【论文笔记之：Action-Decision Networks for Visual Tracking with Deep Reinforcement Learning】的更多相关文章

论文笔记之：Action-Decision Networks for Visual Tracking with Deep Reinforcement Learning

论文笔记之:Action-Decision Networks for Visual Tracking with Deep Reinforcement Learning  2017-06-06  21:43:53  这篇文章的 Motivation 来自于 MDNet: 本文所提出的 framework 为:…

论文笔记：SiamRPN++: Evolution of Siamese Visual Tracking with Very Deep Networks

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…

论文笔记：Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking

Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking 本文作者提出一个全卷积Siamese跟踪网络,该网络有两个分支,一个是上一帧的目标,一个是本帧的候选框,最终得到一个响应图.响应图的最大值就是目标所在的位置. 本文算法的核心是相似性学习,通过交叉相关计算两张图片的相似性. 本文的跟踪框架如下图所示: z表示真实目标,x表示候选图片.候选图片的尺寸是真是目标的四倍. 本网络的结构如下图所示;…

Deep Reinforcement Learning with Iterative Shift for Visual Tracking

Deep Reinforcement Learning with Iterative Shift for Visual Tracking 2019-07-30 14:55:31 Paper: http://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/papers/Liangliang_Ren_Deep_Reinforcement_Learning_ECCV_2018_paper.pdf Code: not find yet. Paper List of Tra…

论文笔记之：Learning Multi-Domain Convolutional Neural Networks for Visual Tracking

Learning Multi-Domain Convolutional Neural Networks for Visual Tracking CVPR 2016 本文提出了一种新的CNN 框架来处理跟踪问题.众所周知,CNN在很多视觉领域都是如鱼得水,唯独目标跟踪显得有点“慢热”,这主要是因为CNN的训练需要海量数据,纵然是在ImageNet 数据集上微调后的model 仍然不足以很好的表达要跟踪地物体,因为Tracking问题的特殊性,至于怎么特殊的,且听细细道来. 目标跟踪之所以很少被 C…

Deep Reinforcement Learning for Visual Object Tracking in Videos 论文笔记

Deep Reinforcement Learning for Visual Object Tracking in Videos 论文笔记 arXiv 摘要:本文提出了一种 DRL 算法进行单目标跟踪,算是单目标跟踪中比较早的应用强化学习算法的一个工作.  在基于深度学习的方法中,想学习一个较好的 robust spatial and temporal representation for continuous video data 是非常困难的.  尽管最近的 CNN based tracke…

论文笔记-IGCV3：Interleaved Low-Rank Group Convolutions for Efficient Deep Neural Networks

论文笔记-IGCV3:Interleaved Low-Rank Group Convolutions for Efficient Deep Neural Networks 2018年07月11日 14:05:46 Liven_Zhu 阅读数 846   介绍 在这篇论文中,作者同时使用低秩核和稀疏核(low-rank and sparse kernel)来组成一个密集kernel.基于ICGV2的基础上,作者提出了ICGV3. 近几年,卷积网络在计算机视觉上的有效性已经得到了验证.目前卷积网络的…

论文笔记之：Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning

Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning ICML 2016 深度强化学习最近被人发现貌似不太稳定,有人提出很多改善的方法,这些方法有很多共同的 idea:一个 online 的 agent 碰到的观察到的数据序列是非静态的,然后就是,online的 RL 更新是强烈相关的.通过将 agent 的数据存储在一个 experience replay 单元中,数据可以从不同的时间步骤上,批处理或者随机采样.这种方法可以降低 non-st…

论文笔记之：Active Object Localization with Deep Reinforcement Learning

Active Object Localization with Deep Reinforcement Learning ICCV 2015 最近Deep Reinforcement Learning算是火了一把,在Google Deep Mind的主页上,更是许多关于此的paper,基本都发在ICML,AAAI,IJCAI等各种人工智能,机器学习的牛会顶刊,甚至是Nature,可以参考其官方publication page: https://www.deepmind.com/publicatio…

论文笔记：Learning how to Active Learn: A Deep Reinforcement Learning Approach

Learning how to Active Learn: A Deep Reinforcement Learning Approach 2018-03-11 12:56:04 1. Introduction: 对于大部分 NLP 的任务,得到足够的标注文本来进行模型的训练是一个关键的瓶颈.所以,active learning 被引入到 NLP 任务中以最小化标注数据的代价.AL 的目标是通过识别一小部分数据来进行标注,以此来降低 cost,选来最小化监督模型的精度. 毫无疑问的是,AL 对于其…

Re3 : Real-Time Recurrent Regression Networks for Visual Tracking of Generic Objects

