论文笔记之：MatchNet: Unifying Feature and Metric Learning for Patch-Based Matching

MatchNet: Unifying Feature and Metric Learning for Patch-Based Matching CVPR 2015 本来都写到一半了,突然笔记本死机了,泪崩!好吧,重新写!本文提出了一种联合的学习patch表示的一个深度网络和鲁棒的特征比较的网络结构.与传统的像SIFT特征点利用欧氏距离进行距离计算的方式不同,本文是利用全连接层,通过学习到的距离度量来表示两个描述符的相似性. 本文的贡献点如下: 1. 提出了一个新的利用深度网络架构基于pat…

配置和运行 MatchNet CVPR 2015 MatchNet: Unifying Feature and Metric Learning for Patch-Based Matching

配置和运行 MatchNet CVPR 2015 GitHub: https://github.com/hanxf/matchnet 最近一个同学在配置,测试这个网络,但是总是遇到各种问题. 我也尝试了一下,结果也是一堆问题. 这里记录一下. 问题1. ImportError: No module named leveldb wangxiao@AHU:~/Downloads/matchnet-master$ ./run_gen_data.sh Traceback (most recent ca…

论文笔记 — MatchNet: Unifying Feature and Metric Learning for Patch-Based Matching

论文:https://github.com/ei1994/my_reference_library/tree/master/papers 本文的贡献点如下: 1. 提出了一个新的利用深度网络架构基于patch的匹配来明显的改善了效果: 2. 利用更少的描述符,得到了比state-of-the-art更好的结果: 3. 实验研究了该系统的各个成分的有效作用,表明,MatchNet改善了手工设计和学习到的描述符加上对比函数: 4. 最后,作者 release 了训练的 MatchNet模型. 网…

论文笔记之：Multiple Feature Fusion via Weighted Entropy for Visual Tracking

Multiple Feature Fusion via Weighted Entropy for Visual Tracking ICCV 2015 本文主要考虑的是一个多特征融合的问题．如何有效的进行加权融合,是一个需要解决的问题．本文提出一种新的 data-adaptive visual tracking approach 通过 weighted entropy 进行多特征融合．并非像许多方法所做的简单的链接在一起的方法,本文采用加权的 entropy 来评价目标状态和背景状态之间的区分性,…

论文笔记系列-Neural Architecture Search With Reinforcement Learning

摘要神经网络在多个领域都取得了不错的成绩,但是神经网络的合理设计却是比较困难的.在本篇论文中,作者使用递归网络去省城神经网络的模型描述,并且使用增强学习训练RNN,以使得生成得到的模型在验证集上取得最大的准确率. 在 CIFAR-10数据集上,基于本文提出的方法生成的模型在测试集上得到结果优于目前人类设计的所有模型.测试集误差率为3.65%,比之前使用相似结构的最先进的模型结构还有低0.09%,速度快1.05倍. 在 Penn Treebank数据集上,根据本文算法得到的模型能够生成一个新…

论文笔记：Deep Attentive Tracking via Reciprocative Learning

Deep Attentive Tracking via Reciprocative Learning NIPS18_tracking Type:Tracking-By-Detection 本篇论文地主要创新是在将注意机制引入到目标跟踪摘要:源自认知神经科学地视觉注意促进人类对相关的内容的感知.近些年大量工作将注意机制引入到计算机视觉系统中.对于视觉跟踪来说,面临的最大问题在于目标外表的大尺度变化.自注图通过选择性关注临时的鲁棒特征提升视觉跟踪的性能.当前的一些检测跟踪算法主要使用额外的自注模型…

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…

论文笔记之：Large Scale Distributed Semi-Supervised Learning Using Streaming Approximation

Large Scale Distributed Semi-Supervised Learning Using Streaming Approximation Google 2016.10.06 官方 Blog 链接:https://research.googleblog.com/2016/10/graph-powered-machine-learning-at-google.html 今天讲的是一个基于 streaming approximation 的大规模分布式半监督学习框架,出自 Goo…

