论文笔记之：From Facial Parts Responses to Face Detection: A Deep Learning Approach

From Facial Parts Responses to Face Detection: A Deep Learning Approach ICCV 2015 从以上两张图就可以感受到本文所提方法的强大效果.Ok,那么我们不禁想问: 怎么做的?…

paper 159：文章解读：From Facial Parts Responses to Face Detection: A Deep Learning Approach--2015ICCV

文章链接:https://arxiv.org/pdf/1509.06451.pdf 1.关于人脸检测的一些小小总结(Face Detection by Literature) (1)Multi-view Face Detection Using Deep Convolutional Neural Network Train face classifier with face (> 0.5 overlap) and background (<0.5 overlap) images. Comput…

《3-D Deep Learning Approach for Remote Sensing Image Classification》论文笔记

论文题目<3-D Deep Learning Approach for Remote Sensing Image Classification> 论文作者:Amina Ben Hamida, Alexandre Benoit , Patrick Lambert, and Chokri Ben Amar, Senior Member , IEEE 论文发表年份:2018 网络简称:3D-CNN 发表期刊:IEEE Transactions on geoscience and remote sen…

论文笔记：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation

在上计算机视觉这门课的时候,老师曾经留过一个作业:识别一张 A4 纸上的手写数字.按照传统的做法,这种手写体或者验证码识别的项目,都是按照定位+分割+识别的套路.但凡上网搜一下,就能找到一堆识别的教程,分割的文章次之,而定位的文章就少之又少了.这其中的缘由也很简单:识别目前来说已经不是什么难事了,所以容易写,但分割和定位却仍然是一个头疼不已的问题,不同场景方法不同,甚至同一场景也要结合多种图像处理方法,因此很难有通用的解决策略.在深度学习火起来之后,很多研究人员开始尝试用深度学习的特征提取能力来…

论文笔记：Cross-Domain Visual Matching via Generalized Similarity Measure and Feature Learning

Cross-Domain Visual Matching,即跨域视觉匹配.所谓跨域,指的是数据的分布不一样,简单点说,就是两种数据「看起来」不像.如下图中,(a)一般的正面照片和各种背景角度下拍摄的照片:(b)摄像头不同角度下拍到的照片:(c)年轻和年老时的人脸照:(d)证件照和草图风格的人脸照,这些图像都存在对应关系,但由于它们属于不同的域,因此必须针对不同的域采用不同的特征提取方法,之后再做特征匹配.这篇论文提出用一种通用的相似模型来匹配两个域之间的特征,并将其和特征提取流程融合在一起,统一…

论文笔记：SiamRPN++: Evolution of Siamese Visual Tracking with Very Deep Networks

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…

论文笔记：多标签学习综述（A review on multi-label learning algorithms）

2014 TKDE(IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering) 张敏灵,周志华简单介绍传统监督学习主要是单标签学习,而现实生活中目标样本往往比较复杂,具有多个语义,含有多个标签.本综述主要介绍了多标签学习的一些相关内容,包括相关定义,评价指标,8个多标签学习算法,相关的其它任务. 论文大纲相关定义:学习任务,三种策略评价指标:基于样本的评价指标,基于标签的评价指标学习算法:介绍了8个有代表性的算法,4个基于问题转化的算法和4…

论文笔记：《OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks DeepLearning 》

一.Abstract综述训练出一个CNN可以同时实现分类,定位和检测..,三个任务共用同一个CNN网络,只是在pool5之后有所不同二.分类这里CNN的结构是对ALEXNET做了一些改进,具体的在论文中都说了,就不再赘述了.说几个关键的地方. 1.之前在多尺度的情况下,Krizhevsky用的是multi—view的方法,也就是对给定的图片分别取四个角,中间以及翻转的图块输入到CNN中,得到的结果取均值.这个方法的缺陷在于有些区域的组合会被忽略(比如 ground truth在中间偏右…

论文笔记 - GRAD-MATCH: A Gradient Matching Based Data Subset Selection For Efficient Learning

