Weilin Huang--[TIP2015]Text-Attentional Convolutional Neural Network for Scene Text Detection) 目录 作者和相关链接 方法概括 创新点和贡献 方法细节 实验结果 问题讨论 总结与收获点 作者补充信息 参考文献 作者和相关链接 论文下载 作者: tong he, 黄伟林,乔宇,姚剑 方法概括 使用改进版的MSER(CE-MSERs,contrast-enhancement)提取候选字符区域: 使用新的CN…

Distilling the Knowledge in Neural Network Geoffrey Hinton, Oriol Vinyals, Jeff Dean preprint arXiv:1503.02531, 2015 NIPS 2014 Deep Learning Workshop 简单总结 主要工作(What) "蒸馏"(distillation):把大网络的知识压缩成小网络的一种方法 "专用模型"(specialist models):对于一个大…

论文地址:https://arxiv.org/abs/1707.06342 主要思想 选择一个channel的子集,然后让通过样本以后得到的误差最小(最小二乘),将裁剪问题转换成了优化问题. 这篇论文题目说是对filter的裁剪,其实是对channel的裁剪,对channel裁剪以后,当然涉及filter的裁剪. 对channel裁剪以后当然可以实现压缩和加速. 实现细节 在i+1层中选择channel的子集,因为filter i+1层的个数没有变,所以layer i + 2层的尺寸大小也没有变…

这是CVPR 2019的一篇oral. 预备知识点:Geometric median 几何中位数 \begin{equation}\underset{y \in \mathbb{R}^{n}}{\arg \min } \sum_{i=1}^{m}\left\|x_{i}-y\right\|\end{equation} 可以理解为距离给定点集欧式距离之和最近的点.这篇博客中有关于几何中位数的介绍:https://www.cnblogs.com/ybiln/p/4175695.html. 文中指出之…

1. 文章内容概述 本人精读了事件抽取领域的经典论文<Event Extraction via Dynamic Multi-Pooling Convolutional Neural Network>,并作出我的读书报告.这篇论文由中科院自动化所赵军.刘康等人发表于ACL2015会议,提出了用CNN模型解决事件抽取任务. 在深度学习没有盛行之前,解决事件抽取任务的传统方法,依赖于较为精细的特征设计已经一系列复杂的NLP工具,并且泛化能力较低.针对此类问题,这篇论文提出了一个新颖的事件抽取方法,能…

读这篇论文“ Multi Column Deep Neural Network for Traffic Sign Classification”是为了更加理解,论文“Multi-column Deep Neural Networks for Image Classification”…

目录 摘要 一.引言 二.相关工作 基于视图和体素的方法 点云上的深度学习 相关性学习 三.形状意识表示学习 3.1关系-形状卷积 建模 经典CNN的局限性 变换:从关系中学习 通道提升映射 3.2性质 置换不变性 对刚性变换鲁棒 点相互作用 权重共享 3.3再讨论2D网格卷积 3.4用于点云分析的RS-CNN 3.5应用细节 四.实验 4.1点云分析 形状分类 形状部件分割 法向量估计 4.2 RS-CNN设计分析 消融研究 聚合函数A 映射函数M 低级关系h 点置换和刚性变换的鲁棒性 4.3…

A NEW HYPERSPECTRAL BAND SELECTION APPROACH BASED ON CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK 文章地址:https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8127792 写在前面:各位朋友好,这是本人第一篇博客,为了不打击自己,决定从一篇易懂的paper的阅读笔记开始写起,写的不好不对的地方望各位朋友不吝赐教,在此先行谢过. 1.文章简介: 这是一篇运用卷积神经网…

HYPERSPECTRAL IMAGE CLASSIFICATION USING TWOCHANNEL  DEEP  CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK 论文地址:https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=7730324 1.文章简介: 该论文是用双通道卷积神经网络CNN分别提取空谱信息,然后将得到的抽象特征级联为全连接层的输入,以此作为空谱联合信息输入两层全连接层以及softmax层.此外,文中针对小…

今年去参加了ASPLOS 2017大会,这个会议总体来说我感觉偏系统和偏软一点,涉及硬件的相对少一些,对我这个喜欢算法以及硬件架构的菜鸟来说并不算非常契合.中间记录了几篇相对比较有趣的paper,今天简单写一篇. SC-DCNN: Highly-Scalable Deep Convolutional Neural Network using Stochastic Computing 单位作者: 我们知道在神经网络计算中,最主要的计算就是乘加,本篇重点就是解释了什么是Stochastic Comp…