Re3 : Real-Time Recurrent Regression Networks for Visual Tracking of Generic Objects 2019-10-04 14:42:54 Paper:https://arxiv.org/pdf/1705.06368.pdf Code(TensorFlow):https://gitlab.com/danielgordon10/re3-tensorflow Demo Video: https://www.youtube.com/…

论文笔记之：Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning

Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning ICML 2016 Best Paper 摘要:本文的贡献点主要是在 DQN 网络结构上,将卷积神经网络提出的特征,分为两路走,即:the state value function 和 the state-dependent action advantage function. 这个设计的主要特色在于 generalize learning across actions w…

论文笔记之：Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning

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…

论文笔记之：Human-level control through deep reinforcement learning

Human-level control through deep reinforcement learning Nature 2015 Google DeepMind Abstract RL 理论 在动物行为上,深入到心理和神经科学的角度,关于在一个环境中如何使得 agent 优化他们的控制,提供了一个正式的规范.为了利用RL成功的接近现实世界的复杂度的环境中,然而,agents 遇到了一个难题:他们必须从高维感知输入中得到环境的有效表示,然后利用这些来将过去的经验应用到新的场景中去.显著地,人…

论文阅读之: Hierarchical Object Detection with Deep Reinforcement Learning

Hierarchical Object Detection with Deep Reinforcement Learning NIPS 2016 WorkShop  Paper : https://arxiv.org/pdf/1611.03718v1.pdf Project Page : https://github.com/imatge-upc/detection-2016-nipsws  摘要: 我们提出一种基于深度强化学习的等级物体检测方法 (Hierarchical Object  De…

Deep Reinforcement Learning for Dialogue Generation 论文阅读

本文来自李纪为博士的论文 Deep Reinforcement Learning for Dialogue Generation. 1,概述 当前在闲聊机器人中的主要技术框架都是seq2seq模型.但传统的seq2seq存在很多问题.本文就提出了两个问题: 1)传统的seq2seq模型倾向于生成安全,普适的回答,例如“I don’t know what you are talking about”.为了解决这个问题,作者在更早的一篇文章中提出了用互信息作为模型的目标函数.具体见A Diversi…

深度学习课程笔记（十八）Deep Reinforcement Learning - Part 1 (17/11/27) Lectured by Yun-Nung Chen @ NTU CSIE

深度学习课程笔记(十八)Deep Reinforcement Learning - Part 1 (17/11/27) Lectured by Yun-Nung Chen @ NTU CSIE 2018-08-11 13:42:23 This video can be found from: https://www.youtube.com/watch?v=yQdD_R_I6vc  Slides: https://www.csie.ntu.edu.tw/~yvchen/f106-adl/doc/1…

论文笔记之： Recurrent Models of Visual Attention

Recurrent Models of Visual Attention Google DeepMind 模拟人类看东西的方式,我们并非将目光放在整张图像上,尽管有时候会从总体上对目标进行把握,但是也是将目光按照某种次序(例如,从上倒下,从左到右等等)在图像上进行扫描,然后从一个区域转移到另一个区域.这么一个一个的区域,就是定义的part,或者说是 glimpse.然后将这些区域的信息结合起来用于整体的判断和感受. 站在某个底层的角度,物体的显著性已经将这个物体研究的足够透彻.本文就是从这些东西…

论文笔记(1)-Dropout-Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors

Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors 是Hinton在2012年6月份发表的,从这篇文章开始提出dropout的相关理论.该文章中没有详细的理论说明,只是通过实验说明了dropout在大数据量的情况下是有效的.以下记录论文的重要部分 1.为了防止overfitting,使用dropout的方式,在数据量较大的情况下比较有效果. 2.hidden unit采用0.5的比例,随机被忽略.…

论文笔记：Diffusion-Convolutional Neural Networks （传播-卷积神经网络）

Diffusion-Convolutional Neural Networks (传播-卷积神经网络)2018-04-09 21:59:02 1. Abstract: 我们提出传播-卷积神经网络(DCNNs),一种处理 graph-structured data 的新模型.随着 DCNNs 的介绍,我们展示如何从 graph structured data 中学习基于传播的表示(diffusion-based representations),然后作为节点分类的有效基础.DCNNs 拥有多个有趣…

【论文笔记】Progressive Neural Networks 渐进式神经网络

Progressive NN Progressive NN是第一篇我看到的deepmind做这个问题的.思路就是说我不能忘记第一个任务的网络,同时又能使用第一个任务的网络来做第二个任务. 为了不忘记之前的任务,他们的方法简单暴力:对所有的之前任务的网络,保留并且fix,每次有一个新任务就新建一个网络(一列). 而为了能使用过去的经验,他们同样也会将这个任务的输入输入进所有之前的网络,并且将之前网络的每一层的输出,与当前任务的网络每一层的输出一起输入下一层. 每次有一个新的任务,就重新添加一列,然…

