今天作了一个paper reading,感觉论文不错,马克一下~ CVPR 2016 Best Paper Honorable Mention "Sublabel-Accurate Relaxation of Nonconvex Energies" 研究视觉问题的同学都知道,视觉问题很多都是多标签的问题,在进行优化的时候,我们都可以把他们转化为能量函数的形式,由数据项和平滑项组成.这些能量函数可以用变分的形式进行表达,当能量函数的项是非凸的话,一般使用梯度下降迭代的方法进行近似求解,有…
小编按: 计算机视觉和模式识别领域顶级会议CVPR 2016于六月末在拉斯维加斯举行.微软亚洲研究院在此次大会上共有多达15篇论文入选,这背后也少不了微软亚洲研究院的实习生的贡献.大会结束之后,小编第一时间邀请参与了本次大会的张弛.张婷和张祥雨三位同学,与我们分享了他们眼中的CVPR大会.参加CVPR大会是一种什么样的体验?CVPR论文是如何写成的?看完你就知道! 作者简介 2016"> 张弛(论文:Joint Multiview Segmentation and Localization…
CVPR 2016 Visual Tracking Paper Review  本文摘自:http://blog.csdn.net/ben_ben_niao/article/details/52072659    http://blog.csdn.net/ben_ben_niao/article/details/52078727 做了一段时间的跟踪,最近CVPR大会也过了一段时间了,这次将CVPR2016跟踪的文章做一次总结,主要是对paper的方法,创新,改进等方面进行介绍和总结.具体的实现细…
DeepFashion: Powering Robust Clothes Recognition and Retrieval with Rich Annotations, Ziwei Liu, Ping Luo, Shi Qiu, Xiaogang Wang, Xiaoou Tang, in CVPR 2016. 这篇文章接收了一个large-scale的带有完善标注的服装数据集DeepFashion. 它包含超过800,000张图片,标注有大量的attributes,clothing land…
1. Sketch me that shoe, Qian Yu, Feng Liu, Yi-Zhe Song, Tao Xiang, Timothy M. Hospedales, Cheng Change Loy, in CVPR 2016. A unique characteristic of sketches in the context of image retrieval is that they offer inherently fine-grained visual descript…
1. Neuroaesthetics in fashion: modeling the perception of fashionability, Edgar Simo-Serra, Sanja Fidler, Francesc Moreno-Noguer, Raquel Urtasun, in CVPR 2015. Goal: learn and predict how fashionable a person looks on a photograph, and suggest subtle…
p.p1 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 13.0px "Helvetica Neue"; color: #323333 } p.p2 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 13.0px "Helvetica Neue"; color: #042eee } p.p3 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 13.0px "…
论文源址:https://arxiv.org/abs/1506.01497 tensorflow代码:https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn 室友对Faster R-CNN的解读:https://www.cnblogs.com/pursuiting/ 摘要 目标检测依赖于区域proposals算法对目标的位置进行预测.SPPnet和Fast R-CNN已经减少了检测网络的运行时间.然而proposals的计算仍是一个重要的瓶颈.本文提出了一个R…
公式推导 paper闪光点 找到了一个很简洁的假设. paper不足 代码跑起来很慢.据说2010年的ECCV那篇是改进的.…
YOLOv1基本思想 YOLO将输入图像分成SxS个格子,若某个物体 Ground truth 的中心位置的坐标落入到某个格子,那么这个格子就负责检测出这个物体. 每个格子预测B个bounding box及其置信度(confidence score),以及C个类别概率.bbox信息(x,y,w,h)为物体的中心位置相对格子位置的偏移及宽度和高度,均被归一化.置信度反映是否包含物体以及包含物体情况下位置的准确性,定义为\(Pr(Object) \times IOU^{truth}_{pred},…