论文原址:https://arxiv.org/abs/1904.01355 github: tinyurl.com/FCOSv1 摘要 本文提出了一个基于全卷积的单阶段检测网络,类似于语义分割,针对每个像素进行预测.RetinaNet,SSD,YOLOv3,Faster R-CNN都依赖于预定义的anchor boxes.本文的FCOX是anchor free ,proposal free类型的检测器.将预定义的anchors进行移除,进而减少了大量的计算以及内存占用,同时,anchor中的超参…

论文链接:https://arxiv.org/abs/1904.08189 github:https://github.com/Duankaiwen/CenterNet 摘要 目标检测中,基于关键点的方法经常出现大量不正确的边界框,主要是由于缺乏对相关剪裁区域的额外监督造成的.本文提出一种有效的方法,以最小的资源探索剪裁区域的视觉模式.本文提出的CenterNet是一个单阶段的关键点检测模型.CenterNet通过检测每个目标物看作是一个三个关键点,而不是一对关键点,这样做同时提高了准确率及召回…

论文原址:https://arxiv.org/abs/1904.03797 摘要 FoveaBox属于anchor-free的目标检测网络,FoveaBox直接学习可能存在的图片种可能存在的目标,这期间并不需要anchor作为参考.主要靠两方面实现:(1)产生类别敏感的语义map用于表示目标物存在的可能性.(2)在每个可能存在目标物的位置生成与类别无关的边界框.目标边框的尺寸与对应输入图片的特征金字塔的表示相关. 介绍 目标检测主要包含两个任务:定位及识别,输入一张图片,检测系统需要判断是否有预…

论文原址:https://arxiv.org/abs/1703.10295 github:https://github.com/lachlants/denet 摘要 本文重新定义了目标检测,将其定义为用于评估一个规模较大但较为稀疏的的边界框依赖性的概率分布.随后,作者确定了一个评价稀疏分布的机制,Directed Sparse Sampling并将其应用至end-to-end的检测模型当中.该方法扩展了以往SOTA检测模型,并提高了eval 速率同时减少了人工设计.该方法存在两个创新点, I:…

论文原址:https://arxiv.org/pdf/1904.08900.pdf github:https://github.com/princeton-vl/CornerNet-Lite 摘要 基于关键点模式进行目标检测是一种新的方法,他并不需要依赖于anchor boxes,是一种精简的检测网络,但需要大量的预处理才能得到较高的准确率.本文提出CornerNet-Lite,是CornerNet两种变形的组合,一个是CornerNet-Saccade,基于attention机制,从而并不需要…

论文原址:https://arxiv.org/abs/1901.08043 github: https://github.com/xingyizhou/ExtremeNet 摘要 本文利用一个关键点检测网络来检测目标物的最左边,最右边,顶部,底部及目标物中心五个点.如果这几个点在几何空间上对齐,则生成一个边界框.目标检测进而演变为基于外形的关键点检测问题,不需要进行区域分类及复杂的特征学习. 介绍 Top-Down方法占据目标检测中的主要地位,一些流行的目标检测算法通过直接裁剪区域或者特征,或者…

论文原址:https://arxiv.org/abs/1509.04874 github:https://github.com/CaptainEven/DenseBox 摘要 本文先提出了一个问题:如何将全卷积网络应用到目标检测中去?本文提出DenseBox,一个集成的FCN 框架可以直接在图像的位置上预测出目标物的边框及类别.本文两方面贡献:(1)FCN可以用于检测不同的目标(2)在多任务学习过程中结合landmark定位可以进一步提高对目标的检测的准确性. 介绍 本文只关注一个问题,即如何将…

论文原址:https://arxiv.org/pdf/1811.05181.pdf github:https://github.com/libuyu/GHM_Detection 摘要 尽管单阶段的检测器速度较快,但在训练时存在以下几点不足,正负样本之间的巨大差距,同样,easy,hard样本的巨大差距.本文从梯度角度出发,指出了上面两个不足带来的影响.然后,作者进一步提出了梯度协调机制(GHM)用于避开上面的不足.GHM的思想可以嵌入到用于分类的交叉熵损失或者用于回归的Smooth-L1损失中,…

论文原址:https://arxiv.org/pdf/1904.02701.pdf github:https://github.com/OceanPang/Libra_R-CNN 摘要 相比模型的结构,关注度较少的训练过程对于检测器的成功检测也是十分重要的.本文发现,检测性能主要受限于训练时,sample level,feature level,objective level的不平衡问题.为此,提出了Libra R-CNN,用于对目标检测中平衡学习的简单有效的框架.主要包含三个创新点:(1)Io…

