论文:Region Normalization for Image Inpainting, AAAI 2020 代码:https://github.com/geekyutao/RN 图像修复的目的是重建输入图像的损坏区域.它在图像编辑中有许多应用,例如面部编辑和图像遮挡.图像修复中的关键问题是在损坏的区域中生成视觉上合理的内容. 现有的图像修复方法可以分为两类:传统方法和基于学习的方法.传统方法通过基于扩散的方式来填充损坏的区域,这些方法会将邻近的信息传播到损坏区域.基于学习的方法通常训练神经网…

美国时间2月7-12日,AAAI 2020大会在纽约正式拉开序幕,AAAI作为全球人工智能领域的顶级学术会议,每年评审并收录来自全球最顶尖的学术论文,这些学术研究引领着技术的趋势和未来.京东云与AI在本次大会上有10篇论文被AAAI收录,涉及自然语言处理.计算机视觉.机器学习等领域, 充分展现了京东用技术驱动公司成长的发展模式以及技术实力,技术创新和应用落地也成为这些论文最吸引行业关注的亮点. 本届会议共收到的有效论文投稿超过8800篇,其中7737 篇论文进入评审环节,最终录取数量为1591篇…

2月初,AAAI 2020在美国纽约拉开了帷幕.本届大会百度共有28篇论文被收录.本文将对其中的机器翻译领域入选论文<Synchronous Speech Recognition and Speech-to-Text Translation with Interactive Decoding>进行解读. https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/uYIC4meJTZ2icYYOpJicZ7qn53NJFPhvruP97grEpmCwA5Sms2kHtrFBcDK0lRcs…

Infrared-Visible Cross-Modal Person Re-Identification with an X Modality (AAAI 2020) 1. Motivation 可见光图像包含颜色.外观等信息,波长较短:红外图像包含结构和轮廓信息,波长较长,两个模态差异大 当前存在的方法都有以下弊端:对参数敏感,难收敛,计算量大.如何减少两个模态间的差异成为了解决跨模态行人重识别的关键问题. 大部分方法都是将两个模态图像映射到同一个特征空间,如图 (a) 所示(颜色一样的为同一…

论文提出Spiking-YOLO,是脉冲神经网络在目标检测领域的首次成功尝试,实现了与卷积神经网络相当的性能,而能源消耗极低.论文内容新颖,比较前沿,推荐给大家阅读   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Spiking-YOLO: Spiking Neural Network for Energy-Efficient Object Detection 论文地址:https://arxiv.org/abs/1903.06530 Introduction   脉冲神经网络(Spiking n…

论文提出了类似于dropout作用的diversification block,通过抑制特征图的高响应区域来反向提高模型的特征提取能力,在损失函数方面,提出专注于top-k类别的gradient-boosting loss来优化训练过程,模型在ResNet-50上提升3.2%,算法思路巧妙,结构易移植且效果也不错,值得学习 论文:Fine-grained Recognition: Accounting for Subtle Differences between Similar Classes…

论文提出了IoU-based的DIoU loss和CIoU loss,以及建议使用DIoU-NMS替换经典的NMS方法,充分地利用IoU的特性进行优化.并且方法能够简单地迁移到现有的算法中带来性能的提升,实验在YOLOv3上提升了5.91mAP,值得学习 论文:Distance-IoU Loss: Faster and Better Learning for Bounding Box Regression 论文地址:https://arxiv.org/abs/1911.08287 代码地址:ht…

2020年AI.CV.NLP顶会最全时间表 2019-09-01 14:04:19 weixin_38753768 阅读数 40   2020 AI.CV.NLP主流会议时间表,包含会议举办的时间.地点.投稿截止日期.官方网址/社交媒体地址,还有H指数(谷歌学术的期刊会议评判标准,即过去5年内有至多h篇论文被引用了至少h次). 2月 AAAI 2020 会议名称: Association for the Advancement of Artificial Intelligence 会议地点: N…

论文地址:MetricGAN+:用于语音增强的 MetricGAN 的改进版本 论文代码:https://github.com/JasonSWFu/MetricGAN 引用格式:Fu S W, Yu C, Hsieh T A, et al. MetricGAN+: An Improved Version of MetricGAN for Speech Enhancement[J]. arXiv preprint arXiv:2104.03538, 2021. 摘要 用于训练语音增强模型的代价函数…

目录 概 主要内容 Zhang H., Zhang Z., Odena A. and Lee H. CONSISTENCY REGULARIZATION FOR GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS. ICLR, 2020. Zhao Z., Singh S., Lee H., Zhang Z., Odena A. and Zhang H. Improved Consistency Regularization for GANs. AAAI, 2020. 概 让GAN训…

