基于内容感知深度特征压缩的高速视觉跟踪 论文下载:http://cn.arxiv.org/abs/1803.10537对于视频这种高维度数据,作者训练了多个自编码器AE来进行数据压缩,至于怎么选择具体的网络,作者又训练了一个基于目标选择具体AE的网络,再根据压缩后的特征图,进行协相关过滤操作追踪目标. 本文有趣的地方在于:1. 两种加噪声的操作,既增加了鲁棒性,又相当于数据增强.2. 为了自编码器的平稳训练和防过拟合提出了multi-stage distance loss.3. 最后移除相应低的…

Deep Meta Learning for Real-Time Visual Tracking based on Target-Specific Feature Space  2018-01-04  15:58:15  写在前面:为什么要看这个paper?这篇 paper 貌似是第一个将 meta-learning 应用到 visual tracking 领域的,取得了速度和精度较好的平衡. Introduction: 我们知道,tracking 中比较重要的就是 target object…

这篇论文是要解决 person re-identification 的问题.所谓 person re-identification,指的是在不同的场景下识别同一个人(如下图所示).这里的难点是,由于不同场景下的角度.背景亮度等等因素的差异,同一个人的图像变化非常大,因而不能使用一般的图像分类的方法.论文采用了一种相似性度量的方法来促使神经网络学习出图像的特征,并根据特征向量的欧式距离来确定相似性.除此之外,论文通过对网络的训练过程进行分析,提出了一种计算效率更高的模型训练方法. 论文方法 相似性…

为了降低大规模分布式训练时的通信开销,作者提出了一种名为深度梯度压缩(Deep Gradient Compression, DGC)的方法.DGC通过稀疏化技术,在每次迭代时只选择发送一部分比较"重要"的梯度元素,以达到降低整个训练过程通信量的目的.为了保证使用DGC后模型的精度,作者还使用了几种花里胡哨的技术,包括动量修正(momentum correction).本地梯度裁剪(local gradient cliping).动量因子遮蔽(momentum factor maskin…

论文题目<Deep Feature Extraction and Classification of Hyperspectral Images Based on Convolutional Neural Networks> 论文作者:Y ushi Chen, Member , IEEE, Hanlu Jiang, Chunyang Li, Xiuping Jia, Senior Member , IEEE, and Pedram Ghamisi, Member , IEEE 论文发表年份:20…

论文题目<Hyperspectral Image Classification With Deep Feature Fusion Network> 论文作者:Weiwei Song, Shutao Li, Leyuan Fang,Ting Lu 论文发表年份:2018 网络简称:DFFN 发表期刊:IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  一.本文提出的挑战 1.由于光谱混合和光谱特征空间变异性的存在,HSIs通常具有非常复杂的空间…

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: Dual Deep Network for Visual Tracking  2017-10-17 21:57:08  先来看文章的流程吧 ... 可以看到,作者所总结的三个点在于: 1. 文章将 边界和形状信息结合到深度网络中.底层 feature 和 高层 feature 结合起来,得到 coarse prior map,然后用 ICA-R model 得到更加显著的物体轮廓,以得到更好的似然性模型: 2. Dual network 分别处理两路不同的网络,使得前景和背景更加具有…

文章:Deep Clustering for Unsupervised Learning of Visual Features 作者:Mathilde Caron, Piotr Bojanowski, Armand Joulin, and Matthijs Douze 来自于:Facebook AI Research 发表于:ECCV 2018 目录 •相关链接 •相关方法介绍 •文章出发点 •文章亮点与贡献 •方法细节 •实验结果 •分析与总结 相关链接 论文:https://arxiv.or…

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…

原文再续,书接一上回.话说上一次我们讲到了Correlation Filter类 tracker的老祖宗MOSSE,那么接下来就让我们看看如何对其进一步地优化改良.这次要谈的论文是我们国内Zhang Kaihua团队在ECCV 2014上发表的STC tracker:Fast Visual Tracking via Dense Spatio-Temporal Context Learning.相信做跟踪的人对他们团队应该是比较熟悉的了,如Compressive Tracking就是他们的杰作之一…

Multiple Feature Fusion via Weighted Entropy for Visual Tracking ICCV 2015 本文主要考虑的是一个多特征融合的问题．如何有效的进行加权融合,是一个需要解决的问题．本文提出一种新的 data-adaptive visual tracking approach 通过 weighted entropy 进行多特征融合．并非像许多方法所做的简单的链接在一起的方法,本文采用加权的 entropy 来评价目标状态和背景状态之间的区分性,…

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:…

<Deep web data extraction based on visual information processing>作者 J Liu 上海海事大学 2017 AIHC会议登载引用 Liu J, Lin L, Cai Z, et al. Deep web data extraction based on visual information processing[J]. Journal of Ambient Intelligence & Humanized Computin…

端到端学习几何和背景的深度立体回归 摘要     本文提出一种新型的深度学习网络,用于从一对矫正过的立体图像回归得到其对应的视差图.我们利用问题(对象)的几何知识,形成一个使用深度特征表示的代价量(cost volume).我们通过对这一匹配代价卷使用3D卷积来学习结合上下文信息.利用本文提出的一种可微分的soft argmin操作可以对匹配代价卷回归得到视差值,这使得我们可以直接端到端地训练我们的网络达到亚像素级别的精度,而不需要任何后处理和正则化.我们在Scene Flow和 KITTI数据…

