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.…

论文提出了新的少样本目标检测算法,创新点包括Attention-RPN.多关系检测器以及对比训练策略,另外还构建了包含1000类的少样本检测数据集FSOD,在FSOD上训练得到的论文模型能够直接迁移到新类别的检测中,不需要fine-tune   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Few-Shot Object Detection with Attention-RPN and Multi-Relation Detector 论文地址:https://arxiv.org/abs/1908.0…

细粒度识别一般需要模型识别非常精细的子类别,它基本上就是同时使用图像全局信息和局部信息的分类任务.在本论文中,研究者们提出了一种新型层次语义框架,其自顶向下地由全局图像关注局部特征或更具判别性的区域. 人类在识别物体类别时,往往不仅仅根据其外观信息,还依赖于在日常生活以及专业学习过程中获取的先验知识.如何有效利用这些先验知识引导和约束网络学习是目前一个重要的研究难点.针对于精细化物体识别,其类别可以按照不同程度进行概念抽象,并形成了层次化的分类结构.这种结构是层级间丰富语义知识的集中体现,如层级…

为了优化进化算法在神经网络结构搜索时候选网络训练过长的问题,参考ENAS和NSGA-III,论文提出连续进化结构搜索方法(continuous evolution architecture search, CARS),最大化利用学习到的知识,如上一轮进化的结构和参数.首先构造用于参数共享的超网,从超网中产生子网,然后使用None-dominated排序策略来选择不同大小的优秀网络,整体耗时仅需要0.5 GPU day   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: CARS: Continuous…

论文提出增量式少样本目标检测算法ONCE,与主流的少样本目标检测算法不太一样,目前很多性能高的方法大都基于比对的方式进行有目标的检测,并且需要大量的数据进行模型训练再应用到新类中,要检测所有的类别则需要全部进行比对,十分耗时.而论文是增量式添加类别到模型,以常规的推理形式直接检测,十分高效且数据需求十分低,虽然最终的性能有点难看,但是这个思路还是可以有很多工作可以补的   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Incremental Few-Shot Object Detection 论文地…

目前很多研究表明目标检测中的分类分支和定位分支存在较大的偏差,论文从sibling head改造入手,跳出常规的优化方向,提出TSD方法解决混合任务带来的内在冲突,从主干的proposal中学习不同的task-aware proposal,同时结合PC来保证TSD的性能,在COCO上达到了51.2mAP   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Revisiting the Sibling Head in Object Detector 论文地址:https://arxiv.org/abs/…

论文基于DA Faster R-CNN系列提出类别正则化框架,充分利用多标签分类的弱定位能力以及图片级预测和实例级预测的类一致性,从实验结果来看,类该方法能够很好地提升DA Faster R-CNN系列的性能   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Exploring Categorical Regularization for Domain Adaptive Object Detection 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2003.09152.pdf 论文代码:h…

前言 怎样的契机? 实际上,目前毕业已经两年时间了,在大学时就已经开始关注字节跳动的发展.一开始,我是电气自动化专业的,大二清楚目标之后就转计算机了,大四进了一家小型的互联网公司实习,具体就不说哪家了,这个实习工作也为日后我进字节做了很好的"铺垫". 清楚地意识到自己的目标是字节跳动之后,就开始疯狂做功课,了解字节喜欢考算法,因此在这方面也算是下足了功夫.之后在浏览某博客时,得到了一份"高分宝典",这份"高分宝典"在面试中帮助了我很多,就连我拿下…

 https://blog.csdn.net/Xiongchao99/article/details/73381280 1.C和C++的特点与区别? 答:(1)C语言特点:1.作为一种面向过程的结构化语言,易于调试和维护: 2.表现能力和处理能力极强,可以直接访问内存的物理地址: 3.C语言实现了对硬件的编程操作,也适合于应用软件的开发: 4.C语言还具有效率高,可移植性强等特点. (2)C++语言特点: 1.在C语言的基础上进行扩充和完善,使C++兼容了C语言的面向过程特点,又成为了一种面向对…

http://www.opengpu.org/forum.php?mod=viewthread&tid=965&extra=page%3D1 游戏引擎剖析(Game Engine Anatomy 101) 原文作者:Jake Simpson 译者: 向海 Email:GameWorldChina@myway.com 英文原版下载 :   <ignore_js_op> Game Engine Anatomy.pdf (711.1 KB, 下载次数: 274) 第1部分: 游戏引擎…