论文笔记： Dual Deep Network for Visual Tracking

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论文笔记： Dual Deep Network for Visual Tracking

论文笔记: Dual Deep Network for Visual Tracking 2017-10-17 21:57:08 先来看文章的流程吧 ... 可以看到,作者所总结的三个点在于: 1. 文章将边界和形状信息结合到深度网络中.底层 feature 和高层 feature 结合起来,得到 coarse prior map,然后用 ICA-R model 得到更加显著的物体轮廓,以得到更好的似然性模型: 2. Dual network 分别处理两路不同的网络,使得前景和背景更加具有…

[论文阅读笔记] Structural Deep Network Embedding

[论文阅读笔记] Structural Deep Network Embedding 本文结构解决问题主要贡献算法原理参考文献 (1) 解决问题现有的表示学习方法大多采用浅层模型,这可能不能捕获具有高度非线性的网络结构,导致学习到一个局部最优的节点向量表示. (2) 主要贡献 Contribution: 提出一个半监督的深度模型SDNE,包含多个非线性层,同时优化一阶和二阶相似度的目标函数来保留原始网络的局部和全局网络结构,因此可能能够捕获高度非线性的网络结构. (3) 算法原理简单…

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…

论文笔记——A Deep Neural Network Compression Pipeline: Pruning, Quantization, Huffman Encoding

论文<A Deep Neural Network Compression Pipeline: Pruning, Quantization, Huffman Encoding> Pruning by learning only the important connections. all connections with weights below a threshold are removed from the network. retrain the network to learn the…

论文笔记：Deep Attentive Tracking via Reciprocative Learning

Deep Attentive Tracking via Reciprocative Learning NIPS18_tracking Type:Tracking-By-Detection 本篇论文地主要创新是在将注意机制引入到目标跟踪摘要:源自认知神经科学地视觉注意促进人类对相关的内容的感知.近些年大量工作将注意机制引入到计算机视觉系统中.对于视觉跟踪来说,面临的最大问题在于目标外表的大尺度变化.自注图通过选择性关注临时的鲁棒特征提升视觉跟踪的性能.当前的一些检测跟踪算法主要使用额外的自注模型…

论文笔记：Deep feature learning with relative distance comparison for person re-identification

这篇论文是要解决 person re-identification 的问题.所谓 person re-identification,指的是在不同的场景下识别同一个人(如下图所示).这里的难点是,由于不同场景下的角度.背景亮度等等因素的差异,同一个人的图像变化非常大,因而不能使用一般的图像分类的方法.论文采用了一种相似性度量的方法来促使神经网络学习出图像的特征,并根据特征向量的欧式距离来确定相似性.除此之外,论文通过对网络的训练过程进行分析,提出了一种计算效率更高的模型训练方法. 论文方法相似性…

论文笔记：Deep Residual Learning

之前提到,深度神经网络在训练中容易遇到梯度消失/爆炸的问题,这个问题产生的根源详见之前的读书笔记.在 Batch Normalization 中,我们将输入数据由激活函数的收敛区调整到梯度较大的区域,在一定程度上缓解了这种问题.不过,当网络的层数急剧增加时,BP 算法中导数的累乘效应还是很容易让梯度慢慢减小直至消失.这篇文章中介绍的深度残差 (Deep Residual) 学习网络可以说根治了这种问题.下面我按照自己的理解浅浅地水一下 Deep Residual Learning 的基本思想,并…