【[人脸活体检测] 论文：Learn Convolutional Neural Network for Face Anti-Spoofing】的更多相关文章

论文阅读（Weilin Huang——【TIP2016】Text-Attentional Convolutional Neural Network for Scene Text Detection）

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…

论文笔记之《Event Extraction via Dynamic Multi-Pooling Convolutional Neural Network》

1. 文章内容概述 本人精读了事件抽取领域的经典论文<Event Extraction via Dynamic Multi-Pooling Convolutional Neural Network>,并作出我的读书报告.这篇论文由中科院自动化所赵军.刘康等人发表于ACL2015会议,提出了用CNN模型解决事件抽取任务. 在深度学习没有盛行之前,解决事件抽取任务的传统方法,依赖于较为精细的特征设计已经一系列复杂的NLP工具,并且泛化能力较低.针对此类问题,这篇论文提出了一个新颖的事件抽取方法,能…

ASPLOS'17论文导读——SC-DCNN: Highly-Scalable Deep Convolutional Neural Network using Stochastic Computing

今年去参加了ASPLOS 2017大会,这个会议总体来说我感觉偏系统和偏软一点,涉及硬件的相对少一些,对我这个喜欢算法以及硬件架构的菜鸟来说并不算非常契合.中间记录了几篇相对比较有趣的paper,今天简单写一篇. SC-DCNN: Highly-Scalable Deep Convolutional Neural Network using Stochastic Computing 单位作者: 我们知道在神经网络计算中,最主要的计算就是乘加,本篇重点就是解释了什么是Stochastic Comp…

ISSCC 2017论文导读 Session 14 Deep Learning Processors，A 2.9TOPS/W Deep Convolutional Neural Network

最近ISSCC2017大会刚刚举行,看了关于Deep Learning处理器的Session 14,有一些不错的东西,在这里记录一下. A 2.9TOPS/W Deep Convolutional Neural Network SoC in FD-SOI 28nm for Intelligent Embedded Systems 单位:STMicroelectronics(意法半导体) 这是一篇很综合芯片SOC设计,总体架构如下: 本文采用的DSP簇作为加速阵列,包含8个DSP簇,每簇内含2个3…

ISSCC 2017论文导读 Session 14 Deep Learning Processors，A 2.9TOPS/W Deep Convolutional Neural Network SOC

最近ISSCC2017大会刚刚举行,看了关于Deep Learning处理器的Session 14,有一些不错的东西,在这里记录一下. A 2.9TOPS/W Deep Convolutional Neural Network SoC in FD-SOI 28nm for Intelligent Embedded Systems 单位:STMicroelectronics(意法半导体) 这是一篇很综合芯片SOC设计,总体架构如下: 本文采用的DSP簇作为加速阵列,包含8个DSP簇,每簇内含2个3…

论文笔记：（CVPR2019）Relation-Shape Convolutional Neural Network for Point Cloud Analysis

目录 摘要 一.引言 二.相关工作 基于视图和体素的方法 点云上的深度学习 相关性学习 三.形状意识表示学习 3.1关系-形状卷积 建模 经典CNN的局限性 变换:从关系中学习 通道提升映射 3.2性质 置换不变性 对刚性变换鲁棒 点相互作用 权重共享 3.3再讨论2D网格卷积 3.4用于点云分析的RS-CNN 3.5应用细节 四.实验 4.1点云分析 形状分类 形状部件分割 法向量估计 4.2 RS-CNN设计分析 消融研究 聚合函数A 映射函数M 低级关系h 点置换和刚性变换的鲁棒性 4.3…

【论文阅读】ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices

ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for MobileDevices…

卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)简析

目录 1 神经网络 2 卷积神经网络 2.1 局部感知 2.2 参数共享 2.3 多卷积核 2.4 Down-pooling 2.5 多层卷积 3 ImageNet-2010网络结构 4 DeepID网络结构 5 参考资源 自今年七月份以来,一直在实验室负责卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN),期间配置和使用过theano和cuda-convnet.cuda-convnet2.为了增进CNN的理解和使用,特写此博文,以其与人交流,互有增益.正文之前,先…

深度学习FPGA实现基础知识10(Deep Learning（深度学习）卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN))

需求说明:深度学习FPGA实现知识储备 来自:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/41596663 说明:图文并茂,言简意赅. 自今年七月份以来,一直在实验室负责卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN),期间配置和使用过theano和cuda-convnet.cuda-convnet2.为了增进CNN的理解和使用,特写此博文,以其与人交流,互有增益.正文之前,先说几点自己对于CNN的感触.先明确一…

读paper:Deep Convolutional Neural Network using Triplets of Faces, Deep Ensemble, andScore-level Fusion for Face Recognition

今天给大家带来一篇来自CVPR 2017关于人脸识别的文章. 文章题目:Deep Convolutional Neural Network using Triplets of Faces, Deep Ensemble, and 摘要: 文章动机:人脸识别在一个没有约束的环境下,在计算机视觉中是一个非常有挑战性的问题.同一个身份的人脸当呈现不同的装饰,不同的姿势和不同的表情都可以使人脸看起来完全不同.这种相同身份的变化可以压倒不同身份的变化,这样给人脸识别带来更大的挑战,特别是在没有约束的环境下.…