论文原址:https://arxiv.org/pdf/1808.01244.pdf github:https://github.com/princeton-vl/CornerNet 摘要 本文提出了目标检测算法的新的模型结构,利用单个卷积网络将框的左上角及右下角两个点组成一对关键点,进而不需要设计在单阶段检测中大量的anchor boxes,同时,引入了corner pooling用于提升角点定位效果. 介绍 单阶段检测通过密集的anchor box及后续的增强定位来获得好的检测效果,但使用an…

论文原址:https://arxiv.org/abs/1904.01169 摘要 视觉任务中多尺寸的特征表示十分重要,作为backbone的CNN的对尺寸表征能力越强,性能提升越大.目前,大多数多尺寸的表示方法是layer-wise的.本文提出的Res2Net通过在单一残差块中对残差连接进行分级,进而可以达到细粒度层级的多尺度表征,同时,提高了网络每层的感受野大小.该Res2Net结构可以嵌入到其他网络模型中. 介绍 在自然场景中,视觉模式经常表现多尺寸特征.如下图所示,(1)一张图片中可能会存…

论文链接:https://arxiv.org/abs/1711.06897 代码链接:https://github.com/sfzhang15/RefineDet 摘要 RefineDet是CVPR 2018的一篇论文,文中提出了一个新的single-shot检测器RefineDet,实现了比二阶段方法更高的准确率而且具有与一阶段方法相当的效率.RefineDet包括两个互连模型ARM(anchor refinement module)和ODM(object detection module):…

题目:Deep Continuous Fusion for Multi-Sensor 3D Object Detection 来自:Uber: Ming Liang Note: 没有代码,主要看思想吧,毕竟是第一篇使用RGB feature maps 融合到BEV特征中: 从以下几个方面开始简述论文 Open Problems Contributions Methods Experiments My Conclusion 1> Open Problems 联合多传感器数据能获得更好的特征表示:…

论文原址:https://arxiv.org/abs/1409.1556 代码原址:https://github.com/machrisaa/tensorflow-vgg 摘要 本文主要分析卷积网络的深度对基于大数据集分类任务中准确率的影响,本文使用较小的卷积核(3x3), 应用至较深的网络中并进行评估,将网络中的深度增加至16至19层,可以有效改进分类效果. 介绍 卷积网络在大规模图片/视频分类任务中取得巨大成功的原因主要有,(1)大规模的图像数据,像ImageNet(2)高性能的计算资源(G…

论文源址:https://arxiv.org/abs/1612.08242 代码:https://github.com/longcw/yolo2-pytorch 摘要 本文提出YOLO9000可以检测9000多个类别.改进的YOLOv2在VOC与COCO数据集上表现较好.通过使用多尺寸的训练方法,同一个YOLOv2模型可以在多尺寸上进行实现,准确率与速度上得到很好的权衡.超过了基于ResNet的Faster R-CNN和SSD.提出了标检测及分类的联合训练方法.基于此方法,同时,在COCO检测数…

论文源址:https://arxiv.org/abs/1511.07122 tensorflow Github:https://github.com/ndrplz/dilation-tensorflow 摘要 该文提出了空洞卷积模型,在不降低分辨率的基础上聚合图像中不同尺寸的上下文信息,同时,空洞卷积扩大感受野的范围. 介绍 语义分割具有一定的挑战性,因为要进行像素级的分类,同时,要考虑不同尺寸大小的上下文信息的推理.通过卷积外加反向传播的学习算法,使分类的准确率得到大幅度的提升.由原始的分类到…

前面介绍了两个文本检测的网络,分别为RRCNN和CTPN,接下来鄙人会介绍语义分割的一些经典网络,同样也是论文+代码实现的过程,这里记录一下自己学到的东西,首先从论文下手吧. 英文论文原文地址:https://arxiv.org/abs/1505.04597 前面的论文忘记介绍大佬的名字了,在这里先抱个歉...那么接下来有请提出U-Net的大佬们一一列席:Olaf Ronneberger, Philipp Fischer, and Thomas Brox 这里依次是三位大佬的主页   https…

论文原址:https://arxiv.org/pdf/1903.06586.pdf github: https://github.com/implus/SKNet 摘要 在标准的卷积网络中,每层网络中神经元的感受野的大小都是相同的.在神经学中,视觉神经元感受野的大小是由刺激机制构建的,而在卷积网络中却很少考虑这个因素.本文提出的方法可以使神经元对于不同尺寸的输入信息进行自适应的调整其感受野的大小.building block为Selective Kernel单元.其存在多个分支,每个分支的卷积核…

Introduction (1)Motivation: 当前采用CNN-RNN模型解决行人重识别问题仅仅提取单一视频序列的特征表示,而没有把视频序列匹配间的影响考虑在内,即在比较不同人的时候,根据不同的行人关注不同的部位,如下图: (2)Contribution: 将注意力模型考虑进行人重识别中,提出了时空联合注意力池化网络(jointly Attentive Spatial-Temporal Pooling Networks,ASTPN). The Proposed Model Archite…

