Faster R-CNN在Fast R-CNN的基础上的改进就是不再使用选择性搜索方法来提取框,效率慢,而是使用RPN网络来取代选择性搜索方法,不仅提高了速度,精确度也更高了 Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 依靠于区域推荐算法(region proposal algorithms)去假定目标位置的最优的目标检测网络.之前的工作如SPPnet和Fast RCNN都减少了检测…

from:http://www.freebuf.com/articles/system/182566.html 0×01 前言 目前的恶意样本检测方法可以分为两大类:静态检测和动态检测.静态检测是指并不实际运行样本,而是直接根据二进制样本或相应的反汇编代码进行分析,此类方法容易受到变形.加壳.隐藏等方式的干扰.动态检测是指将样本在沙箱等环境中运行,根据样本对操作系统的资源调度情况进行分析.现有的动态行为检测都是基于规则对行为进行打分,分值的高低代表恶意程度的高低,但是无法给出类别定义. 本文采用…

A³CLNN: Spatial, Spectral and Multiscale Attention ConvLSTM Neural Network for Multisource Remote Sensing Data Classification 有效利用信息多个数据源的问题已成为遥感领域一个相关但具有挑战性的研究课题.在本文中,我们提出了一种新的方法来利用两个数据源的互补性:高光谱图像(HSI)和光检测与测距(LiDAR)数据.具体来说,我们开发了一种新的双通道空间,频谱和多尺度注意力卷积…

R语言可视化学习笔记之添加p-value和显著性标记 http://www.jianshu.com/p/b7274afff14f?from=timeline   上篇文章中提了一下如何通过ggpubr包为ggplot图添加p-value以及显著性标记,本文将详细介绍.利用数据集ToothGrowth进行演示 #先加载包 library(ggpubr) #加载数据集ToothGrowth data("ToothGrowth") head(ToothGrowth) ## len supp…

<Explaining and harnessing adversarial examples> 论文学习报告 组员:裴建新   赖妍菱    周子玉 2020-03-27 1 背景 Szegedy有一个有趣的发现:有几种机器学习模型,包括最先进的神经网络,很容易遇到对抗性的例子.所谓的对抗性样例就是对数据集中的数据添加一个很小的扰动而形成的输入.在许多情况下,在训练数据的不同子集上训练不同体系结构的各种各样的模型错误地分类了相同的对抗性示例.这表明,对抗性例子暴露了我们训练算法中的基本盲点.…

特别声明:本文来源于掘金,"预留"发表的[Apache Calcite 论文学习笔记](https://juejin.im/post/5d2ed6a96fb9a07eea32a6ff) 最近在关注大数据处理的技术和开源产品的实现,发现很多项目中都提到了一个叫 Apache Calcite 的东西.同样的东西一两次见不足为奇,可再三被数据处理领域的各个不同时期的产品提到就必须引起注意了.为此也搜了些资料,关于这个东西的介绍2018 年发表在 SIGMOD 的一篇论文我觉得是拿来入门最合适…

博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面 论文状态:Published in CVIU Volume 161 Issue C, August 2017 论文地址:https://arxiv.org/abs/1606.02228 github地址:https://github.com/ducha-aiki/caffenet-benchmark 在这篇文章中,作者在ImageNet上做了大量实验,对比卷积神经网络架构中各项超参数选择的影响,对如何优化网络性能很有启发…

Fast RCNN建立在以前使用深度卷积网络有效分类目标proposals的工作的基础上.使用了几个创新点来改善训练和测试的速度,同时还能增加检测的精确度.Fast RCNN训练VGG16网络的速度是RCNN速度的9倍,测试时的速度是其的213倍.与SPPnet对比,Fast RCNN训练VGG16网络的速度是其速度的3倍,测试时的速度是其的10倍,而且还更加准确了.Fast RCNN使用Python和C++(使用caffe)实现的,并且能够再开源MIT License 中获得代码,网址为:ht…

Classifification of Hyperspectral and LiDAR Data Using Coupled CNNs 来源:IEEE TGRS 2020 下载:https://arxiv.org/abs/2002.01144 Abstract 本篇论文的主要工作就是基于信息融合的分类任务. 在这篇论文中,作者通过使用两个耦合的CNN,提出一种融合高光谱和LiDAR数据的框架.设计一个CNN从高光谱数据中了解光谱空间特征,另一个则用于捕获来自LiDAR数据.它们都由三个卷积层组成…

由于公司需要进行了中文验证码的图片识别开发,最近一段时间刚忙完上线,好不容易闲下来就继上篇<基于Windows10 x64+visual Studio2013+Python2.7.12环境下的Caffe配置学习 >文章,记录下利用caffe进行中文验证码图片识别的开发过程.由于这里主要介绍开发和实现过程,CNN理论性的东西这里不作为介绍的重点,遇到相关的概念和术语请自行研究.目前从我们训练出来的模型来看,单字识别率接近96%,所以一个四字验证码的准确率大概80%,效果还不错,完全能满足使用,如…

