Deeper and Wider Siamese Networks for Real-Time Visual TrackingUpdated on 2019-04-01 16:10:37 Paper (arXiv V3):https://arxiv.org/pdf/1901.01660.pdf Code:https://github.com/researchmm/SiamDW  (Training and Testing for SiamFC, but Testing only for Siam…

基于自适应颜色属性的目标追踪 Adaptive Color Attributes for Real-Time Visual Tracking 基于自适应颜色属性的实时视觉追踪 3月讲的第一篇论文,个人理解,存在非常多问题,欢迎交流! 这是CVPR2014年的文章. 名字翻译为基于自适应选择颜色属性的实时视觉跟踪.首先理解什么是Adaptive color attributes,文章中colorattributes把颜色分为11类,就是将RGB三种颜色细化为黑.蓝.棕.灰.绿.橙.粉.紫.红.白和…

gansh Fully-Convolutional Siamese Network for Object Tracking 摘要:任意目标的跟踪问题通常是根据一个物体的外观来构建表观模型．虽然也取得了不错的效果,但是他们这些 online-only approach 限制了模型可以学到的模型的丰富性．最近,已经有几个尝试开始探索深度卷积网络的强大的表达能力(express power)．但是,当跟踪目标提前未知时,需要在线的执行 SGD 来适应网络的权重,严重的影响了系统的速度．本文中,我们提出…

Learning Dynamic Memory Networks for Object Tracking  ECCV 2018Updated on 2018-08-05 16:36:30 Paper: arXiv version Code: https://github.com/skyoung/MemTrack (Tensorflow Implementation) [Note]This paper is developed based on Siamese Network and DNC(Na…

论文地址:MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications MobileNet由Google提出的一种新的卷积计算方法,旨在加速卷积计算过程. 为了减小网络模型大小,提出了两种比较暴力的裁剪方法. (1) 直接对channel进行裁剪,这种随机砍掉一些channel,也太暴力了吧,砍多了效果肯定不好,想想都知道. (2) 减少输入图像的分辨率,也就是减小输入的尺寸大小. 我们还是关…

Learning Convolutional Neural Networks for Graphs 2018-01-17  21:41:57 [Introduction] 这篇 paper 是发表在 ICML 2016 的:http://jmlr.org/proceedings/papers/v48/niepert16.pdf 上图展示了传统 CNN 在 image 上进行卷积操作的工作流程.(a)就是通过滑动窗口的形式,利用3*3 的卷积核在 image 上进行滑动,来感知以某一个像素点为中心…

Graph Attention Networks 2018-02-06  16:52:49 Abstract: 本文提出一种新颖的 graph attention networks (GATs), 可以处理 graph 结构的数据,利用 masked self-attentional layers 来解决基于 graph convolutions 以及他们的预测 的前人方法(prior methods)的不足. 对象:graph-structured data. 方法:masked self-a…

目标: 怎么训练很深的神经网络 然而过深的神经网络会造成各种问题,梯度消失之类的,导致很难训练 作者利用了类似LSTM的方法,通过增加gate来控制transform前和transform后的数据的比例,称为Highway network 至于为什么会有效...大概和LSTM会有效的原因一样吧. 方法: 首先是普通的神经网络,每一层H从输入x映射到输出y,H通常包含一个仿射变换和一个非线性变换,如下 在这个基础上,highway network添加了两个gate 1)T:trasform gat…

这篇paper使用DropConnect来规则化神经网络.dropconnect和dropout的区别如下图所示.dropout是随机吧隐含层的输出清空,而dropconnect是input unit到hidden unit输入权值以1-p的概率清0 dropout的关键公式,其中m是size为d的列向量格式如下[0 0 1 0 0 0 1 1 ]T .这样的话就把隐层到输出层以一定的概率清空,概率一般为0.5 dropconnect的关键公式,其中M和上面的m一个含义.这个就是说从输入层到隐层…

SiamRPN++: Evolution of Siamese Visual Tracking with Very Deep Networks 2019-04-02 12:44:36 Paper:https://arxiv.org/pdf/1812.11703.pdf Project:https://lb1100.github.io/SiamRPN++ 1. Background and Motivation: 与 CVPR 2019 的另一篇文章 Deeper and Wider Siames…