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论文笔记：（CVPR2017）PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation

目录 一. 存在的问题 二. 解决的方案 1.点云特征 2.解决方法 三. 网络结构 四. 理论证明 五.实验效果 1.应用 (1)分类: ModelNet40数据集 (2)部件分割:ShapeNet part数据集 (3)语义分割/检测 2.网络结构分析 (1)针对无序性的解决方法比较 (2)输入和特征对齐的有效性验证 (3)鲁棒性测试(数据缺失.异常值.点扰动) 3.可视化(解释为什么鲁棒性) 4.时间和空间复杂度分析 六.仍存在的问题 七.代码分析 PointNet: Deep Learn…

PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation

摘要 点云是一种重要的几何数据结构类型.由于其不规则的格式,大多数研究人员将此类数据转化为常规的三维体素网格或图像集合.然而,这使数据变得不必要的庞大,并导致问题.在本文中,我们设计了一种新型的直接处理点云的神经网络,它很好地考虑了点在输入中的排列不变性.我们的网络名为PointNet,为从目标分类.部分分割到场景语义分析等应用提供了一个统一的架构.虽然简单,但PointNet是非常高效和有效的.从经验上看,它表现出了与现有技术相当甚至更好的性能.从理论上讲,我们提供了分析,以了解网络学到了什么…

论文笔记(1)：Deep Learning.

论文笔记1:Deep Learning         2015年,深度学习三位大牛(Yann LeCun,Yoshua Bengio & Geoffrey Hinton),合作在Nature上发表深度学习的综述性论文,介绍了什么是监督学习.反向传播来训练多层神经网络.卷积神经网络.使用深度卷积网络进行图像理解.分布式特征表示与语言处理.递归神经网络,并对深度学习技术的未来发展进行展望. 原文摘要: 1,深度学习可以让那些拥有多个处理层的计算模型来学习具有多层次抽象的数据的表示.        …

《3-D Deep Learning Approach for Remote Sensing Image Classification》论文笔记

论文题目<3-D Deep Learning Approach for Remote Sensing Image Classification> 论文作者:Amina Ben Hamida, Alexandre Benoit , Patrick Lambert, and Chokri Ben Amar, Senior Member , IEEE 论文发表年份:2018 网络简称:3D-CNN 发表期刊:IEEE Transactions on geoscience and remote sen…

论文笔记： Dual Deep Network for Visual Tracking

论文笔记: Dual Deep Network for Visual Tracking  2017-10-17 21:57:08  先来看文章的流程吧 ... 可以看到,作者所总结的三个点在于: 1. 文章将 边界和形状信息结合到深度网络中.底层 feature 和 高层 feature 结合起来,得到 coarse prior map,然后用 ICA-R model 得到更加显著的物体轮廓,以得到更好的似然性模型: 2. Dual network 分别处理两路不同的网络,使得前景和背景更加具有…

ISSCC 2017论文导读 Session 14 Deep Learning Processors，A 2.9TOPS/W Deep Convolutional Neural Network

最近ISSCC2017大会刚刚举行,看了关于Deep Learning处理器的Session 14,有一些不错的东西,在这里记录一下. A 2.9TOPS/W Deep Convolutional Neural Network SoC in FD-SOI 28nm for Intelligent Embedded Systems 单位:STMicroelectronics(意法半导体) 这是一篇很综合芯片SOC设计,总体架构如下: 本文采用的DSP簇作为加速阵列,包含8个DSP簇,每簇内含2个3…

ISSCC 2017论文导读 Session 14 Deep Learning Processors，A 2.9TOPS/W Deep Convolutional Neural Network SOC

最近ISSCC2017大会刚刚举行,看了关于Deep Learning处理器的Session 14,有一些不错的东西,在这里记录一下. A 2.9TOPS/W Deep Convolutional Neural Network SoC in FD-SOI 28nm for Intelligent Embedded Systems 单位:STMicroelectronics(意法半导体) 这是一篇很综合芯片SOC设计,总体架构如下: 本文采用的DSP簇作为加速阵列,包含8个DSP簇,每簇内含2个3…

论文笔记之： Deep Metric Learning via Lifted Structured Feature Embedding

Deep Metric Learning via Lifted Structured Feature Embedding CVPR 2016 摘要:本文提出一种距离度量的方法,充分的发挥 training batches 的优势,by lifting the vector of pairwise distances within the batch to the matrix of pairwise distances. 刚开始看这个摘要,有点懵逼,不怕,后面会知道这段英文是啥意思的. 引言部分…

论文笔记之：Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning

Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning Google DeepMind Abstract 主流的 Q-learning 算法过高的估计在特定条件下的动作值.实际上,之前是不知道是否这样的过高估计是 common的,是否对性能有害,以及是否能从主体上进行组织.本文就回答了上述的问题,特别的,本文指出最近的 DQN 算法,的确存在在玩 Atari 2600 时会 suffer from substantial overestimation…

