粗到精的卷积神经网络与自适应聚类相结合的图像拼接篡改检测 研究方向:图像篡改检测 论文出处:ELSEVIER A类 学校:西安电子科技大学网络工程学院.重庆邮电大学计算机科学与技术学院 关键字:Splicing forgery detection.Convolutional neural networks.Adaptive clustering.Image-level CNN 论文提出的检测方法:提出的检测方法包括两部分,第一部分为一个粗到细的卷积神经网络(C2RNet),第二部分为自适应聚类.…
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…
文章链接:   http://pan.baidu.com/s/1bQBJMQ  密码:4772 作者在这里提出了基于神经网络的Cascade方法,Cascade最早可追溯到Haar Feature提取时用到的Adaboost算法(参考这个博客:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/7922923),作者在这里将它和神经网络结合到了一起,可谓创新. 关键字:Cascade:Calibration; 为了提高图片的测试速度,作者在这里使用了Casc…
今天看到一篇关于检测的论文<SqueezeDet: Unified, Small, Low Power Fully Convolutional Neural Networks for Real-Time Object Detection for Autonomous Driving>,论文中的效果还不错,后来查了一下,有一个Tensorflow版本的实现,因此在自己的机器上配置了Tensorflow的环境,然后将其给出的demo跑通了,其中遇到了一些小问题,通过查找网络上的资料解决掉了,在这里…
[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…
论文信息 论文标题:Rumor Detection on Twitter with Tree-structured Recursive Neural Networks论文作者:Jing Ma, Wei Gao, Kam-Fai Wong论文来源:ACL,2018论文地址:download 论文代码:download Abstract 本文提出了两种基于自下向上和自上而下的树状结构神经网络的递归神经模型用于谣言表示学习和分类,自然符合推文的传播布局. 1 Introduction Figure 1…
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):…
学习目标 Understand the challenges of Object Localization, Object Detection and Landmark Finding Understand and implement non-max suppression Understand and implement intersection over union Understand how we label a dataset for an object detection appli…
Autonomous driving - Car detection Welcome to your week 3 programming assignment. You will learn about object detection using the very powerful YOLO model. Many of the ideas in this notebook are described in the two YOLO papers: Redmon et al., 2016 (…
Learning Goals: Understand the challenges of Object Localization, Object Detection and Landmark Finding Understand and implement non-max suppression Understand and implement intersection over union Understand how we label a dataset for an object dete…