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…

http://blog.csdn.net/carrierlxksuper/article/details/48918297 传统的跟踪方法依赖低维的人工特征,但这种特征对目标的外观变化等问题不够鲁棒. 与此相比,CNN从大量的数据中能够学到高级的信息,有较强的分类能力,这些特征有较好的泛化能力. 如果直接用CNN来跟踪的话,需要大量的数据来进行训练,这显然不合适.之前有人用DNN做在线跟踪并取得了不错的效果,但这个过程中,DNN被当做黑盒子来用.这篇文章从跟踪的角度研究了CNN特征的性质,发现了…

SiamRPN++: Evolution of Siamese Visual Tracking with Very Deep Networks 2019-04-02 12:44:36 Paper:https://arxiv.org/pdf/1812.11703.pdf Project:https://lb1100.github.io/SiamRPN++ 1. Background and Motivation: 与 CVPR 2019 的另一篇文章 Deeper and Wider Siames…

R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks 摘要 我们提出了基于区域的全卷积网络,以实现准确和高效的目标检测.与先前的基于区域的检测器(如Fast/Faster R-CNN [6,18])相比,这些检测器应用昂贵的每个区域子网络数百次,我们的基于区域的检测器是全卷积的,几乎所有计算都在整张图像上共享.为了实现这一目标,我们提出了位置敏感分数图,以解决图像分类中的平移不变性与目标检测中的平移变化之间的困…

Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation 译文 Abstract   Convolutional networks are powerful visual models that yield hierarchies of features. We show that convolutional networks by themselves, trained end-to-end, pixels-to-pixels, exceed…

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:…

发表于2015年这篇<Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation>在图像语义分割领域举足轻重. 1 CNN 与 FCN 通常CNN网络在卷积层之后会接上若干个全连接层, 将卷积层产生的特征图(feature map)映射成一个固定长度的特征向量.以AlexNet为代表的经典CNN结构适合于图像级的分类和回归任务,因为它们最后都期望得到整个输入图像的一个数值描述(概率),比如AlexNet的ImageNet模型输出一个1000维的…

一.网络介绍 参考文章:R-FCN详解 论文地址:Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks R-FCN是Faster-RCNN的改进型,其速度提升了2.5倍以上,并略微提高了准确度. 二.论文创新 提出Position-sensitive score maps来解决目标检测的位置敏感性问题 位置敏感性 分类网络的位置不敏感性 简单来讲,对于分类任务而言,我希望我的网络有一个很好地分类性能,随着某个目标在图片中不断…

这篇文章比较简单,但还是不想写overview,转自: https://blog.csdn.net/zimenglan_sysu/article/details/52451098 另外,读这篇paper的时候,一直想不明白白一个问题,就是他分出了\(k^2\)个Instance-sensitive score maps,他是怎么训练的..换句话说,ground truth是怎么弄的? 文章里只说了用logistics做损失函数,应该需要看代码,因为还没有搞分割的打算,先不详细了解代码. Inst…

目录 0. Paper link 1. Overview 2. position-sensitive score maps 2.1 Background 2.2 position-sensitive score maps 3. Architecture 3.1 backbone 3.2 Position-sensitive score maps & Position-sensitive RoI pooling 3.3 Training 3.4 Inference 3.5 À trous algo…

全卷积网络Fully Convolutional Networks (FCN)实战 使用图像中的每个像素进行类别预测的语义分割.全卷积网络(FCN)使用卷积神经网络将图像像素转换为像素类别.与之前介绍的卷积神经网络不同,FCN通过转置卷积层将中间层特征映射的高度和宽度转换回输入图像的大小,使得预测结果在空间维度(高度和宽度)与输入图像一一对应.给定空间维度上的位置,信道维度的输出将是对应于该位置的像素的类别预测. 将首先导入实验所需的包或模块,然后解释转置卷积层. %matplotlib inl…

摘要 卷积网络在特征分层领域是非常强大的视觉模型.我们证明了经过端到端.像素到像素训练的卷积网络超过语义分割中最先进的技术.我们的核心观点是建立"全卷积"网络,输入任意尺寸,经过有效的推理和学习产生相应尺寸的输出.我们定义并指定全卷积网络的空间,解释它们在空间范围内dense prediction任务(预测每个像素所属的类别)和获取与先验模型联系的应用.我们改编当前的分类网络(AlexNet [22] ,the VGG net [34] , and GoogLeNet [35] )到完…

目录 0. 论文链接 1. 概述 2. Adapting classifiers for dense prediction 3. upsampling 3.1 Shift-and-stitch 3.2 decreasing subsampling 3.3 Deconvolution(backwards strided convolution) 4. Segmentation Architecture 5. Metric @ 0. 论文链接 FCN(https://arxiv.org/abs/14…

fast.faster这些网络都可以被roi-pooling层分成两个子网络:1.a shared,'fully convolutional' subnetwork 2.an roi-wise subnetwork(就是does not share computation的子网络) 其实这样分是因为vgg.resnet是由全连接子网络和卷积子网络组成的,而fast.faster实际上就是在这两个子网络之间添加了roi-pooling和在最后修改了相应loss. 图像级别的分类任务侧重于平移不变性…

论文源址:https://arxiv.org/abs/1605.06409 开源代码:https://github.com/PureDiors/pytorch_RFCN 摘要 提出了基于区域的全卷积网络,用于精确高效的目标检测,相比于基于区域的检测器(Fast/Faster R-CNN),这些检测器重复的在子区域进行数百次计算,而本文在整张图像上进行共享计算.因此,本文提出了基于位置敏感分数图用于解决图像分类中的平移不变性及目标检测中的平移可变性之间的矛盾.将图像分类网络处理为全卷积网络用于目标…