Awesome Knowledge-Distillation 2019-11-26 19:02:16 Source: https://github.com/FLHonker/Awesome-Knowledge-Distillation Awesome Knowledge-Distillation Different forms of knowledge Knowledge from logits Knowledge from intermediate layers Graph-based Mut…

上一章我们聊了聊quick-thought通过干掉decoder加快训练, CNN-LSTM用CNN作为Encoder并行计算来提速等方法,这一章看看抛开CNN和RNN,transformer是如何只基于attention对不定长的序列信息进行提取的.虽然Attention is All you need论文本身是针对NMT翻译任务的,但transformer作为后续USE/Bert的重要组件,放在embedding里也没啥问题.以下基于WMT英翻中的任务实现了transfromer,完整的模型…

论文信息 论文标题:Data Augmentation for Deep Graph Learning: A Survey论文作者:Kaize Ding, Zhe Xu, Hanghang Tong, Huan Liu论文来源:2022, arXiv论文地址:download 1 介绍 本文主要总结图数据增强,并对该领域的代表性方法做出归类分析. DGL 存在的两个问题: 次优图问题:图中包含不确定.冗余.错误和缺失的节点特征或图结构边. 有限标签问题:标签数据成本高,目前大部分 DGL 方法是…

归一化交叉相关Normalization cross correlation (NCC) 相关系数,图像匹配 NCC正如其名字,是用来描述两个目标的相关程度的,也就是说可以用来刻画目标间的相似性.一般NCC也会被用来进行图像匹配,即在一个图像中搜索与一小块已知区域的NCC最高的区域作为对应匹配,然后对准整幅图像. 假设两幅图像,那么其NCC可如下计算: 其中表示点乘运算. 比如下面两幅图像,我们想对齐 part1.jpg part2.jpg 首先在一幅图像中选取两个图像都有的区域作为temple…

深度剖析 | 可微分学习的自适配归一化 (Switchable Normalization) 作者:罗平.任家敏.彭章琳 编写:吴凌云.张瑞茂.邵文琪.王新江 转自:知乎.原论文参考arXiv:1806.10779和代码Github. 导读:归一化技术已经成为深度学习系统必不可少的重要组成部分,对优化神经网络的参数.提高泛化性能有着重要作用.这些归一化方法包括但不限于批归一化BN(Batch Normalization),实例归一化IN(Instance Normalization),和层归一化…

Videos as Space-Time Region Graphs ECCV 2018 Xiaolong Wang 2018-08-03 11:16:01 Paper:arXiv 本文利用视频中时空上的 proposal 之间的关系,来进行行为识别的建模. 如上图所示,本文将 video 看做是 a graph of objects,然后在该 graph 上进行行为识别的推理.整体的模型如图 2 所示,该方法将视频连续 5 秒的视频作为输入,传递给 3D-CNN.3D CNN 的输出是一个四维…

注:博主是大四学生,翻译水平可能比不上研究人员的水平,博主会尽自己的力量为大家翻译这篇论文.翻译结果仅供参考,提供思路,翻译不足的地方博主会标注出来,请大家参照原文,请大家多多关照. 转载请务必注明出处,谢谢. 0. 译者序 题目翻译:基于内容感知生成模型的图像修复 介绍:这篇文章也被称作deepfill v1,作者的后续工作 "Free-Form Image Inpainting with Gated Convolution" 也被称为deepfill v2.两者最主要的区别是,v2…

参考:https://blog.csdn.net/liuxiao214/article/details/81037416 归一化层,目前主要有这几个方法,Batch Normalization(2015年).Layer Normalization(2016年).Instance Normalization(2017年).Group Normalization(2018年).Switchable Normalization(2019年): 将输入的图像shape记为[N, C, H, W],这几个…

CVPR 2020 共收录 1470篇文章,根据当前的公布情况,人工智能学社整理了以下约100篇,分享给读者. 代码开源情况:详见每篇注释,当前共15篇开源.(持续更新中,可关注了解). 算法主要领域:图像与视频处理,图像分类&检测&分割.视觉目标跟踪.视频内容分析.人体姿态估计.模型加速.网络架构搜索(NAS).生成对抗(GAN).光学字符识别(OCR).人脸识别.三维重建等方向. 目录如下: 总目录 图像处理 Deep Image Harmonization via Domain Ve…

CVPR 2020 共收录 1470篇文章,根据当前的公布情况,人工智能学社整理了以下约100篇,分享给读者. 代码开源情况:详见每篇注释,当前共15篇开源.(持续更新中,可关注了解). 算法主要领域:图像与视频处理,图像分类&检测&分割.视觉目标跟踪.视频内容分析.人体姿态估计.模型加速.网络架构搜索(NAS).生成对抗(GAN).光学字符识别(OCR).人脸识别.三维重建等方向. 目录如下: # 总目录 # 图像处理 1. Deep Image Harmonization via Do…

