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bitcask论文翻译/笔记
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PointCNN 论文翻译解析
1. 前言 卷积神经网络在二维图像的应用已经较为成熟了,但 CNN 在三维空间上,尤其是点云这种无序集的应用现在研究得尤其少.山东大学近日公布的一项研究提出的 PointCNN 可以让 CNN 在点云数据的处理刷新了多项深度学习任务的纪录.由于项目需要,我对PointCNN论文的核心部分做了翻译及部分解析,希望能够帮助大家更好地学习理解PointCNN. 2. 概述 如Fig1,传统的卷积作用在二维图像上.在图像中数据是结构化存储的.直接对图像应用卷积核 就能从这种二维空间结构中获取信息.而点云…
深度学习论文翻译解析(六):MobileNets:Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Appliications
论文标题:MobileNets:Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Appliications 论文作者:Andrew G.Howard Menglong Zhu Bo Chen ..... 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1704.04861.pdf (https://arxiv.org/abs/1704.04861) 代码地址: TensorFlow官方 github-Tensorflo…
【DL论文精读笔记】Object Detection in 20 Y ears: A Survey目标检测综述
目标检测20年综述(2019) 摘要 Abstract 该综述涵盖了400篇目标检测文章,时间跨度将近四分之一世纪.包括目标检测历史上的里程碑检测器.数据集.衡量指标.基本搭建模块.加速技术,最近的sota检测模型.还引入了一些重要的目标检测应用,比如行人检测.人脸检测.文本检测等.对这些技术以及挑战做出深度的解析. 1. Introduction 目标检测的其中一个基本任务:什么物体?在什么位置? 目标检测是计算机图像任务的基础,比如实例分割.图像翻译.目标追踪. 从应用层面来看,目标检测又被…
Tacotron2论文阅读笔记
Tacotron2 NATURAL TTS SYNTHESIS BY CONDITIONING WAVENET ON MEL SPECTROGRAM PREDICTIONS论文阅读笔记 先推荐一篇比较好的翻译,但不完整机器之心Tacotron2 简介 历史回顾: 前期方法:级联合成 .统计参量 特点:低沉不自然 方法:Wavenet 时域波形生成模型 特点:音质提高但是输入繁杂 Tacotron2 seq2seq 从字符序列到soectrograms,简化了语言声学特征产生的步骤 vocoder…
论文阅读笔记 - YARN : Architecture of Next Generation Apache Hadoop MapReduceFramework
作者:刘旭晖 Raymond 转载请注明出处 Email:colorant at 163.com BLOG:http://blog.csdn.net/colorant/ 更多论文阅读笔记 http://blog.csdn.net/colorant/article/details/8256145 == 目标问题 == 下一代的Hadoop框架,支持10,000+节点规模的Hadoop集群,支持更灵活的编程模型 == 核心思想 == 固定的编程模型,单点的资源调度和任务管理方式,使得Hadoop 1…
论文阅读笔记 - Mesos: A Platform for Fine-Grained ResourceSharing in the Data Center
作者:刘旭晖 Raymond 转载请注明出处 Email:colorant at 163.com BLOG:http://blog.csdn.net/colorant/ 更多论文阅读笔记 http://blog.csdn.net/colorant/article/details/8256145 == 目标问题 == 为了提高资源的利用率以及满足不同应用的需求,在同一集群内会部署各种不同的分布式运算框架(cluster computing framework),他们有着各自的调度逻辑. Mesos…
[原创]Faster R-CNN论文翻译
Faster R-CNN论文翻译 Faster R-CNN是互怼完了的好基友一起合作出来的巅峰之作,本文翻译的比例比较小,主要因为本paper是前述paper的一个简单改进,方法清晰,想法自然.什么想法?就是把那个一直明明应该换掉却一直被几位大神挤牙膏般地拖着不换的选择性搜索算法,即区域推荐算法.在Fast R-CNN的基础上将区域推荐换成了神经网络,而且这个神经网络和Fast R-CNN的卷积网络一起复用,大大缩短了计算时间.同时mAP又上了一个台阶,我早就说过了,他们一定是在挤牙膏. F…
R-CNN论文翻译
R-CNN论文翻译 Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 用于精确物体定位和语义分割的丰富特征层次结构 2017-11-29 摘要 过去几年,在权威数据集PASCAL上,物体检测的效果已经达到一个稳定水平.效果最好的方法是融合了多种图像低维特征和高维上下文环境的复杂结合系统.在这篇论文里,我们提出了一种简单并且可扩展的检测算法,可以将mAP在VOC2012最…
SSD: Single Shot MultiBoxDetector英文论文翻译
SSD英文论文翻译 SSD: Single Shot MultiBoxDetector 2017.12.08 摘要:我们提出了一种使用单个深层神经网络检测图像中对象的方法.我们的方法,名为SSD,将边界框的输出空间离散化为一组默认框,该默认框在每个特征图位置有不同的宽高比和尺寸.在预测期间,网络针对每个默认框中的每个存在对象类别生成分数,并且对框进行调整以更好地匹配对象形状.另外,网络组合来自具有不同分辨率的多个特征图的预测,以适应处理各种尺寸的对象.我们的SSD模型相对于需要region…
R-FCN论文翻译
R-FCN论文翻译 R-FCN: Object Detection viaRegion-based Fully Convolutional Networks 2018.2.6 论文地址:R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks 代码地址:https://github.com/daijifeng001/r-fcn(matlab版) https://github.com/YuwenXiong/py…