论文笔记之：Deep Attributes Driven Multi-Camera Person Re-identification

Deep Attributes Driven Multi-Camera Person Re-identification 2017-06-28  21:38:55    [Motivation] 本文的网络设计主要分为三个部分: Stage 1: Fully-supervised dCNN training Stage 2: Fine-tuning using attributes triplet loss Stage 3:Final fine-tuning on the combined da…

ISSCC 2017论文导读 Session 14 Deep Learning Processors，DNPU: An 8.1TOPS/W Reconfigurable CNN-RNN

转载请注明,本文出自Bin的专栏http://blog.csdn.net/xbinworld,谢谢! DNPU: An 8.1TOPS/W Reconfigurable CNN-RNN Processor for General-Purpose Deep Neural Networks 单位:KAIST(韩国科学技术院,电子工程-半导体系统实验室) KAIST是ISSCC的常客,一年要在上面发好几篇芯片论文,16年ISSCC上Session 14有一半的paper是出自KAIST的,只能说怎一个…

论文笔记之：Deep Generative Image Models using a Laplacian Pyramid of Adversarial Networks

Deep Generative Image Models using a Laplacian Pyramid of Adversarial Networks NIPS 2015  摘要:本文提出一种 generative parametric model 能够产生高质量自然图像.我们的方法利用 Laplacian pyramid framework 的框架,从粗到细的方式,利用 CNN 的级联来产生图像.在金字塔的每一层,都用一个 GAN,我们的方法可以产生更高分辨率的图像.    引言:在计算…

论文笔记之：Deep Recurrent Q-Learning for Partially Observable MDPs

Deep Recurrent Q-Learning for Partially Observable MDPs  摘要:DQN 的两个缺陷,分别是:limited memory 和 rely on being able to perceive the complete game screen at each decision point. 为了解决这两个问题,本文尝试用 LSTM 单元 替换到后面的 fc layer,这样就产生了 Deep Recurrent Q-Network (DRQN),…

论文笔记之：Deep Attention Recurrent Q-Network

Deep Attention Recurrent Q-Network 5vision groups  摘要:本文将 DQN 引入了 Attention 机制,使得学习更具有方向性和指导性.(前段时间做一个工作打算就这么干,谁想到,这么快就被这几个孩子给实现了,自愧不如啊( ⊙ o ⊙ ))   引言:我们知道 DQN 是将连续 4帧的视频信息输入到 CNN 当中,那么,这么做虽然取得了不错的效果,但是,仍然只是能记住这 4 帧的信息,之前的就会遗忘.所以就有研究者提出了 Deep Recurre…

论文笔记之：Semi-Supervised Learning with Generative Adversarial Networks

Semi-Supervised Learning with Generative Adversarial Networks 引言:本文将产生式对抗网络(GAN)拓展到半监督学习,通过强制判别器来输出类别标签.我们在一个数据集上训练一个产生式模型 G 以及 一个判别器 D,输入是N类当中的一个.在训练的时候,D被用于预测输入是属于 N+1的哪一个,这个+1是对应了G的输出.这种方法可以用于创造更加有效的分类器,并且可以比普通的GAN 产生更加高质量的样本. 将产生式模型应用于半监督学习并非一个新颖…

论文笔记：Improving Deep Visual Representation for Person Re-identification by Global and Local Image-language Association

Improving Deep Visual Representation for Person Re-identification by Global and Local Image-language Association2018-09-29 19:36:43 Paper:http://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/papers/Dapeng_Chen_Improving_Deep_Visual_ECCV_2018_paper.pdf 1. I…

机器学习技法笔记：13 Deep Learning

Roadmap Deep Neural Network Autoencoder Denoising Autoencoder Principal Component Analysis Summary…

论文笔记 CVPR-2014 DeepReID Deep filter pairing neural network for person re-identification

1. 摘要 第一篇用深度学习做Reid的文章,提出的FPNN采用端到端的训练方式,解决行人再识别的不对齐,光照,姿态等问题. 建立了一个新的带benchmark的数据集CUHK03,表现性能良好. 2.介绍 作者在文章中提到,目前做Reid的大致框架如下 目前的工作主要集中在优化上述框架中的一项或者同时优化几项. 作者在本文的贡献总结: (1)解决不对齐.光照变换.几何变换.遮挡等问题 (2)使用一些有用的训练技巧:如dropout.数据增强.数据平衡.自助法等,使用端到端的训练 (3)建立发布…

论文阅读 | DeepDrawing: A Deep Learning Approach to Graph Drawing

作者:Yong Wang, Zhihua Jin, Qianwen Wang, Weiwei Cui, Tengfei Ma and Huamin Qu 本文发表于VIS2019, 来自于香港科技大学的可视化小组(屈华民教授领导)的研究 1. 简介 图数据广泛用于各个领域,例如生物信息学,金融和社交网络分析.在过去的五十年中,已经提出了许多图布局算法,来满足所需的视觉要求,例如更少的边缘交叉,更少的节点遮挡以及更好的聚团保护.传统的图布局算法大致可以分为两个方向:基于弹簧,能量模型和基于降维模型…

Neural Networks and Deep Learning（week3）Planar data classification with one hidden layer(基于单隐藏层神经网络的平面数据分类)

