[论文阅读] 颜色迁移-N维pdf迁移 文章: N-Dimensional Probability Density Function Transfer and its Application to Colour Transfer, [paper ][code] 1-算法原理 简单来说, 本文将图像看作是随机变量的一组样本, 图像之间的颜色迁移可以看作是样本之间分布的迁移. 因而本文的方法就是寻找样本分布之间的迁移方法. 如下图所示为文中给出的2d pdf迁移方法的示例. 具体的, 本文算法步骤如…
[论文阅读] 颜色迁移-Correlated Color Space 文章: Color transfer in correlated color space, [paper], [matlab code], [opencv code] 1-算法原理 本文算法比较简单, 其原理是把原始图像本身的空间分布进行归一化, 然后通过旋转平移缩放等变换, 变换到目标图像的空间分布, 如下所示: \[I = T_t \cdot R_t \cdot S_t \cdot S_t \cdot S_s \cdot…
[论文阅读] 颜色迁移-Linear Monge-Kantorovitch(MKL) 文章: The Linear Monge-Kantorovitch Linear Colour Mapping for Example-Based Colour Transfer, [paper], [matlab代码] 1-算法原理 本文将颜色迁移变成数据分布的转换问题, 因而本文需要解决2个方面的问题, 如何描述图像颜色分布, 二是如何对数据分布进行变换. 对于数据分布, 本文使用均值和协方差来对数据分布进…
颜色迁移-EM概率分割的局部颜色迁移 文章: Local Color Transfer via Probabilistic Segmentation by Expectation-Maximization,[paper][code(未公开)] 本文目的为: 图像局部颜色迁移. 1-符号说明 在进行本文算法原理说明之前, 先对一些英文缩写进行简单说明: EM: Expectation-Maximization, 期望最大化, 是一种非监督期望最大化算法, 结合了极大似然和迭代求解的方法去预估数据的…
[论文阅读笔记] Community aware random walk for network embedding 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 先前许多算法都只考虑了网络的局部拓扑结构信息,忽略了原始网络中潜藏的社区信息. (2) 主要贡献 Contribution: 为了结合聚类将表示学习应用于基于图结构的社区发现任务上,本文在随机游走过程中结合了社区信息,使得同社区节点具有相近的表示向量,方便聚类任务. (3) 算法原理 CARE算法框架主要包含两个…
论文阅读笔记 Word Embeddings A Survey 收获 Word Embedding 的定义 dense, distributed, fixed-length word vectors, built using word co-occurrence statistics as per the distributional hypothesis. 分布式假说(distributional hypothesis) word with similar contexts have the…
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…
[论文阅读]阿里DIN深度兴趣网络之总体解读 目录 [论文阅读]阿里DIN深度兴趣网络之总体解读 0x00 摘要 0x01 论文概要 1.1 概括 1.2 文章信息 1.3 核心观点 1.4 名词解释 0x02 解读思路 2.1 Memorization 和 Generalization 2.1.1 Memorization 2.1.2 Generalization 2.2 发展脉络 0x03 DNN 3.1 深度模型思路 3.2 DNN模型 3.3 工作机制 3.4 模型特点 0x04 DIN…
[论文阅读]阿里DIEN深度兴趣进化网络之总体解读 目录 [论文阅读]阿里DIEN深度兴趣进化网络之总体解读 0x00 摘要 0x01论文概要 1.1 文章信息 1.2 基本观点 1.2.1 DIN的问题 1.2.2 DIEN创新 1.3 名词解释 0x02 总体概要 2.1 模型架构 0x03 兴趣抽取层 3.1 之前工作 3.2 GRU 3.3 辅助损失 3.3.1 辅助损失 3.3.2 全局损失 3.3.3 辅助损失作用 3.4 总结 0x04 兴趣进化层 4.1 演化规律 4.2 AUG…
BERT 论文阅读 BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 由 @快刀切草莓君 阅读编写. 1 引言 两种为下游任务应用预训练模型表示的现存策略 基于特征 e.g. ELMo:使用包括预训练表示作为额外特征的特定任务架构 精调 e.g. GPT Generative Pre-trained Transformer 引入最少的特定任务参数 这两种策略都使用了单一方向语言模型 限…