YOLO(You Only Look Once)是一个流行的目标检测方法,和Faster RCNN等state of the art方法比起来,主打检测速度快.截止到目前为止(2017年2月初),YOLO已经发布了两个版本,在下文中分别称为YOLO V1和YOLO V2.YOLO V2的代码目前作为Darknet的一部分开源在GitHub.在这篇博客中,记录了阅读YOLO两个版本论文中的重点内容,并着重总结V2版本的改进. Update@2018/04: YOLO v3已经发布!可以参考我的博客…

参考资料: 1.https://github.com/dragen1860/TensorFlow-2.x-Tutorials 2.<Adversarial Feature Learning> 本次是对阅读BiGAN论文的一个记录,包含我自己对于BiGAN的一些理解 因为BiGAN在代码实现上没有很大的不同,甚至类似经典GAN(详见:https://www.cnblogs.com/DAYceng/p/16365562.html),所以这里不做介绍 参考1中有源码 依然是免责声明:水平有限,有错误…

首先这是2018年一篇关于概念漂移综述的论文[1]. 最新的研究内容包括 (1)在非结构化和噪声数据集中怎么准确的检测概念漂移.how to accurately detect concept drift in unstructured and noisy datasets (2)怎么用一种可解释的方法来定量理解概念漂移.how to quantitatively understand concept drift in a explainable way (3)如何有效的结合相关知识和概念漂移.…

白翔的CRNN论文阅读 1.  论文题目 Xiang Bai--[PAMI2017]An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition 2.  论文思路和方法 1)  问题范围: 单词识别 2)  CNN层:使用标准CNN提取图像特征,利用Map-to-Sequence表示成特征向量: 3)  RNN层:使…

今天来看一看一个比较经典的语义分割网络,那就是FCN,全称如题,原英文论文网址:https://people.eecs.berkeley.edu/~jonlong/long_shelhamer_fcn.pdf 三位大佬:Jonathan Long Evan Shelhamer Trevor Darrell 这个网址是网上一个大佬记录的FCN的博客,同时深深感受到了自己与大佬的差距,但还是硬着头皮把论文阅读完成,贴出网址,和大家一起学习:https://blog.csdn.net/happyer8…

这是一个导读,可以快速找到我记录的关于人工智能(深度学习)加速芯片论文阅读笔记. ISSCC 2017 Session14 Deep Learning Processors: ISSCC 2017关于Deep Learning Processors的Slides笔记,主要参考了[1]中的笔记,自己根据paper和slides读一遍,这里记一下笔记,方便以后查阅. 14.1 A 2.9TOPS/W Deep Convolutional Neural Network SoC in FD-SOI 28…

论文阅读——FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection 概述 目前anchor-free大热,从DenseBoxes到CornerNet.ExtremeNet,以及最近的FSAF.FoveaBox,避免了复杂的超参数设计,而且具有很好的检测效果.本文作者提出了一种全卷积的单阶段目标检测算法,类似于语义分割的做法使用像素级预测.该检测框架简单有效,而且可以方便地用于其他任务. 简介 再啰嗦一下基于anchor的检测算法的缺陷: 1.检测…

论文阅读 | Region Proposal by Guided Anchoring 相关链接 论文地址:https://arxiv.org/abs/1901.03278 概述 众所周知,anchor策略是目标检测领域的基石.很多目标检测算法的高精度检测都依赖于密集的anchor策略,也就是在空间域上以预设的尺度和宽高比做均匀采样.但是,由于anchor策略产生大量冗余的anchor box,生成数目巨大的低质量负样本,导致正负样本严重失衡,而且还有IoU阈值设置.超参数设计困难等一系列问题.文…

作者: Dominik Moritz, Bill Howe, Jeffrey Heer 发表于CHI 2019, 三位作者都来自于University of Washington Interactive Data Lab 项目代码:https://github.com/uwdata/falcon 简介 Linked Visualization(链接可视化系统)是通过刷选.放缩等操作,在不同可视化视图上进行交互,链接(link)不同视图的操作,并更新视图的一种可视化方式.为了支持有效的探索,Lin…

 论文阅读:Face Recognition: From Traditional to Deep Learning Methods  <人脸识别综述:从传统方法到深度学习>     一.引言     1.探索人脸关于姿势.年龄.遮挡.光照.表情的不变性,通过特征工程人工构造feature,结合PCA.LDA.支持向量机等机器学习算法.     2.流程 人脸检测,返回人脸的bounding box 人脸对齐,用2d或3d的参考点,去对标人脸 人脸表达,embed 人脸匹配,匹配分数 二.人脸识…