Planar data classification with one hidden layer 你会学习到如何: 用单隐层实现一个二分类神经网络 使用一个非线性激励函数,如 tanh 计算交叉熵的损失值 实现前向传播和后向传播 1 - Packages(导入包) 需要导入的包: numpy:Python中的常用的科学计算库 sklearn:提供简单而高效的数据挖掘和数据分析工具 matplotlib:Python中绘图库 testCases: 提供了一些测试例子来评估函数的正确性 planar…

论文笔记之：Dynamic Label Propagation for Semi-supervised Multi-class Multi-label Classification ICCV 2013

Dynamic Label Propagation for Semi-supervised Multi-class Multi-label Classification ICCV 2013 在基于Graph的半监督学习方法中,分类的精度高度依赖于可用的有标签数据 和 相似性度量的精度.此处,本文提出一种半监督的 multi-class and multi-label 分类机制,Dynamic Label Propagation(DLP),是在一个动态的过程中传递,执行 transductive…

论文笔记（7）：Constrained Convolutional Neural Networks for Weakly Supervised Segmentation

UC Berkeley的Deepak Pathak 使用了一个具有图像级别标记的训练数据来做弱监督学习.训练数据中只给出图像中包含某种物体,但是没有其位置信息和所包含的像素信息.该文章的方法将image tags转化为对CNN输出的label分布的限制条件,因此称为 Constrained convolutional neural network (CCNN). 该方法把训练过程看作是有线性限制条件的最优化过程: 其中是一个隐含的类别分布,是CNN预测的类别分布.目标函数是KL-divergen…

【RS】Wide & Deep Learning for Recommender Systems - 广泛和深度学习的推荐系统

[论文标题]Wide & Deep Learning for Recommender Systems (DLRS'16) [论文作者] Heng-Tze Cheng, Levent Koc, Jeremiah Harmsen, Tal Shaked, Tushar Chandra,Hrishi Aradhye, Glen Anderson, Greg Corrado, Wei Chai, Mustafa Ispir, Rohan Anil,Zakaria Haque, Lichan Hong,…

Displaying 1-16 of 86 results for: deep learning

Displaying 1-16 of 86 results for: deep learning Deep Learning By Adam Gibson, Josh Patterson Publisher: O'Reilly Media Release Date: September 2015   Deep Learning By O'Reilly Media, Inc. Publisher: O'Reilly Media Release Date: June 16, 2015   Funda…

Deep learning Reading List

本文来自:http://jmozah.github.io/links/ Following is a growing list of some of the materials i found on the web for Deep Learning beginners. Free Online Books Deep Learning by Yoshua Bengio, Ian Goodfellow and Aaron Courville Neural Networks and Deep Lea…

论文笔记：（NIPS2017）PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metric Space

目录 一. 存在的问题 1.提取局部特征的能力 2.点云密度不均问题 二.解决方案 1.改进特征提取方法: (1)采样层(sampling) (2)分组层(grouping) (3)特征提取层(feature learning) 2.解决点云密度不均问题: (1)多尺度分组(MSG) (2)多分辨率分组(MRG) 三.网络结构 四.实验 4.1欧式度量空间中的点云分类 4.2语义场景标注的点集分割 4.3非欧几里德度量空间中的点集分类 4.4特征可视化 五.总结及存在的问题 六.代码解读 Poi…

Deep Learning 16：用自编码器对数据进行降维_读论文“Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks”的笔记

前言 论文“Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks”是深度学习鼻祖hinton于2006年发表于<SCIENCE >的论文,也是这篇论文揭开了深度学习的序幕. 笔记 摘要:高维数据可以通过一个多层神经网络把它编码成一个低维数据,从而重建这个高维数据,其中这个神经网络的中间层神经元数是较少的,可把这个神经网络叫做自动编码网络或自编码器(autoencoder).梯度下降法可用来微调这个自动编码器的权值,但是只有在初始化权值…

Deep Learning论文笔记之（四）CNN卷积神经网络推导和实现（转）

Deep Learning论文笔记之(四)CNN卷积神经网络推导和实现 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09          自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样.所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下,一方面在整理过程中,自己的理解也会更深,另一方面也方便未来自己的勘察.更好的还可以放到博客上面与大家交流.因为基础有限,所以对论文的一些理解可能不太正确,还望大家不吝指正…

Deep Learning论文笔记之（八）Deep Learning最新综述

Deep Learning论文笔记之(八)Deep Learning最新综述 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样.所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下,一方面在整理过程中,自己的理解也会更深,另一方面也方便未来自己的勘察.更好的还可以放到博客上面与大家交流.因为基础有限,所以对论文的一些理解可能不太正确,还望大家不吝指正交流,谢谢.…

Deep Learning论文笔记之（六）Multi-Stage多级架构分析

Deep Learning论文笔记之(六)Multi-Stage多级架构分析 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09          自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样.所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下,一方面在整理过程中,自己的理解也会更深,另一方面也方便未来自己的勘察.更好的还可以放到博客上面与大家交流.因为基础有限,所以对论文的一些理解可能不太正确,还望大家不…