Saliency maps

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目录问题细节变量扩展代码 Deep Inside Convolutional Networks: Visualising Image Classiﬁcation Models and Saliency Maps 问题这篇文章和ZFnet相似,旨在研究网络可视化的问题,根据分裂网络最后的向量来反推出最原始的图像,如果假设输入(input)是\(I\), 而输入图像对应的标签是\(c\), 而分类器的得分是\(S_c(I)\)(也就是第\(c\)个分量),那么我们希望找到一个\(I\)使…

Learning to Promote Saliency Detectors

Learning to Promote Saliency Detectors 原本放在了思否上, 但是公式支持不好, csdn广告太多, 在博客园/掘金上发一下 https://github.com/lartpang/Machine-Deep-Learning 缩写标注: SD: Saliency Detection ZSL: Zero-Shot Learning 关键内容: 没有训练直接将图像映射到标签中的DNN.相反,将DNN拟合为一个嵌入函数,以将像素和显著/背景区域的属性映射到度量空间.…

SalGAN: Visual saliency prediction with generative adversarial networks

SalGAN: Visual saliency prediction with generative adversarial networks 2017-03-17 摘要:本文引入了对抗网络的对抗训练机制来进行显著性物体的预测.虽然我们老板很不喜欢显著性,但是,做显著性检测的人还是会说:这是有意义的.如本文说的:恩,显著性可以作为 soft-attention,来引导其他计算机视觉任务的进行,也可以直接引导 marketing 领域. 本文区别于其他方法最显著的地方在于:the usage of…

saliency map [转]

基于Keras实现的代码文档 (图+说明) "Deep Inside Convolutional Networks: Visualising Image Classification Models and Saliency Maps" saliency map即特征图,可以告诉我们图像中的像素点对图像分类结果的影响. 计算它的时候首先要计算与图像像素对应的正确分类中的标准化分数的梯度(这是一个标量).如果图像的形状是(3, H, W),这个梯度的形状也是(3, H, W):对于图像中的…

四种比较简单的图像显著性区域特征提取方法原理及实现-----> AC/HC/LC/FT。

laviewpbt 2014.8.4 编辑 Email:laviewpbt@sina.com QQ:33184777 最近闲来蛋痛,看了一些显著性检测的文章,只是简单的看看,并没有深入的研究,以下将研究的一些收获和经验共享. 先从最简单的最容易实现的算法说起吧: 1. LC算法参考论文:Visual Attention Detection in Video Sequences Using Spatiotemporal Cues. Yun Zhai and Mubarak Shah. P…

论文笔记之：Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning

Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning ICML 2016 Best Paper 摘要:本文的贡献点主要是在 DQN 网络结构上,将卷积神经网络提出的特征,分为两路走,即:the state value function 和 the state-dependent action advantage function. 这个设计的主要特色在于 generalize learning across actions w…

Detecting diabetic retinopathy in eye images

Detecting diabetic retinopathy in eye images The past almost four months I have been competing in a Kaggle competition about diabetic retinopathy grading based on high-resolution eye images. In this post I try to reconstruct my progression through th…