论文笔记之:Visual Tracking with Fully Convolutional Networks ICCV 2015  CUHK 本文利用 FCN 来做跟踪问题,但开篇就提到并非将其看做是一个 黑匣子,只是用来提取特征,而是在大量的图像和 ImageNet 分类任务上关于 CNN 的 feature 做了大量的深度的研究.这些发现促使他们设计了该跟踪系统,他们发现: 不同的卷积层会从不同的角度来刻画目标.顶层的 layer 编码了更多的关于 语义特征并且可以作为种类检测器,而底层的…

一.FCN中的CNN 首先回顾CNN测试图片类别的过程,如下图: 主要由卷积,pool与全连接构成,这里把卷积与pool都看作图中绿色的convolution,全连接为图中蓝色的fully connected.卷积主要是获取高维特征,pool使图片缩小一半,全连接与传统神经网络相似作为权值训练,最后通过softmax输出概率最高的类别.上图中nxn表示feature map(特征图)大小, 如原图大小为227x227,经过卷积与pool后得到55x55的特征图(一层的特征图可以有多个类别).注意…

http://blog.csdn.net/carrierlxksuper/article/details/48918297 传统的跟踪方法依赖低维的人工特征,但这种特征对目标的外观变化等问题不够鲁棒. 与此相比,CNN从大量的数据中能够学到高级的信息,有较强的分类能力,这些特征有较好的泛化能力. 如果直接用CNN来跟踪的话,需要大量的数据来进行训练,这显然不合适.之前有人用DNN做在线跟踪并取得了不错的效果,但这个过程中,DNN被当做黑盒子来用.这篇文章从跟踪的角度研究了CNN特征的性质,发现了…

这篇论文主要介绍了如何使用图片级标注对像素级分割任务进行训练.想法很简单却达到了比较好的效果.文中所提到的loss比较有启发性. 大体思路: 首先同FCN一样,这个网络只有8层(5层VGG,3层全卷积).不同的是由于图片只有image-level的标注,所以输出图像的清晰度无法保证,所以没有反卷积.图片的分辨率很低很低,但这相对于我们的期望已经很好了. FCN框图 LOSS: 这个loss说明了很多道理,我们先贴原文: 我们只关注1.该图片中有label的dense output2.含有该lab…

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…

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…

这篇文章比较简单,但还是不想写overview,转自: https://blog.csdn.net/zimenglan_sysu/article/details/52451098 另外,读这篇paper的时候,一直想不明白白一个问题,就是他分出了\(k^2\)个Instance-sensitive score maps,他是怎么训练的..换句话说,ground truth是怎么弄的? 文章里只说了用logistics做损失函数,应该需要看代码,因为还没有搞分割的打算,先不详细了解代码. Inst…

目录 0. Paper link 1. Overview 2. position-sensitive score maps 2.1 Background 2.2 position-sensitive score maps 3. Architecture 3.1 backbone 3.2 Position-sensitive score maps & Position-sensitive RoI pooling 3.3 Training 3.4 Inference 3.5 À trous algo…

论文地址:FLGCNN:一种新颖的全卷积神经网络,用于基于话语的目标函数的端到端单耳语音增强 论文代码:https://github.com/LXP-Never/FLGCCRN(非官方复现) 引用格式:Zhu Y, Xu X, Ye Z. FLGCNN: A novel fully convolutional neural network for end-to-end monaural speech enhancement with utterance-based objective funct…

Xiang Bai--[CVPR2016]Multi-Oriented Text Detection with Fully Convolutional Networks 目录 作者和相关链接 方法概括 方法细节 创新点和贡献 实验结果 问题讨论 总结与收获点 作者和相关链接 作者: paper下载 方法概括 Step 1--文本块检测: 先利用text-block FCN得到salient map,再对salient map进行连通分量分析得到text block: Step 2--文本线形成:…