论文笔记 | Self-organized Text Detection with Minimal Post-processing via Border Learning

论文笔记之：Action-Decision Networks for Visual Tracking with Deep Reinforcement Learning

论文笔记之:Action-Decision Networks for Visual Tracking with Deep Reinforcement Learning 2017-06-06 21:43:53 这篇文章的 Motivation 来自于 MDNet: 本文所提出的 framework 为:…

论文笔记 | Self-organized Text Detection with Minimal Post-processing via Border Learning

论文链接:http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2017/papers/Wu_Self-Organized_Text_Detection_ICCV_2017_paper.pdf 代码链接:https://gitlab.com/rex-yue-wu/ISI-PPT-Text-Detector 摘要该论文由Yue Wu等人发表于ICCV 2017.针对文字检测中提取文字的行级候选区需要大量后处理.复杂且耗时的问题,提出了一种基于边界学习的场景文字检测方…

论文笔记之：Pedestrian Detection aided by Deep Learning Semantic Tasks

Pedestrian Detection aided by Deep Learning Semantic Tasks CVPR 2015 本文考虑将语义任务(即:行人属性和场景属性)和行人检测相结合,以语义信息协助进行行人检测.先来看一下大致的检测结果(TA-CNN为本文检测结果): 可以看出,由于有了属性信息的协助,其行人检测的精确度有了较大的提升.具体网络架构如下图所示: 首先从各个数据集上进行行人数据集的收集和整理,即:从Caltech上收集行人正样本和负样本,然后从其他数据集上收集 ha…

论文笔记：Integrated Object Detection and Tracking with Tracklet-Conditioned Detection

概要 JiFeng老师CVPR2019的另一篇大作,真正地把检测和跟踪做到了一起,之前的一篇大作FGFA首次构建了一个非常干净的视频目标检测框架,但是没有实现帧间box的关联,也就是说没有实现跟踪.而多目标跟踪问题一般需要一个off-the-shelf的检测器先去逐帧检测,然后再将各帧的detection进行associate,检测与跟踪是一个"晚融合"的过程,检测是为了跟踪,跟踪却不能反哺检测.这篇文章结构非常干净,就连笔者这样对跟踪基本小白的水平也能无压力看懂.更可贵的是,这篇文章…

论文笔记之：Co-saliency Detection via A Self-paced Multiple-instance Learning Framework

Co-saliency Detection via A Self-paced Multiple-instance Learning Framework T-PAMI 2016 摘要:Co-saliency detection 从一组图像中提取出共同显著的物体.一方面,传统的检测方法严重依赖于手工设计的距离度量来反应协同显著区域有效的属性.另一方面,大部分的当前方法都是无监督的.在实际场景中,效果不会很好,因为缺乏一种 robust 的学习机制来充分利用每一张图像的 weak labels…

论文笔记：Cross-Domain Visual Matching via Generalized Similarity Measure and Feature Learning

Cross-Domain Visual Matching,即跨域视觉匹配.所谓跨域,指的是数据的分布不一样,简单点说,就是两种数据「看起来」不像.如下图中,(a)一般的正面照片和各种背景角度下拍摄的照片:(b)摄像头不同角度下拍到的照片:(c)年轻和年老时的人脸照:(d)证件照和草图风格的人脸照,这些图像都存在对应关系,但由于它们属于不同的域,因此必须针对不同的域采用不同的特征提取方法,之后再做特征匹配.这篇论文提出用一种通用的相似模型来匹配两个域之间的特征,并将其和特征提取流程融合在一起,统一…

论文笔记：多标签学习综述（A review on multi-label learning algorithms）

2014 TKDE(IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering) 张敏灵,周志华简单介绍传统监督学习主要是单标签学习,而现实生活中目标样本往往比较复杂,具有多个语义,含有多个标签.本综述主要介绍了多标签学习的一些相关内容,包括相关定义,评价指标,8个多标签学习算法,相关的其它任务. 论文大纲相关定义:学习任务,三种策略评价指标:基于样本的评价指标,基于标签的评价指标学习算法:介绍了8个有代表性的算法,4个基于问题转化的算法和4…

论文笔记 - GRAD-MATCH: A Gradient Matching Based Data Subset Selection For Efficient Learning

Analysis Coreset 是带有权重的数据子集,目的是在某个方面模拟完整数据的表现(例如损失函数的梯度,既可以是在训练数据上的损失,也可以是在验证数据上的损失): 给出优化目标的定义: $w^t$ 是 t 轮得到的 coreset 权重,$X_t$ 是 t 轮得到的 coreset,$L$ 既可以是在训练数据上的损失,也可以是在验证数据上的损失,$L_T$ 是在 coreset 上的损失函数,$\theta_t$ 是 t 轮得到模型参数: 最小化 ERR 来使 Coreset 最好地模拟…

