多篇开源CVPR 2020 语义分割论文 前言 1. DynamicRouting:针对语义分割的动态路径选择网络 Learning Dynamic Routing for Semantic Segmentation 作者团队:中科院&国科大&西安交大&旷视 论文链接:https://arxiv.org/abs/2003.10401 代码链接:https://github.com/yanwei-li/DynamicRouting 近年来,大量的人工搜索网络被应用于语义分割.然而,以…

原论文链接:https://gitee.com/shaoxuxu/DeepLearning_PaperNotes/blob/master/YOLOv1.pdf 笔记版论文链接:https://gitee.com/shaoxuxu/DeepLearning_PaperNotes/blob/master/YOLOv1-PaperNotes.pdf 你只需要看一次:统一的.实时的目标检测 1. 简介 (1)主要作者简介: Joseph Redmon:YOLOv1.YOLOv2.YOLOv3.DarkN…

org.hibernate.id.IdentifierGenerationException: Unknown integral data type for ids : java.lang.String id的数据类型要和id的生成策略相对应…

虽然国内必须FQ才能登录YouTube,但想必大家都知道这个网站.基本上算是世界范围内视频领域的最大的网站了,坐拥10亿量级的用户,网站内的视频推荐自然是一个非常重要的功能.本文就focus在YouTube视频推荐的DNN算法,文中不但详细介绍了Youtube推荐算法和架构细节,还给了不少practical lessons and insights,很值得精读一番.下图便是YouTube APP视频推荐的一个例子. 在推荐系统领域,特别是YouTube的所在视频推荐领域,主要面临三个挑战: 规模…

State-of-the-art object detection networks depend on region proposal algorithms to hypothesize object locations. Advances like SPPnet [7] and Fast R-CNN [5] have reduced the running time of these detection networks, exposing region proposal computati…

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…

深度学习图像分割综述 Image Segmentation Using Deep Learning: A Survey 原文连接:https://arxiv.org/pdf/2001.05566.pdf Abstract 图像分割应用包括场景理解.医学图像分析.机器人感知.视频监控.增强现实和图像压缩.本文涵盖了语义和实例分割的开创性工作,包括全卷积像素标记网络(FCN).编码器-解码器结构,多尺度和基于金字塔的方法.循环网络.视觉注意力模型.生成模型. 1. 引言 图像分割又分为两种,语义分割…

论文链接:https://arxiv.org/abs/1412.7062 摘要 该文将DCNN与概率模型结合进行语义分割,并指出DCNN的最后一层feature map不足以进行准确的语义分割,DCNN具有很强的空间不变性,因此比较擅长高层次的任务.该文通过在DCNN的最后一层添加一层CRF用来克服定位不准的问题.该文通过引入空洞算法来提高模型在GPU上的运行速度. 介绍 该文的一个主题是采用进行end-to-end训练的DCNN,相比传统的依赖,SIFT或者HOG等人工设计的特征会产生喜人的分…

Instance-aware Semantic Segmentation via Multi-task Network Cascades Jifeng Dai Kaiming He Jian Sun 本文的出发点是做Instance-aware Semantic Segmentation,但是为了做好这个,作者将其分为三个子任务来做: 1) Differentiating instances. 实例区分 2) Estimating masks. 掩膜估计 3) Categorizing obje…

深度学习在推荐系统的应用(二)中AFM的简单回顾 AFM模型(Attentional Factorization Machine) 模型原始论文 Attentional Factorization Machines:Learning the Weight of Feature Interactions via Attention Networks 模型架构 模型原理 \[ ŷ_{AFM}(x)=ω_0+∑_{i=1}^{n}ω_{i}x_{i}+p^T∑^{n}_{i=1}∑^{n}_{j=i+…