Analysis Coreset 是带有权重的数据子集,目的是在某个方面模拟完整数据的表现(例如损失函数的梯度,既可以是在训练数据上的损失,也可以是在验证数据上的损失): 给出优化目标的定义: $w^t$ 是 t 轮得到的 coreset 权重,$X_t$ 是 t 轮得到的 coreset,$L$ 既可以是在训练数据上的损失,也可以是在验证数据上的损失,$L_T$ 是在 coreset 上的损失函数,$\theta_t$ 是 t 轮得到模型参数: 最小化 ERR 来使 Coreset 最好地模拟…

论文阅读 | DeepDrawing: A Deep Learning Approach to Graph Drawing

作者:Yong Wang, Zhihua Jin, Qianwen Wang, Weiwei Cui, Tengfei Ma and Huamin Qu 本文发表于VIS2019, 来自于香港科技大学的可视化小组(屈华民教授领导)的研究 1. 简介图数据广泛用于各个领域,例如生物信息学,金融和社交网络分析.在过去的五十年中,已经提出了许多图布局算法,来满足所需的视觉要求,例如更少的边缘交叉,更少的节点遮挡以及更好的聚团保护.传统的图布局算法大致可以分为两个方向:基于弹簧,能量模型和基于降维模型…

【论文笔记】Learning Fashion Compatibility with Bidirectional LSTMs

论文:<Learning Fashion Compatibility with Bidirectional LSTMs> 论文地址:https://arxiv.org/abs/1707.05691 代码地址:https://github.com/xthan/polyvore 联系方式: Github:https://github.com/ccc013 知乎专栏:机器学习与计算机视觉,AI 论文笔记微信公众号:AI 算法笔记 1. 简介时尚搭配推荐的需求越来越大,本文是基于两个方面的时尚推荐…

论文翻译：2021_Decoupling magnitude and phase optimization with a two-stage deep network

论文地址:两阶段深度网络的解耦幅度和相位优化论文代码: 引用格式:Li A, Liu W, Luo X, et al. ICASSP 2021 deep noise suppression challenge: Decoupling magnitude and phase optimization with a two-stage deep network[C]//ICASSP 2021-2021 IEEE International Conference on Acoustics, Spee…

Deep Learning 16：用自编码器对数据进行降维_读论文“Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks”的笔记

前言论文“Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks”是深度学习鼻祖hinton于2006年发表于<SCIENCE >的论文,也是这篇论文揭开了深度学习的序幕. 笔记摘要:高维数据可以通过一个多层神经网络把它编码成一个低维数据,从而重建这个高维数据,其中这个神经网络的中间层神经元数是较少的,可把这个神经网络叫做自动编码网络或自编码器(autoencoder).梯度下降法可用来微调这个自动编码器的权值,但是只有在初始化权值…

Deep Learning论文笔记之（四）CNN卷积神经网络推导和实现（转）

Deep Learning论文笔记之(四)CNN卷积神经网络推导和实现 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样.所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下,一方面在整理过程中,自己的理解也会更深,另一方面也方便未来自己的勘察.更好的还可以放到博客上面与大家交流.因为基础有限,所以对论文的一些理解可能不太正确,还望大家不吝指正…

论文笔记之：Visual Tracking with Fully Convolutional Networks

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…

Deep Learning论文笔记之（八）Deep Learning最新综述

Deep Learning论文笔记之(八)Deep Learning最新综述 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样.所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下,一方面在整理过程中,自己的理解也会更深,另一方面也方便未来自己的勘察.更好的还可以放到博客上面与大家交流.因为基础有限,所以对论文的一些理解可能不太正确,还望大家不吝指正交流,谢谢.…

Twitter 新一代流处理利器——Heron 论文笔记之Heron架构

Twitter 新一代流处理利器--Heron 论文笔记之Heron架构标签(空格分隔): Streaming-process realtime-process Heron Architecture Heron 架构例如以下图: 用户编写公布topoloy到Aurora调度器.每个topology都作为一个Aurora的job在执行.每个job包含几个container,这些container由Aurora来分配和调度.第一个container作为Topology Master.其它的Cont…