论文原址:https://arxiv.org/abs/1902.05093 github:https://github.com/lingtengqiu/Deeperlab-pytorch 摘要 本文提出了一种bottoom-up,single-shot的全景图像分析方法.全景图像分析包含"stuff"形式(类别)的语义分割及“thing”形式(区别不同个体)的实例分割.目前,全景图像分析的经典方法是由语义分割任务及实例分割任务的独立的模块组成,同时其需要进行多次inference操作.…

论文地址:http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Zhao_EGNet_Edge_Guidance_Network_for_Salient_Object_Detection_ICCV_2019_paper.pdf 当前方法的问题 全卷积网络解决了像素标记问题,出现了几种用于显着物体检测的端到端深度架构. 输出显着性图的基本单位从图像区域开始变成每个像素. 一方面,由于每个像素都有其显着性值,结果突出显示了细节. 但是,它忽略了对…

R-CNN总结 不总结就没有积累 R-CNN的全称是 Regions with CNN features.它的主要基础是经典的AlexNet,使用AlexNet来提取每个region特征,而不再是传统的SIFT.SURF的特征.同时,还利用了AlexNet本来的功能:分类,这时所得的分类结果相当于预分类.最后,由于每个Region是有边界的,使用SVM对其进行分类得到一个score,定位每个物体的bounding box. 预处理: 先看一看AlexNet的网络结构 可以看到,它的输入图像是一个…

Introduction (1)Motivation: 当前CNN无法提取图像序列的关系特征:RNN较为忽视视频序列前期的帧信息,也缺乏对于步态等具体信息的提取:Siamese损失和Triplet损失缺乏对label信息的考虑(???). (2)Contribution: 提出一个新的端到端网络框架,称为 CNN and RNN Fusion(CRF),结合了Siamese.Softmax 联合损失函数.分别对全身和身体局部进行模型训练,获得更有区分度的特征表示. Method (1)框架: (…

作者:刘旭晖 Raymond 转载请注明出处 Email:colorant at 163.com BLOG:http://blog.csdn.net/colorant/ 更多论文阅读笔记 http://blog.csdn.net/colorant/article/details/8256145 == 目标问题 == 下一代的Hadoop框架,支持10,000+节点规模的Hadoop集群,支持更灵活的编程模型 == 核心思想 == 固定的编程模型,单点的资源调度和任务管理方式,使得Hadoop 1…

作者:刘旭晖 Raymond 转载请注明出处 Email:colorant at 163.com BLOG:http://blog.csdn.net/colorant/ 更多论文阅读笔记 http://blog.csdn.net/colorant/article/details/8256145 == 目标问题 == 为了提高资源的利用率以及满足不同应用的需求,在同一集群内会部署各种不同的分布式运算框架(cluster computing framework),他们有着各自的调度逻辑. Mesos…

论文阅读笔记 Word Embeddings A Survey 收获 Word Embedding 的定义 dense, distributed, fixed-length word vectors, built using word co-occurrence statistics as per the distributional hypothesis. 分布式假说(distributional hypothesis) word with similar contexts have the…

论文阅读笔记 Improved Word Representation Learning with Sememes 一句话概括本文工作 使用词汇资源--知网--来提升词嵌入的表征能力,并提出了三种基于知网资源的词嵌入学习模型,在通用的中文词嵌入评测数据集上进行了评测,取得了较好的结果. 作者简介 该论文选自 ACL 2017,是清华大学孙茂松刘知远老师组的成果.论文的两名共同第一作者分别是牛艺霖和谢若冰. 牛艺霖,清华本科生. 谢若冰,清华研究生(2014-2017),清华本科生(2010-20…

这是一个导读,可以快速找到我记录的关于人工智能(深度学习)加速芯片论文阅读笔记. ISSCC 2017 Session14 Deep Learning Processors: ISSCC 2017关于Deep Learning Processors的Slides笔记,主要参考了[1]中的笔记,自己根据paper和slides读一遍,这里记一下笔记,方便以后查阅. 14.1 A 2.9TOPS/W Deep Convolutional Neural Network SoC in FD-SOI 28…

Nature/Science 论文阅读笔记 Unsupervised word embeddings capture latent knowledge from materials science literature The overwhelming majority of scientific knowledge is published as text, which is difficult to analyse by either traditional statistical anal…

论文阅读笔记(十七)ICCV2017的扩刊(会议论文[传送门]) 改进部分: (1)惩罚函数:原本由两部分组成的惩罚函数,改为只包含 Sequence Cost 函数: (2)对重新权重改进: ① Positive Re-Weighting: 其中 若太大,则选择的样本标签的可信度小:若太小,则样本数量不足以进行矩阵学习,因此设置如下的: 其中,σ为 [0, 1],如果 σ = 1,则说明充分相信样本估计的可信度,反之设置为 σ = 0. ② Negative Re-Weighting: 对于所…