目录 一. 存在的问题 1.提取局部特征的能力 2.点云密度不均问题 二.解决方案 1.改进特征提取方法: (1)采样层(sampling) (2)分组层(grouping) (3)特征提取层(feature learning) 2.解决点云密度不均问题: (1)多尺度分组(MSG) (2)多分辨率分组(MRG) 三.网络结构 四.实验 4.1欧式度量空间中的点云分类 4.2语义场景标注的点集分割 4.3非欧几里德度量空间中的点集分类 4.4特征可视化 五.总结及存在的问题 六.代码解读 Poi…

论文笔记1:Deep Learning         2015年,深度学习三位大牛(Yann LeCun,Yoshua Bengio & Geoffrey Hinton),合作在Nature上发表深度学习的综述性论文,介绍了什么是监督学习.反向传播来训练多层神经网络.卷积神经网络.使用深度卷积网络进行图像理解.分布式特征表示与语言处理.递归神经网络,并对深度学习技术的未来发展进行展望. 原文摘要: 1,深度学习可以让那些拥有多个处理层的计算模型来学习具有多层次抽象的数据的表示.        …

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…

1. 前言 多任务学习(Multi-task learning)是和单任务学习(single-task learning)相对的一种机器学习方法.在机器学习领域,标准的算法理论是一次学习一个任务,也就是系统的输出为实数的情况.复杂的学习问题先被分解成理论上独立的子问题,然后分别对每个子问题进行学习,最后通过对子问题学习结果的组合建立复杂问题的数学模型.多任务学习是一种联合学习,多个任务并行学习,结果相互影响. 拿大家经常使用的school data做个简单的对比,school data是用来预测…

Deep Metric Learning via Lifted Structured Feature Embedding CVPR 2016 摘要:本文提出一种距离度量的方法,充分的发挥 training batches 的优势,by lifting the vector of pairwise distances within the batch to the matrix of pairwise distances. 刚开始看这个摘要,有点懵逼,不怕,后面会知道这段英文是啥意思的. 引言部分…

Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning Google DeepMind Abstract 主流的 Q-learning 算法过高的估计在特定条件下的动作值.实际上,之前是不知道是否这样的过高估计是 common的,是否对性能有害,以及是否能从主体上进行组织.本文就回答了上述的问题,特别的,本文指出最近的 DQN 算法,的确存在在玩 Atari 2600 时会 suffer from substantial overestimation…

MatchNet: Unifying Feature and Metric Learning for Patch-Based Matching CVPR  2015 本来都写到一半了,突然笔记本死机了,泪崩!好吧,重新写!本文提出了一种联合的学习patch表示的一个深度网络 和 鲁棒的特征比较的网络结构.与传统的像SIFT特征点利用欧氏距离进行距离计算的方式不同,本文是利用全连接层,通过学习到的距离度量来表示两个描述符的相似性. 本文的贡献点如下: 1. 提出了一个新的利用深度网络架构基于pat…

目录 摘要 1.引言 2.相关工作 3.方法 3.1局部特征聚合的再思考 3.2 曲线分组 3.3 曲线聚合和CurveNet 4.实验 4.1 应用细节 4.2 基准 4.3 消融研究 5.总结 Walk in the Cloud: Learning Curves for Point Clouds Shape Analysis 漫步在云中:学习点云形状分析的曲线 论文地址:https://arxiv.org/abs/2105.01288 代码:https://curvenet.github.i…

Deep Recurrent Q-Learning for Partially Observable MDPs  摘要:DQN 的两个缺陷,分别是:limited memory 和 rely on being able to perceive the complete game screen at each decision point. 为了解决这两个问题,本文尝试用 LSTM 单元 替换到后面的 fc layer,这样就产生了 Deep Recurrent Q-Network (DRQN),…

Deep Attention Recurrent Q-Network 5vision groups  摘要:本文将 DQN 引入了 Attention 机制,使得学习更具有方向性和指导性.(前段时间做一个工作打算就这么干,谁想到,这么快就被这几个孩子给实现了,自愧不如啊( ⊙ o ⊙ ))   引言:我们知道 DQN 是将连续 4帧的视频信息输入到 CNN 当中,那么,这么做虽然取得了不错的效果,但是,仍然只是能记住这 4 帧的信息,之前的就会遗忘.所以就有研究者提出了 Deep Recurre…