文章下载地址:A Surface Defect Detection Method Based on Positive Samples 第一部分  论文中文翻译 摘要:基于机器视觉的表面缺陷检测和分类可以大大提高工业生产的效率.利用足够的已标记图像,基于卷积神经网络的缺陷检测方法已经实现了现有技术的检测效果. 然而在实际应用中,缺陷样本或负样本通常难以预先收集,并且手动标记需要耗费大量时间.本文提出了一种仅基于正样本训练的新型缺陷检测框架. 其检测原理是建立一个重建网络,如果它们存在,可以修复样本…

一. 统计学习概述 统计学习是指一组用于理解数据和建模的工具集.这些工具可分为有监督或无监督.1.监督学习:用于根据一个或多个输入预测或估计输出.常用于商业.医学.天体物理学和公共政策等领域.2.无监督学习:有输入变量,但没有输出变量,可以从这些数据中学习潜在关系和数据结构.以下简单的用3个数据集来说明. 1.工资数据 我们希望了解雇员的年龄.教育和年份对他的工资之间的联系.下图是对这三个因素的一个分析和统计. 左图:工资随着年龄的增长而增加,但在大约60岁之后又下降了.蓝线提供了对该年龄段平均…

Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks 使用多任务级联卷积网络连接人脸检测和对齐 摘要-因为可能有着多种姿势.照明和遮挡(various poses, illuminations and occlusions),在非限制环境下的人脸检测和对齐是很有挑战性的.目前的研究显示了深度学习方法能够在这两个任务上获得优异的性能.在该论文中,我们提出了一个深度级联多任务框架,用来探…

DEX: Deep EXpectation of apparent age from a single image 这个论文我们使用深度学习解决了在静态人脸图像中面部年龄的估计.我们的卷积神经网络使用了VGG-16结构,并在用于图像分类的ImageNet的数据集上预训练.除此之外,由于面部年龄的注释图像数量的限制,我们探究了微调带有可用年龄的爬取的网络人脸图片的好处.我们从IMDB和Wikipedia上爬取了0.5百万张名人的图片,并公布出来.这是目前为止最大的用于年龄检测的数据集.我们提出了将…

Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 深度神经网络中用于视觉识别的空间金字塔池化 1.INTRODUCTION 一般的深度神经网络都会设定一个固定的输入图片大小,比如 224*224,因此一般在数据处理时我们会将输入的数据进行裁剪或按比例缩放,在这种情况下就会导致输入的图片出现目标内容缺失或者是目标内容发生形变,即尺度误差或者形变误差,导致检测精确度的下降 所以提出了一种带着另一…

Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation Tech report (v5) primary首要的 primate原始的 homogeneous均匀的 deformable可变形的 在最近几年中,在PASCAL VOC数据集上测量的目标检测的性能已经趋于平稳.性能最好的方法是复杂的.可理解的系统,这些系统通常将多个底层图像特性与高层上下文结合起来.在这篇论文中,我们提出了一个简单…

小白的经典CNN复现系列(一):LeNet-1989 之前的浙大AI作业的那个系列,因为后面的NLP的东西我最近大概是不会接触到,所以我们先换一个系列开始更新博客,就是现在这个经典的CNN复现啦(｡･ω･｡) 在开始正式内容之前,还是有些小事情提一下,免得到时候评论区的dalao们对我进行严格的批评教育······ 首先呢,我会尽可能地按照论文里面的模型参数进行复现,论文里面说的什么我就写什么.但是由于我本人还是个小白,对于有些算法(比如什么拟牛顿法什么的)实在是有点苦手,而且CNN也基本上就只…

建议按序阅读 1. Convolutional Neural Networks卷积神经网络: http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8781543 2. Deep learning:三十八(Stacked CNN简单介绍): http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/05/05/3061457.html 3. 深度学习(卷积神经网络)一些问题总结 http://blog.csdn.net/n…

在上一篇中我们一起学习了R语言的数据结构第一部分:向量.数组和矩阵,这次我们开始学习R语言的数据结构第二部分:数据框.因子和列表. 一.数据框 类似于二维数组,但不同的列可以有不同的数据类型(每一列内的数据类型应当一致).创建数据框使用的关键字是data.frame,用法是: data.frame(..., row.names = NULL, check.rows = FALSE, check.names = TRUE, fix.empty.names = TRUE, stringsAsFact…

Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision 论文地址:https://arxiv.org/abs/1512.00567 Abstract 介绍了卷积网络在计算机视觉任务中state-of-the-art.分析现在现状,本文通过适当增加计算条件下,通过suitably factorized convolutions 和 aggressive regularization来扩大网络.并说明了取得的成果. 1. Introduct…