论文笔记——Factorized Convolutional Neural Networks

1. 论文思想 将3D卷积分解为spatial convolution in each channel and linear projection across channels. (spatial convolution + linear projection.) 2. 两种卷积对比 3. 总结 简单概括就是spatial conv + linear projection,但是在spatial conv的时候用了一个residual connection,感觉很有道理,例如是一个vertica…

论文笔记—Flattened convolution neural networks for feedforward acceleration

1. 论文思想 一维滤过器.将三维卷积分解成三个一维卷积.convolution across channels(lateral), vertical and horizontal direction. 2. 计算量对比 变换后计算量: 对比: 3. 总结 因为spatial convolution会带来大量的参数以及是非常耗时的,本文将三维卷积分解成了三个一维的卷积,极大的减少了计算量.其实,本文也引入了不对称卷积,再后来也证实了这种不对称卷积Nx1和1xN,对准确率是有提升的.…

论文笔记《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》

一.Abstract 提出了一种end-to-end的做semantic segmentation的方法,也就是FCN,是我个人觉得非常厉害的一个方法. 二.亮点 1.提出了全卷积网络的概念,将Alexnet这种的最后的全连接层转换为卷积层,好处就是可以输入任意的scale. 只不过在输出的scale不同的时候,feature map的大小也不同,因为这里的目的是最piexl的语义分割,所以其实不重要. 在Alexnet基础上, 最后的channel=4096的feature map经过一个1x…

论文阅读：MDNet: Learning Multi-Domain Convolutional Neural Networks for Visual Tracking

前言 CVPR2016 来自Korea的POSTECH这个团队   大部分算法(例如HCF, DeepLMCF)只是用在大量数据上训练好的(pretrain)的一些网络如VGG作为特征提取器,这些做法证实利用CNN深度特征对跟踪结果有显著提升. 但是毕竟clssification 和 tracking是两个不同的课题 (predicting object class labels VS locating targets of arbitrary classes.) 所以作者设计了一个网络来做跟踪…

论文笔记：多标签学习综述（A review on multi-label learning algorithms）

2014 TKDE(IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering) 张敏灵,周志华 简单介绍 传统监督学习主要是单标签学习,而现实生活中目标样本往往比较复杂,具有多个语义,含有多个标签.本综述主要介绍了多标签学习的一些相关内容,包括相关定义,评价指标,8个多标签学习算法,相关的其它任务. 论文大纲 相关定义:学习任务,三种策略 评价指标:基于样本的评价指标,基于标签的评价指标 学习算法:介绍了8个有代表性的算法,4个基于问题转化的算法和4…

论文笔记之：Playing Atari with Deep Reinforcement Learning

Playing Atari with Deep Reinforcement Learning <Computer Science>, 2013 Abstract: 本文提出了一种深度学习方法,利用强化学习的方法,直接从高维的感知输入中学习控制策略.模型是一个卷积神经网络,利用 Q-learning的一个变种来进行训练,输入是原始像素,输出是预测将来的奖励的 value function.将此方法应用到 Atari 2600 games 上来,进行测试,发现在所有游戏中都比之前的方法有效,甚至在…

论文笔记 - GRAD-MATCH: A Gradient Matching Based Data Subset Selection For Efficient Learning

Analysis Coreset 是带有权重的数据子集,目的是在某个方面模拟完整数据的表现(例如损失函数的梯度,既可以是在训练数据上的损失,也可以是在验证数据上的损失): 给出优化目标的定义: $w^t$ 是 t 轮得到的 coreset 权重,$X_t$ 是 t 轮得到的 coreset,$L$ 既可以是在训练数据上的损失,也可以是在验证数据上的损失,$L_T$ 是在 coreset 上的损失函数,$\theta_t$ 是 t 轮得到模型参数: 最小化 ERR 来使 Coreset 最好地模拟…

【论文 PPT】 【转】Human-level control through deep reinforcement learning（DQN）

最近在学习强化学习的东西,在网上发现了一个关于DQN讲解的PPT,感觉很是不错,这里做下记录,具体出处不详. =========================================================…

Summary on Visual Tracking: Paper List, Benchmarks and Top Groups

Summary on Visual Tracking: Paper List, Benchmarks and Top Groups 2018-07-26 10:32:15 This blog is copied from: https://github.com/foolwood/benchmark_results  Thanks for the careful list of visual tracking provided by foolwood  Visual Trackers CVPR20…