【论文速读】Chuhui Xue_ECCV2018_Accurate Scene Text Detection through Border Semantics Awareness and Bootstrapping

Chuhui Xue_ECCV2018_Accurate Scene Text Detection through Border Semantics Awareness and Bootstrapping 作者和代码关键词文字检测.多方向.FCN.$$xywh\theta$$.multi-stage.border 方法亮点采用Bootstrapping进行数据扩增增加border-loss 方法概述本文方法是直接回归的方法,除了学习text/non-text分类任务,四个点到边界的回归…

论文阅读（Xiang Bai——【TIP2014】A Unified Framework for Multi-Oriented Text Detection and Recognition）

Xiang Bai--[TIP2014]A Unified Framework for Multi-Oriented Text Detection and Recognition 目录作者和相关链接方法概括创新点和贡献方法细节实验结果问题讨论总结与收获点参考文献作者和相关链接作者论文下载白翔主页, 刘文予方法概括方法简述这篇文章是作者CVPR2012(参考文献1,专门做检测,可以看看我之前的这篇博客)的方法的扩展,本文做的是端到端的问题(检测+识别). 采用的框架是…

论文阅读（Xiang Bai——【arXiv2016】Scene Text Detection via Holistic, Multi-Channel Prediction）

Xiang Bai--[arXiv2016]Scene Text Detection via Holistic, Multi-Channel Prediction 目录作者和相关链接方法概括创新点和贡献方法细节实验结果问题讨论总结与收获点参考文献作者和相关链接作者白翔个人主页论文下载方法概括 Step 1: 用修改版的hed(参考文献1)得到text region map(binary), character map(binary), linking orientat…

论文阅读（Zhuoyao Zhong——【aixiv2016】DeepText A Unified Framework for Text Proposal Generation and Text Detection in Natural Images）

Zhuoyao Zhong--[aixiv2016]DeepText A Unified Framework for Text Proposal Generation and Text Detection in Natural Images 目录作者和相关链接方法概括创新点和贡献方法细节实验结果问题讨论总结与收获点参考文献作者和相关链接作者 Zhuoyao Zhong, z.zhuoyao@mail.scut.sdu.cnLianwen Jin, lianwen.jin@gm…

论文阅读（Weilin Huang——【TIP2016】Text-Attentional Convolutional Neural Network for Scene Text Detection）

Weilin Huang--[TIP2015]Text-Attentional Convolutional Neural Network for Scene Text Detection) 目录作者和相关链接方法概括创新点和贡献方法细节实验结果问题讨论总结与收获点作者补充信息参考文献作者和相关链接论文下载作者: tong he, 黄伟林,乔宇,姚剑方法概括使用改进版的MSER(CE-MSERs,contrast-enhancement)提取候选字符区域: 使用新的CN…

论文速读（Chuhui Xue——【arxiv2019】MSR_Multi-Scale Shape Regression for Scene Text Detection）

Chuhui Xue--[arxiv2019]MSR_Multi-Scale Shape Regression for Scene Text Detection 论文 Chuhui Xue--[arxiv2019]MSR_Multi-Scale Shape Regression for Scene Text Detection 作者 Chuhui Xue, Shijian Lu, Wei Zhang 亮点 multi-scale网络中利用FPN的up-sampling把多个不同scale得到的结…

【论文笔记】Malware Detection with Deep Neural Network Using Process Behavior

[论文笔记]Malware Detection with Deep Neural Network Using Process Behavior 论文基本信息会议: IEEE(2016 IEEE 40th Annual Computer Software and Applications Conference) 单位: Nagoya University(名古屋大学).NTT Secure Platform Laboratories(NTT安全平台实验室) 方法概述数据:81个恶意软件日志文件…

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…

论文阅读（Xiang Bai——【CVPR2016】Multi-Oriented Text Detection with Fully Convolutional Networks）

Xiang Bai--[CVPR2016]Multi-Oriented Text Detection with Fully Convolutional Networks 目录作者和相关链接方法概括方法细节创新点和贡献实验结果问题讨论总结与收获点作者和相关链接作者: paper下载方法概括 Step 1--文本块检测: 先利用text-block FCN得到salient map,再对salient map进行连通分量分析得到text block: Step 2--文本线形成:…

【论文速读】XiangBai_CVPR2018_Rotation-Sensitive Regression for Oriented Scene Text Detection