论文笔记（6）：Weakly-and Semi-Supervised Learning of a Deep Convolutional Network for Semantic Image Segmentation

这篇文章的主要贡献点在于: 1.实验证明仅仅利用图像整体的弱标签很难训练出很好的分割模型: 2.可以利用bounding box来进行训练,并且得到了较好的结果,这样可以代替用pixel-level训练中的ground truth: 3.当我们用少量的pixel-level annotations和大量的图像整体的弱标签来进行半监督学习时,其训练效果可和全部使用pixel-level annotations差不多: 4.利用额外的强弱标签可以进一步提高效果. 这是用image-level lab…

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…

论文阅读笔记（五）【CVPR2012】:Large Scale Metric Learning from Equivalence Constraints

由于在读文献期间多次遇见KISSME,都引自这篇CVPR,所以详细学习一下. Introduction 度量学习在机器学习领域有很大作用,其中一类是马氏度量学习(Mahalanobis metric learning). 什么是马氏距离?参考该篇文章[传送门] KISS含义为:keep it simple and straightforward Learning a Mahalanobis Metric 对于两个数据点 xi.xj,基于马氏距离的相似度为: 如果两个数据属于同一类,记为 yij…

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…

论文笔记之：Visual Tracking with Fully Convolutional Networks

论文笔记之:Visual Tracking with Fully Convolutional Networks ICCV 2015 CUHK 本文利用 FCN 来做跟踪问题,但开篇就提到并非将其看做是一个黑匣子,只是用来提取特征,而是在大量的图像和 ImageNet 分类任务上关于 CNN 的 feature 做了大量的深度的研究.这些发现促使他们设计了该跟踪系统,他们发现: 不同的卷积层会从不同的角度来刻画目标.顶层的 layer 编码了更多的关于语义特征并且可以作为种类检测器,而底层的…

Twitter 新一代流处理利器——Heron 论文笔记之Heron架构

Twitter 新一代流处理利器--Heron 论文笔记之Heron架构标签(空格分隔): Streaming-process realtime-process Heron Architecture Heron 架构例如以下图: 用户编写公布topoloy到Aurora调度器.每个topology都作为一个Aurora的job在执行.每个job包含几个container,这些container由Aurora来分配和调度.第一个container作为Topology Master.其它的Cont…

（转载）经典计算机视觉论文笔记——DeepFace\DeepID\DeepID2\DeepID3\FaceNet\VGGFace汇总

1. DeepFace:Closing the Gap to Human-Level Performance in Face Verification 最早将深度学习用于人脸验证的开创性工作.Facebook AI实验室出品.动用了百万级的大规模数据库.典型的识别信号提特征+验证信号refine的两步走,对DeepID等后人的工作影响很大. 技术概括关注了人脸验证流程中的人脸对齐步,采用了比较复杂的3D人脸建模技术和逐块的仿射变换进行人脸对齐.可以解决non-planarity对齐问题. 提出…

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…

论文笔记之：Natural Language Object Retrieval

论文笔记之:Natural Language Object Retrieval 2017-07-10 16:50:43 本文旨在通过给定的文本描述,在图像中去实现物体的定位和识别.大致流程图如下: 此处,作者强调了一点不同之处: Natural language object retrieval differs from text-based image retrieval task as it involves spatial information about objects with…

论文笔记：Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search

Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search Nature 2015 这是本人论文笔记系列第二篇 Nature 的文章了,第一篇是 DQN.好紧张!好兴奋! 本文可谓是在世界上赚够了吸引力! 围棋游戏被看做是 AI 领域最有挑战的经典游戏,由于其无穷的搜索空间和评价位置和移动的困难.本文提出了一种新的方法给计算机来玩围棋游戏,即:利用 "value network" 来评价广泛的位置和 “p…