Deep Learning论文笔记之（六）Multi-Stage多级架构分析

Deep Learning论文笔记之(六)Multi-Stage多级架构分析 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样.所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下,一方面在整理过程中,自己的理解也会更深,另一方面也方便未来自己的勘察.更好的还可以放到博客上面与大家交流.因为基础有限,所以对论文的一些理解可能不太正确,还望大家不…

Multimodal —— 看图说话（Image Caption）任务的论文笔记（一）评价指标和NIC模型

看图说话(Image Caption)任务是结合CV和NLP两个领域的一种比较综合的任务,Image Caption模型的输入是一幅图像,输出是对该幅图像进行描述的一段文字.这项任务要求模型可以识别图片中的物体.理解物体间的关系,并用一句自然语言表达出来. 应用场景:比如说用户在拍了一张照片后,利用Image Caption技术可以为其匹配合适的文字,方便以后检索或省去用户手动配字:此外它还可以帮助视觉障碍者去理解图像内容.类似的任务还有Video Caption,输入是一段视频,输出是对视频的…

论文笔记：Chaotic Invariants of Lagrangian Particle Trajectories for Anomaly Detection in Crowded Scenes

[原创]Liu_LongPo 转载请注明出处 [CSDN]http://blog.csdn.net/llp1992 近期在关注 crowd scene方面的东西.由于某些原因须要在crowd scene上实现 anomaly detection.所以看到了这篇论文,该论文是眼下在crowd scene中进行abnormal detection做的最好的,记录下笔记当做学习资料. 传统的 anomaly detection中,非常多突发事件监測都是基于motion information的,这样就…

论文笔记(1)：Deep Learning.

论文笔记1:Deep Learning 2015年,深度学习三位大牛(Yann LeCun,Yoshua Bengio & Geoffrey Hinton),合作在Nature上发表深度学习的综述性论文,介绍了什么是监督学习.反向传播来训练多层神经网络.卷积神经网络.使用深度卷积网络进行图像理解.分布式特征表示与语言处理.递归神经网络,并对深度学习技术的未来发展进行展望. 原文摘要: 1,深度学习可以让那些拥有多个处理层的计算模型来学习具有多层次抽象的数据的表示. …

论文笔记(2)：A fast learning algorithm for deep belief nets.

论文笔记(2):A fast learning algorithm for deep belief nets. 这几天继续学习一篇论文,Hinton的A Fast Learning Algorithm for Deep Belief Nets.这篇论文一开始读起来是相当费劲的,学习了好几天才了解了相关的背景,慢慢的思路也开始清晰起来.DBN算法就是Wake-Sleep算法+RBM,但是论文对Wake-Sleep算法解释特别少.可能还要学习Wake-Sleep和RBM相关的的知识才能慢慢理解,今天…

论文笔记：Towards Diverse and Natural Image Descriptions via a Conditional GAN

论文笔记:Towards Diverse and Natural Image Descriptions via a Conditional GAN ICCV 2017 Paper: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2017/papers/Dai_Towards_Diverse_and_ICCV_2017_paper.pdf Implementation(Torch): https://github.com/doubledaibo/gancapt…

【论文笔记】Malware Detection with Deep Neural Network Using Process Behavior

[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…

论文笔记系列-Neural Network Search ：A Survey

论文笔记系列-Neural Network Search :A Survey 论文笔记 NAS automl survey review reinforcement learning Bayesian Optimization evolutionary algorithm 注:本文主要是结合自己理解对原文献的总结翻译,有的部分直接翻译成英文不太好理解,所以查阅原文会更直观更好理解. 本文主要就Search Space.Search Strategy.Performance Estimatio…

Deep Learning论文笔记之（四）CNN卷积神经网络推导和实现

https://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/9993371 自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样.所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下,一方面在整理过程中,自己的理解也会更深,另一方面也方便未来自己的勘察.更好的还可以放到博客上面与大家交流.因为基础有限,所以对论文的一些理解可能不太正确,还望大家不吝指正交流,谢谢. 本文的论文来自: Notes on Convolutio…