一.FCN中的CNN 首先回顾CNN测试图片类别的过程,如下图: 主要由卷积,pool与全连接构成,这里把卷积与pool都看作图中绿色的convolution,全连接为图中蓝色的fully connected.卷积主要是获取高维特征,pool使图片缩小一半,全连接与传统神经网络相似作为权值训练,最后通过softmax输出概率最高的类别.上图中nxn表示feature map(特征图)大小, 如原图大小为227x227,经过卷积与pool后得到55x55的特征图(一层的特征图可以有多个类别).注意…

今天来看一看一个比较经典的语义分割网络,那就是FCN,全称如题,原英文论文网址:https://people.eecs.berkeley.edu/~jonlong/long_shelhamer_fcn.pdf 三位大佬:Jonathan Long Evan Shelhamer Trevor Darrell 这个网址是网上一个大佬记录的FCN的博客,同时深深感受到了自己与大佬的差距,但还是硬着头皮把论文阅读完成,贴出网址,和大家一起学习:https://blog.csdn.net/happyer8…

一.Abstract 提出了一种end-to-end的做semantic segmentation的方法,也就是FCN,是我个人觉得非常厉害的一个方法. 二.亮点 1.提出了全卷积网络的概念,将Alexnet这种的最后的全连接层转换为卷积层,好处就是可以输入任意的scale. 只不过在输出的scale不同的时候,feature map的大小也不同,因为这里的目的是最piexl的语义分割,所以其实不重要. 在Alexnet基础上, 最后的channel=4096的feature map经过一个1x…

Summary on Visual Tracking: Paper List, Benchmarks and Top Groups 2018-07-26 10:32:15 This blog is copied from: https://github.com/foolwood/benchmark_results  Thanks for the careful list of visual tracking provided by foolwood  Visual Trackers CVPR20…

Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition Karen Simonyan[‡] & Andrew Zisserman[§] Visual Geometry Group, Department of Engineering Science, University of Oxford {karen,az}@robots.ox.ac.uk 用于大规模图像识别的深度卷积网络 Karen Simonyan[‡] &am…

论文:Fully Convolutional Instance-aware Semantic Segmentation   目录 0.简介 1.Position-sensitive Score Map 2.Joint Mask Prediction and Classification 3.Networks architecture   0.简介 如果不懂 instance-sensitive score maps 或者说 position-sensitive score maps,建议先去看<…

论文地址:FLGCNN:一种新颖的全卷积神经网络,用于基于话语的目标函数的端到端单耳语音增强 论文代码:https://github.com/LXP-Never/FLGCCRN(非官方复现) 引用格式:Zhu Y, Xu X, Ye Z. FLGCNN: A novel fully convolutional neural network for end-to-end monaural speech enhancement with utterance-based objective funct…

Learning Multi-Domain Convolutional Neural Networks for Visual Tracking CVPR 2016 本文提出了一种新的CNN 框架来处理跟踪问题.众所周知,CNN在很多视觉领域都是如鱼得水,唯独目标跟踪显得有点“慢热”,这主要是因为CNN的训练需要海量数据,纵然是在ImageNet 数据集上微调后的model 仍然不足以很好的表达要跟踪地物体,因为Tracking问题的特殊性,至于怎么特殊的,且听细细道来. 目标跟踪之所以很少被 C…

Deeper and Wider Siamese Networks for Real-Time Visual TrackingUpdated on 2019-04-01 16:10:37 Paper (arXiv V3):https://arxiv.org/pdf/1901.01660.pdf Code:https://github.com/researchmm/SiamDW  (Training and Testing for SiamFC, but Testing only for Siam…

Fully Convolutional Attention Localization Networks: Efficient Attention Localization for Fine-Grained Recognition   细粒度的识别(Fine-grained recognition)的挑战性主要来自于 类内差异(inter-class differences)在细粒度类别中通常是局部的,细微的:类间差异(intra-class differences)由于姿态的变换而导致很大.为了…

Siamese Cascaded Region Proposal Networks for Real-Time Visual Tracking 2019-03-20 16:45:23 Paper:https://arxiv.org/pdf/1812.06148.pdf Code:(尚无) 背景与动机: 本文提出一种级联的 RPN 网络结合到 Siamese RPN 网络中,然后取得了更好的跟踪效果.本文的动机如下:1). 正负样本的比例,不一致,导致 Siamese Network 的训练不够有…

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…

Hierarchical Convolutional Features for Visual Tracking  ICCV 2015 摘要:跟卢湖川的那个文章一样,本文也是利用深度学习各个 layer 之间提取出来的不同特征进行跟踪.因为各个层次提出来的 feature 具有不同的特征.并且将各个层级的特征用现有的 correlation filter 进行编码物体的外观,我们在每一个层上寻找最佳响应来定位物体. 引言:老套路的讨论了现有的跟踪问题存在的挑战以及现有方法取得的一些进展,并且引出了…

Learning regression and verification networks for long-term visual tracking 2019-02-18 22:12:25 Paper:https://arxiv.org/abs/1809.04320 Code:https://github.com/xiaobai1217/MBMD 一.文章动机: 本文是为了更好的处理长期跟踪问题,而提出一种结合 Regression 和 Classification Network 的跟踪方法…

Spatial pyramid pooling in deep convolutional networks for visual recognition 作者: Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, and Jian Sun 引用: He, Kaiming, et al. "Spatial pyramid pooling in deep convolutional networks for visual recognition." IEEE…