论文笔记：CNN经典结构2（WideResNet，FractalNet，DenseNet，ResNeXt，DPN，SENet）

前言在论文笔记:CNN经典结构1中主要讲了2012-2015年的一些经典CNN结构.本文主要讲解2016-2017年的一些经典CNN结构. CIFAR和SVHN上,DenseNet-BC优于ResNeXt优于DenseNet优于WRN优于FractalNet优于ResNetv2优于ResNet,具体数据见CIFAR和SVHN在各CNN论文中的结果.ImageNet上,SENet优于DPN优于ResNeXt优于WRN优于ResNet和DenseNet. WideResNet( WRN ) mot…

Deep Learning论文笔记之（一）K-means特征学习

Deep Learning论文笔记之(一)K-means特征学习 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,…

Deep Learning论文笔记之（三）单层非监督学习网络分析

Deep Learning论文笔记之(三)单层非监督学习网络分析 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,还望大家不吝指正交流,…

论文笔记《Spatial Memory for Context Reasoning in Object Detection》

好久不写论文笔记了,不是没看,而是很少看到好的或者说值得记的了,今天被xinlei这篇paper炸了出来,这篇被据老大说xinlei自称idea of the year,所以看的时候还是很认真的,然后最后确实也发现了不少干货. 一.introduction 这篇文章主要还是解决detection中如何有效的利用context信息的问题,这里作者提出了有两种context信息:1.image-level的信息,也就是当前场景的信息,例如一张床出现在卧室里面,一个篮球出现在篮球场里面,都是极其合理的…

Self-paced Clustering Ensemble自步聚类集成论文笔记

Self-paced Clustering Ensemble自步聚类集成论文笔记 2019-06-23 22:20:40 zpainter 阅读数 174 收藏更多分类专栏: 论文版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/zpainter/article/details/93378052 文章目录 0.摘要 1.introduction 2.Related Work 2.…

论文笔记-IGCV3：Interleaved Low-Rank Group Convolutions for Efficient Deep Neural Networks

论文笔记-IGCV3:Interleaved Low-Rank Group Convolutions for Efficient Deep Neural Networks 2018年07月11日 14:05:46 Liven_Zhu 阅读数 846 介绍在这篇论文中,作者同时使用低秩核和稀疏核(low-rank and sparse kernel)来组成一个密集kernel.基于ICGV2的基础上,作者提出了ICGV3. 近几年,卷积网络在计算机视觉上的有效性已经得到了验证.目前卷积网络的…

Person Re-identification 系列论文笔记（一）：Scalable Person Re-identification: A Benchmark

打算整理一个关于Person Re-identification的系列论文笔记,主要记录近年CNN快速发展中的部分有亮点和借鉴意义的论文. 论文笔记流程采用contributions->algorithm pipeline>experiments->个人评价 Scalable Person Re-identification: A Benchmark Zheng L, Shen L, Tian L, et al. Scalable Person Re-identification: A…

【论文笔记系列】AutoML：A Survey of State-of-the-art （下）

[论文笔记系列]AutoML:A Survey of State-of-the-art (上) 上一篇文章介绍了Data preparation,Feature Engineering,Model Selection,这篇文章会继续介绍后面的内容. 4. Model Generation 4.2 Hyperparameters optimization 4.2.1 Grid&Random Search 下图很直观地展示了网格搜索(grid search)和随机搜索(random search)的…

深度学习论文笔记：Fast R-CNN

知识点 mAP:detection quality. Abstract 本文提出一种基于快速区域的卷积网络方法(快速R-CNN)用于对象检测. 快速R-CNN采用多项创新技术来提高训练和测试速度,同时提高检测精度. 采用VGG16的网络:VGG: 16 layers of 3x3 convolution interleaved with max pooling + 3 fully-connected layers Introduction 物体检测相对于图像分类是更复杂的,应为需要物体准确的位置…