.CTR预估中用的最多的模型是LR(Logistic Regression)[1],LR是广义线性模型,与传统线性模型相比,LR使用了Logit变换将函数值映射到0~1区间 [2],映射后的函数值就是CTR的预估值.LR,逻辑

这个其实就是从csdn上面下载的一个例程.感谢这位同学的总结,与源码的有偿分享. 本随笔就是把它通过4个随笔的拆分,实现的. 可以通过: http://blog.csdn.net/masibuaa/article/details/9246493这个地方自己反推,因为原博客是通过qt实现的,并且并没有共享全部的代码,所以不是很好理解. 学习还是要所见即所得才行. 所以我又去下载了一个在vs2010平台上面能跑的程序. 然后在vs2015的上面实现了. 接下来就可以踏实一阵儿了. main.cpp:

1.背景 CTR预估,广告点击率(Click-Through Rate Prediction)是互联网计算广告中的关键环节,预估准确性直接影响公司广告收入.CTR预估中用的最多的模型是LR(Logistic Regression)[1],LR是广义线性模型,与传统线性模型相比,LR使用了Logit变换将函数值映射到0~1区间 [2],映射后的函数值就是CTR的预估值.LR,逻辑回归模型,这种线性模型很容易并行化,处理上亿条训练样本不是问题,但线性模型学习能力有限,需要大量特征工程预先分析出有效的

1. NLP问题简介 0x1:NLP问题都包括哪些内涵 人们对真实世界的感知被成为感知世界,而人们用语言表达出自己的感知视为文本数据.那么反过来,NLP,或者更精确地表达为文本挖掘,则是从文本数据出发,来尽可能复原人们的感知世界,从而表达真实世界的过程.这里面就包括如图中所示的模型和算法,包括: ()文本层:NLP文本表示: ()文本-感知世界:词汇相关性分析.主题模型.意见情感分析等: ()文本-真实世界:基于文本的预测等: 显而易见,文本表示在文本挖掘中有着绝对核心的地位,是其他所有模型建构

融合方式概述 同SLAM发展过程类似,视觉融合IMU问题也可以分成基于滤波和基于优化两大类. 同时按照是否把图像特征信息加入状态向量来进行分类,可以分为松耦合和紧耦合两大类. 一.基于滤波的融合算法 1.1 松耦合 松耦合将视觉传感器和 IMU 作为两个单独的模块,两个模块均可以计算得到位姿信息,然后一般通过 EKF 进行融合. 可参考的算法有ethz的Stephen Weiss的ssf和msf 1.2 紧耦合 紧耦合则是指将视觉和 IMU 得到的中间数据通过一个优化滤波器进行处理,紧耦合需要把

1. 背景 CTR预估(Click-Through Rate Prediction)是互联网计算广告中的关键环节,预估准确性直接影响公司广告收入.CTR预估中用的最多的模型是LR(Logistic Regression)[1],LR是广义线性模型,与传统线性模型相比,LR使用了Logit变换将函数值映射到0~1区间[2],映射后的函数值就是CTR的预估值.LR这种线性模型很容易并行化,处理上亿条训练样本不是问题,但线性模型学习能力有限,需要大量特征工程预先分析出有效的特征.特征组合,从而去间接增

1.ION:在conv3.conv4.conv5和context features上分别进行roi_pooling,在channel那一维进行concat 2.Hypernet:在较浅层max_pooling,中间层保持不变,较高层deconv,最后把这三个结果concat起来构成最后一层feature map ION是在不同层的feature map进行roi_pooling然后concat,最后连接fc做判断 Hypernet是在不同feature map进行特征融合组成新的最后一层feat

6 月 30 日下午,赵之健在七牛架构师实践日第二十九期进行了<多维度融合赋能视频 AI 的实践>为题的实战分享. 
 作者简介: 
  赵之健,七牛人工智能实验室资深算法工程师, 七牛视频算法和算法工程化负责人.拥有近十年从事于计算机视觉和人工智能相关的算法研究的经历,在图像相关如人脸识别,图像分类,工业自动化,视频分析等领域拥有丰富的研发经验,研发的产品涉及安防,军事,移动互联网,工业 4.0 等多个领域,曾带队获得 ACM Muliti-media 大规模视频分类竞赛亚军. 
 本文

1. NLP问题简介 0x1:NLP问题都包括哪些内涵 人们对真实世界的感知被成为感知世界,而人们用语言表达出自己的感知视为文本数据.那么反过来,NLP,或者更精确地表达为文本挖掘,则是从文本数据出发,来尽可能复原人们的感知世界,从而表达真实世界的过程.这里面就包括如图中所示的模型和算法,包括: ()文本层:NLP文本表示: ()文本-感知世界:词汇相关性分析.主题模型.意见情感分析等: ()文本-真实世界:基于文本的预测等: 显而易见,文本表示在文本挖掘中有着绝对核心的地位,是其他所有模型建构

转载自:http://www.cbdio.com/BigData/2015-08/27/content_3750170.htm 1.背景 CTR预估,广告点击率(Click-Through Rate Prediction)是互联网计算广告中的关键环节,预估准确性直接影响公司广告收入.CTR预估中用的最多的模型是LR(Logistic Regression)[1],LR是广义线性模型,与传统线性模型相比,LR使用了Logit变换将函数值映射到0~1区间 [2],映射后的函数值就是CTR的预估值.L

原文链接:http://arxiv.org/abs/2004.10934 整体框架        Bag of Freebies(BoF) & Bag  of Specials (BoS) Bag of Freebies(BoF)  指那些能够提高精度而不增加推断时间的技术.比如数据增广的方法图像几何变换.CutOut.grid mask等,网络正则化的方法DropOut.DropBlock等,类别不平衡的处理方法.难例挖掘方法.损失函数的设计等. Bag  of Specials (BoS)是