论文地址:https://arxiv.org/abs/1610.09650 主要思想 这篇文章就是用teacher-student模型,用一个teacher模型来训练一个student模型,同时对teacher模型的输出结果加以噪声,然后来模拟多个teacher,这也是一种正则化的方法. 1. teacher输出的结果加噪声以后,然后和student的输出结果计算L2 loss,作为student网络的反馈. 2. 加噪声 3. 计算L2 loss 4. 反向传播,更新参数 5. 算法过程 注意…

这篇博客对论文进行了部分翻译http://blog.csdn.net/vintage_1/article/details/19546953,不过个人觉得博主有些理解有误. 这篇博客简单分析了代码http://www.cnblogs.com/zeadoit/p/4161427.html 本文的DLT算法在无监督特征的学习,是在线下训练阶段使用SDAE从大量图像数据中学到图像特征,首次运用一层一层的预训练,然后整个SDAE就是fine-tuned. 在线跟踪过程中,一个附加的分类层来对部分训练好的S…

本文转自:https://blog.csdn.net/weixin_40645129/article/details/81173088 CVPR2018已公布关于视频目标跟踪的论文简要分析与总结 一,A Twofold Siamese Network for Real-Time Object Tracking 论文名称 A Twofold Siamese Network for Real-Time Object Tracking 简介 此算法在SiamFC的基础上增加了语义分支,进一步提升Sia…

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…

背景: 目前,在实时跟踪领域存在着越来越多的先进方法,同时也极大地促进了该领域的发展.主要有两种不同的基于深度学习的跟踪方法:1.由在线跟踪器组成,这些跟踪器依赖网络连续的微调来学习目标的变化外观,精度虽高,但无法满足实时要求:2.基于相关滤波器的跟踪器组成,利用原始深度卷积特征,如Imagenet中包含的一般对象,存在高维度的问题,另外,相关滤波器计算时间随着特征维度的增加而增加,也不满足实时要求. 在2018年的CVPR会议上,出现了这样一篇文章:<Context-aware Deep Fe…

这个应该是目前最全的Tracking相关的文章了 一.Surveyand benchmark: 1.      PAMI2014:VisualTracking_ An Experimental Survey,代码:http://alov300pp.joomlafree.it/trackers-resource.html 2.      CVPR2013:Online Object Tracking: A Benchmark(需FQ) 3.      SignalProcessing  2011:…

Survey Recent Advances in Efficient Computation of Deep Convolutional Neural Networks, [arxiv '18] A Survey of Model Compression and Acceleration for Deep Neural Networks [arXiv '17] Quantization The ZipML Framework for Training Models with End-to-En…

Awesome Deep Vision  A curated list of deep learning resources for computer vision, inspired by awesome-php and awesome-computer-vision. Maintainers - Jiwon Kim, Heesoo Myeong, Myungsub Choi, Jung Kwon Lee, Taeksoo Kim We are looking for a maintainer…

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! 1.Abstract: 本文主要介绍的是2015年以来关于深度图像/视频编码的代表性工作,主要可以分为两类:深度编码方案以及基于传统编码方案的深度工具.对于深度编码方案,像素概率建模和自动编码器是两种方法,分别可以看作是预测编码方案和变换编码方案.对于深度工具,有几种使用深度学习来执行帧内预测.帧间预测.跨通道预测.概率分布预测.变换.后处理.环内滤波器.上/下采样以及编码优化的建议技术.为了倡导基于深度学习的视频编码研究,本文对我们…

两派 1. 新的卷机计算方法 这种是直接提出新的卷机计算方式,从而减少参数,达到压缩模型的效果,例如SqueezedNet,mobileNet SqueezeNet: AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters and <0.5MB model size 修改网络结构,类似于mobileNet MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Appli…

Where can I start with Deep Learning? By Rotek Song, Deep Reinforcement Learning/Robotics/Computer Vision/iOS | 03/01/2017   If you are a newcomer to the Deep Learning area, the first question you may have is “Which paper should I start reading from?…

CVPR 2018大会将于2018年6月18~22日于美国犹他州的盐湖城(Salt Lake City)举办. CVPR2018论文集下载:http://openaccess.thecvf.com/menu.py 目前CVPR2018论文还不能打包下载,但可以看到收录论文标题的清单,感兴趣的可以自行google/baidu下载 详细可以点击链接:https://github.com/amusi/daily-paper-computer-vision/blob/master/2018/cvpr20…

Deep Learning of Graph Matching 阅读笔记 CVPR2018的一篇文章,主要提出了一种利用深度神经网络实现端到端图匹配(Graph Matching)的方法. 该篇文章理论性较强,较难读懂... 论文链接 介绍这篇文章之前,需要先了解一下什么是图匹配,图匹配是干嘛的. 图匹配 图匹配简单来说就是将已有的两个图中对应的顶点关联起来实现能量函数最大.以多目标跟踪任务来说,每帧图像中的观测都可以构成一个拓扑图,希望将两帧图像中的拓扑图匹配起来以实现同一条轨迹中的观测成功匹…

最近在学深度学习相关的东西,在网上搜集到了一些不错的资料,现在汇总一下: Free Online Books  by Yoshua Bengio, Ian Goodfellow and Aaron Courville Neural Networks and Deep Learning42 by Michael Nielsen Deep Learning27 by Microsoft Research Deep Learning Tutorial23 by LISA lab, University…

Introduction Many approaches to object oriented modeling tend not to scale well when the applications grow in size and complexity. Context Mapping is a general purpose technique, part of the Domain Driven Design (DDD) toolkit, helps the architects an…