简介 / Summary 2014年微软组织并成立.NET基金会,微软在成为主要的开源参与者的道路上又前进了一步.2014年以来已经有众多知名公司加入.NET基金会,微软,Google,AWS三大云厂商已经齐聚.NET基金会,在平台项目中,.NET平台上的ARM 架构由三星团队贡献,在.NET Core 3.1上得到了完整支持,.NET 5上面得到进一步的优化,国内的龙芯团队正在开发MIPS架构的支持,即将正式发布.NET Core 3.1 For MIPS.为了将.NET基金会变成一个更加多样…

简介: 数据库将面临怎样的变革?云原生数据库与数据仓库有哪些独特优势?在日前的 DTCC 2020大会上,阿里巴巴集团副总裁.阿里云数据库产品事业部总裁.ACM杰出科学家李飞飞就<云原生分布式数据库与数据仓库系统点亮数据上云之路>进行了精彩分享. 云计算时代,云原生分布式数据库和数据仓库开始崛起,提供弹性扩展.高可用.分布式等特性. 数据库将面临怎样的变革?云原生数据库与数据仓库有哪些独特优势?在日前的 DTCC 2020大会上,阿里巴巴集团副总裁.阿里云数据库产品事业部总裁.ACM杰出科学家…

问题描述: HBASE表的管理以REGION分区为核心,通常面临如下几个问题: 1) 数据如何存储到指定的region分区,即rowkey设计,region splitkey设计 2)设计的splitkey是否可以解决热点问题 3)设计的splitkey是否可以解决均匀分布,避免自动分裂的问题 4)region的创建和删除问题 对于1)问题  比如:对于按照时间存储的数据,region splitkey 可以是2019,2020 :  201901,201902:20190101 等等类似方式,…

背景:数据挖掘/机器学习中的术语较多,而且我的知识有限.之前一直疑惑正则这个概念.所以写了篇博文梳理下 摘要: 1.正则化(Regularization) 1.1 正则化的目的 1.2 正则化的L1范数(lasso),L2范数(ridge) 2.归一化 (Normalization)   2.1归一化的目的 2.1归一化计算方法 2.2.spark ml中的归一化 2.3 python中skelearn中的归一化 知识总结: 1.正则化(Regularization) 1.1 正则化的目的:我的…

1. 概要 数据预处理在众多深度学习算法中都起着重要作用,实际情况中,将数据做归一化和白化处理后,很多算法能够发挥最佳效果.然而除非对这些算法有丰富的使用经验,否则预处理的精确参数并非显而易见. 2. 数据归一化及其应用 数据预处理中,标准的第一步是数据归一化.虽然这里有一系列可行的方法,但是这一步通常是根据数据的具体情况而明确选择的.特征归一化常用的方法包含如下几种: 简单缩放 逐样本均值消减(也称为移除直流分量) 特征标准化(使数据集中所有特征都具有零均值和单位方差) 一般做机器学习应用的时…

In creating a database, normalization is the process of organizing it into tables in such a way that the results of using the database are always unambiguous and as intended. Normalization may have the effect of duplicating data within the database a…

前置阅读:http://blog.csdn.net/happynear/article/details/44238541——Batch Norm阅读笔记与实现 前置阅读:http://www.zhihu.com/question/38102762——知乎网友 Deep Learning与Bayesian Learning在很多情况下是相通的,随着Deep Learning理论的发展, 我们看到,Deep Learning越来越像Bayesian Learning的一个子集,Deep Learni…

1.首先介绍Region类 Region,中文意思即区域的意思,它表示的是canvas图层上的某一块封闭的区域. /**构造方法*/ public Region()  //创建一个空的区域 public Region(Region region) //拷贝一个region的范围 public Region(Rect r)  //创建一个矩形的区域 public Region(int left, int top, int right, int bottom) //创建一个矩形的区域 /**一系列s…

#region  Json转DataTable        private DataTable Json2Dtb(string json)        {            JavaScriptSerializer jss = new JavaScriptSerializer();            ArrayList dic = jss.Deserialize<ArrayList>(json);            DataTable dtb = new DataTable()…

对于芯片或者其它表达数据来说,最常见的莫过于quantile normalization啦. 那么它到底对我们的表达数据做了什么呢?首先要么要清楚一个概念,表达矩阵的每一列都是一个样本,每一行都是一个基因或者探针,值就是表达量咯.quantile normalization 就是对每列单独进行排序,排好序的矩阵求平均值,得到平均值向量,然后根据原矩阵的排序情况替换对应的平均值,所以normalization之后的值只有平均值了. 具体看下面的图: 转载:http://www.bio-info-t…