XiangBai_CVPR2018_Rotation-Sensitive Regression for Oriented Scene Text Detection 作者和代码 caffe代码关键词文字检测.多方向.SSD.$$xywh\theta$$.one-stage,开源方法亮点核心思想认为,分类问题对于旋转不敏感,但回归问题对于旋转是敏感的,因此两个任务不应该用同样的特征.所以作者提出来基于旋转CNN的思路,先对特征做不同角度的旋转,该特征用于做框的回归,而对分类问题,采用沿ori…

【论文速读】Fangfang Wang_CVPR2018_Geometry-Aware Scene Text Detection With Instance Transformation Network

Han Hu--[ICCV2017]WordSup_Exploiting Word Annotations for Character based Text Detection 作者和代码 caffe检测torch7识别代码关键词文字检测.多方向.直接回归.$$xywh\theta$$ .multi-stage.监督学习方法亮点采用单词.文本行的标注信息进行监督学习来辅助字符检测在ICDAR2013数据集上F值90+,后来的方法能超过这篇文章的寥寥无几方法概述利用Faster RC…

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.…

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…

Multimodal —— 看图说话（Image Caption）任务的论文笔记（一）评价指标和NIC模型

看图说话(Image Caption)任务是结合CV和NLP两个领域的一种比较综合的任务,Image Caption模型的输入是一幅图像,输出是对该幅图像进行描述的一段文字.这项任务要求模型可以识别图片中的物体.理解物体间的关系,并用一句自然语言表达出来. 应用场景:比如说用户在拍了一张照片后,利用Image Caption技术可以为其匹配合适的文字,方便以后检索或省去用户手动配字:此外它还可以帮助视觉障碍者去理解图像内容.类似的任务还有Video Caption,输入是一段视频,输出是对视频的…

【速读】——Shangxuan Tian——【ICCV2017】WeText_Scene Text Detection under Weak Supervision

Shangxuan Tian——[ICCV2017]WeText_Scene Text Detection under Weak Supervision 目录作者和相关链接文章亮点方法介绍方法细节实验结果总结与收获作者和相关链接作者论文下载文章亮点用半监督和无监督来学习字符分类器,解决字符标注数据量少的问题用regression的思路来学习字符分类器,而且是把proposal + text/non-text classification整合在一个网络中学习(这一点没有第一…

XiangBai——【CVPR2018】Multi-Oriented Scene Text Detection via Corner Localization and Region Segmentation

XiangBai——[CVPR2018]Multi-Oriented Scene Text Detection via Corner Localization and Region Segmentation 目录作者和相关链接方法概括方法细节实验结果总结与收获点参考文献和链接作者和相关链接作者论文下载方法概括方法概述该方法用一个端到端网络完成文字检测整个过程——除了基础卷积网络(backbone)外,包括两个并行分支和一个后处理.第一个分支是通过一个DSSD网络进行角点检…

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：CNN经典结构1（AlexNet，ZFNet，OverFeat，VGG，GoogleNet，ResNet）

前言本文主要介绍2012-2015年的一些经典CNN结构,从AlexNet,ZFNet,OverFeat到VGG,GoogleNetv1-v4,ResNetv1-v2. 在论文笔记:CNN经典结构2中我介绍了2016-2017年的几个经典CNN结构,WideResNet,FractalNet,DenseNet,ResNeXt,DPN,SENet.另外,在ImageNet历年冠军和相关CNN模型中,我简单介绍了ImageNet和历年冠军. AlexNet 贡献:ILSVRC2012冠军,展现出了…

Learning Markov Clustering Networks for Scene Text Detection

Learning Markov Clustering Networks for Scene Text Detection 论文下载:https://arxiv.org/pdf/1805.08365v1.pdf 1方法概述 1.1主要思路这篇提出了一种新的框架 - 马尔可夫聚类网络(MCN),用于任意大小和方向的文本对象.MCN通过首先将图像转换为随机流图(SFG),随机流图对目标的局部相关性和语义信息进行编码,然后在该图上执行马尔可夫聚类来预测实例级边界框. 1.2文章亮点 ·提出了一种自底向…

论文笔记系列-Auto-DeepLab:Hierarchical Neural Architecture Search for Semantic Image Segmentation

Pytorch实现代码:https://github.com/MenghaoGuo/AutoDeeplab 创新点 cell-level and network-level search 以往的NAS算法都侧重于搜索cell的结构,即当搜索得到一种cell结构后只是简单地将固定数量的cell按链式结构连接起来组成最终的网络模型.AutoDeeplab则将如何cell的连接方式也纳入了搜索空间中,进一步扩大了网络结构的范围. dense image prediction 之前的大多数NAS算法都是…

【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…

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