对于有想法改良描述子却无从下手的同学还是比较有帮助的. Abstract 在这个文章中我们提出了一种嵌入continues and selector(感觉就是analogue和digital的区别)线索到binary feature descriptor (比如ORB用的BRIEFF) 这种嵌入方式是通过一个二进制string来延长描述子,这个二进制string编码了这个cues,并且支持hamming distance metric. (厉害了,一直想学学看如果设计描述子,如果能把语义的信息编…

遍历二叉树   traversing binary tree 线索二叉树 threaded binary tree 线索链表 线索化 1. 二叉树3个基本单元组成:根节点.左子树.右子树 以L.D.R分别表示遍历左子树.访问根节点.遍历右子树 可能的情况6种 排列A3 2 LDR LRD DLR DRL RLD RDL 若限定先左后右 LDR LRD  中根序遍历  后根序遍历 DLR  先根序遍历 先/中/后 序遍历…

论文Learning Spread-out Local Feature Descriptors 为什么介绍此文:引入了一种正则化手段,结合其他网络的损失函数,尤其是最新cvpr 2018的hardnet(Working hard to know your neighbor’s margins: Local descriptor learning loss),可以达到state-of-the-art.同时本文大量总结性工作也比较好(据以参考下面第3节),所以一同拿来分享,同时参考上一篇阅读也不错.…

MySQL创建数据库 只想sql文件创建表时候提示 The 'InnoDB' feature is disabled; you need MySQL built with 'InnoDB' to have it working 原因: 有可能是mysql配置文件my.ini文件中skip-innodb 开启了 ,找到mysql目录找到my.ini文件搜索定位到skip-innodb 解决办法 前面加上#  ---->#skip-innodb 重新启动mysql 开始输入cmd--->右键管理员…

题目翻译:学习 local feature descriptors 使用 triplets 还有浅的卷积神经网络.读罢此文,只觉收获满满,同时另外印象最深的也是一个浅(文章中会提及)字. 1 Contribution 这篇论文主要做的贡献有: 提出了一种复杂度更小的triplets,更浅,计算度复杂小,表现也很好. 并且借助一种 in-triplet mining的训练方法,降低了挖掘hard negatives的复杂度提高了表现. 论文还介绍了两种不同的loss function在不同的任务下…

论文的关注点在于如何提高bounding box的定位,使用的是概率的预测形式,模型的基础是region proposal.论文提出一个locNet的深度网络,不在依赖于回归方程.论文中提到locnet可以很容易与现有的detection系统结合,但我困惑的是(1)它们的训练的方法,这点论文中没有明确的提到,而仅仅说用迭代的方法进行(2)到底两者的融合后两个网络的结构是怎样呢?可以看做一个多任务的系统,还是存在两个网络呢? 检测方法 输入的候选bounding box(使用selective s…

Collaborative Spatioitemporal Feature Learning for Video Action Recognition 摘要 时空特征提取在视频动作识别中是一个非常重要的部分.现有的神经网络模型要么是分别学习时间和空间特征(C2D),要么是不加控制地联合学习时间和空间特征(C3D). 作者提出了一个新颖的neural操作,它通过在可学习的参数上添加权重共享约束来将时空特征encode collaboratively. 特别地,作者沿着体积视频数据的三个正交视图进行…

Stabilize an Unsupervised Feature Learning for LiDAR-based Place Recognition Peng Yin, Lingyun Xu, Zhe Liu, Lu Li, Hadi Salman, Yuqing He Abstract— Place recognition is one of the major challenges for the LiDAR-based effective localization and mappin…

这篇是10年ICML的论文,但是它是从原理上来分析池化的原因,因为池化的好坏的确会影响到结果,比如有除了最大池化和均值池化,还有随机池化等等,在eccv14中海油在顶层加个空间金字塔池化的方法.可谓多种多样.本文主要研究了最大池化和均值池化本文的翻译还是烂尾,后面没动力了. A Theoretical Analysis of Feature Pooling in Visual Recognition Y-lan Boureau,Jean  ponce, yann LeCun 摘要:许多当前的视觉…

[论文阅读笔记] node2vec:Scalable Feature Learning for Networks 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 由于DeepWalk的随机游走是完全无指导的随机采样,即随机游走不可控.本文从该问题出发,设计了一种有偏向的随机游走策略,使得随机游走可以在DFS和BFS两种极端搜索方式中取得平衡. (2) 主要贡献 Contribution: 本篇论文主要的创新点在于改进了随机游走的策略,定义了两个参数p和q,使得随机游走在BFS…