之前所学习的论文中求解稀疏解的时候一般采用的都是最小二乘方法进行计算,为了降低计算复杂度和减少内存,这篇论文梯度追踪,属于贪婪算法中一种.主要为三种:梯度(gradient).共轭梯度(conjugate gradient).近似共轭梯度(an approximation to the conjugate gradient),看师兄之前做压缩感知的更新点就是使用近似共轭梯度方法代替了StOMP中的最小二乘的步骤. 首先说明一下论文中的符号表示: Γn表示第n次迭代过程中所选择的原子的索引 ΦΓn…

论文在第二部分先提出了贪婪算法框架,如下截图所示: 接着根据原子选择的方法不同,提出了SWOMP(分段弱正交匹配追踪)算法,以下部分为转载<压缩感知重构算法之分段弱正交匹配追踪(SWOMP)> 分段弱正交匹配追踪(StagewiseWeak OMP)可以说是StOMP的一种改进算法,它们的唯一不同是选择原子时的门限设置,这可以降低对测量矩阵的要求.我们称这里的原子选择方式为“弱选择”(Weak Selection),详见文献[1]的第3部分“III. STAGEWISE WEAK ELEMEN…

论文题目: WIKIQA: A Challenge Dataset for Open-Domain Question Answering 论文代码运行: 首先按照readme中的提示安装需要的部分 遇到的问题: theano的一些问题,主要是API改动 下面是解决方法 首先安装 https://stackoverflow.com/questions/39501152/importerror-no-module-named-downsample 代码改动如下所示: 论文内容: 摘要: 介绍本文主要…

先附上论文链接  https://pdos.csail.mit.edu/6.824/papers/raft-extended.pdf 最近在自学MIT的6.824分布式课程,找到两个比较好的github:MIT课程<Distributed Systems >学习和翻译 和 https://github.com/chaozh/MIT-6.824-2017 6.824的Lab 2 就是实现Raft算法.Raft是一种分布式一致性算法,提供了和paxos相同的功能和性能,但比paxos要容易理解很多…

发表于2015年这篇<Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation>在图像语义分割领域举足轻重. 1 CNN 与 FCN 通常CNN网络在卷积层之后会接上若干个全连接层, 将卷积层产生的特征图(feature map)映射成一个固定长度的特征向量.以AlexNet为代表的经典CNN结构适合于图像级的分类和回归任务,因为它们最后都期望得到整个输入图像的一个数值描述(概率),比如AlexNet的ImageNet模型输出一个1000维的…

目录 写在前面 目标检测任务与挑战 目标检测方法汇总 基础子问题 基于DCNN的特征表示 主干网络(network backbone) Methods For Improving Object Representation Context Modeling Detection Proposal Methods Other Special Issues Datasets and Performance Evaluation 博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面…

[Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation] Abstract     论文的方法结合了两个关键的观察:1.可以通过hight-capacity CNN来进行bottom-up 区域提名以定位和划分对象:2.如果训练集不足,那监督预训练是个有用的方法,再经过fine-tuning,可以有很好的性能提升.R-CNN: Regions with CNN features. 整体结构…

论文地址:https://arxiv.org/pdf/1703.04247.pdf CTR预估我们知道在比较多的应用场景下都有使用.如:搜索排序.推荐系统等都有广泛的应用.并且CTR具有极其重要的 地位,特别相对广告推荐领域来说更加如此,竞价广告需要通过ctr给出相应的价格,并由此获得广告曝光的机会.而ctr的大小决定了出价的高低,直接会影响到该广告是否能得到曝光机会.这里涉及到计算广告相关的知识,暂时就不展开讲了.这里主要介绍一下DeepFM该算法的基本原理和网络框架. 论文总体来看还是相对比…

papers地址:https://arxiv.org/pdf/1708.05027.pdf 借用论文开头,目前很多的算法任务都是需要使用category feature,而一般对于category feature处理的方式是经过one hot编码,然后我们有些情况下,category feature 对应取值较多时,如:ID等,one hot 编码后,数据会变得非常的稀疏,不仅给算法带来空间上的复杂度,算法收敛也存在一定的挑战. 为了能解决one hot 编码带来的数据稀疏性的问题,我们往往能想…

MapReduce和区块链有什么相同的地方? 我的天哪,他俩还有相同的地方呢.我书读的少,你别骗我. 他俩还真有相同点,绝不忽悠. 他俩都有一个高大上的名字. 区块链就是一个分布式数据库,并不是什么神秘的东西. MR也一样,只不过是一种分而治之的编程思想.官方的定义是:MapReduce是一个实现了处理和生成大数据集的编程模型. 先说一下我从论文里学到的东西吧: MR的执行过程,知道了MR慢在哪里 怎么容错的,有什么限制 MR与GFS的联系 分片函数怎么玩 怎么样撸代码能让MR跑的更快 MR自己…