目录 abstract 1. introduction 1.1 个性衡量方法 1.2 应用前景 1.3 伦理道德 2. Related works 3. Baseline methods 3.1 文本 3.2 音频 3.3 图像 3.4 多模态 4. Detailed overview 4.1 文本 4.1.1 LIWC/MRC 4.1.2 Receptiviti API 4.1.3 社交网络文本研究 4.1.4 深度神经网络应用 4.1.5 SenticNet 5 4.1.6 weighted…

(聊两句,突然记起来以前一个学长说的看论文要能够把论文的亮点挖掘出来,合理的进行概括23333) 传统的推荐系统方法获取的user-item关系并不能获取其中非线性以及非平凡的信息,获取非线性以及非平凡的信息恰恰是深度学习所具备的特点.论文对基于深度的学习的推荐系统方法进行了对比以及分类.文章的主要贡献有以下三点: > 对基于深度学习技术的推荐模型进行系统评价,并提出一种分类和组织当前工作的分类方案. > 提供现有技术的概述和总结 > 我们讨论挑战和开放性问题,并确定本研究中的新趋势和未…

该笔记基于:Multimodal Machine Learning:A Survey and Taxonomy 该论文是一篇对多模态机器学习领域的总结和分类,且发表于2017年,算是相当新的综述了.老师在课上推荐阅读,我花了三天大体看了一边,其中有很多实际的方法或者技术对我来说是全新的领域,也是未来学习的方向,但是对这个领域和其想解决的问题有了大致的了解.记录如下: 关键名词解释: Modality:A particular mode in which something exists or i…

目录 Visual Odometry: Part II - Matching, Robustness, and Applications ---- paper notes 特征点的选择与匹配 特征点匹配的两类方法 检测特征点 移除局外点 相机姿态优化 姿态图优化 Pose-Graph Optimization 局部(窗口Windowed)BA Visual Odometry: Part II - Matching, Robustness, and Applications ---- paper…

1.立体视觉基础 深度定义为物体间的距离 视差定义为同一点在左图(reference image) 和右图( target image) 中的x坐标差. 根据左图中每个点的视差得到的灰度图称为视差图. 那么根据三角几何关系可以由视差(xR - xT ) 计算出深度.b=camera基线距离,f=焦距. 离相机越近的视差越大,表现在视差图上越亮.…

论文源址:https://arxiv.org/abs/1505.04366 tensorflow代码:https://github.com/fabianbormann/Tensorflow-DeconvNet-Segmentation 基于DenconvNet的钢铁分割实验:https://github.com/fourmi1995/IronSegExperiment-DeconvNet 摘要 通过学习一个反卷积网络来实现分割算法, 本文卷积部分基于改进的VGG-16,反卷积网络部分由反卷积层和…

论文原址:https://arxiv.org/abs/1703.10295 github:https://github.com/lachlants/denet 摘要 本文重新定义了目标检测,将其定义为用于评估一个规模较大但较为稀疏的的边界框依赖性的概率分布.随后,作者确定了一个评价稀疏分布的机制,Directed Sparse Sampling并将其应用至end-to-end的检测模型当中.该方法扩展了以往SOTA检测模型,并提高了eval 速率同时减少了人工设计.该方法存在两个创新点, I:…

论文原址:https://arxiv.org/abs/1904.01355 github: tinyurl.com/FCOSv1 摘要 本文提出了一个基于全卷积的单阶段检测网络,类似于语义分割,针对每个像素进行预测.RetinaNet,SSD,YOLOv3,Faster R-CNN都依赖于预定义的anchor boxes.本文的FCOX是anchor free ,proposal free类型的检测器.将预定义的anchors进行移除,进而减少了大量的计算以及内存占用,同时,anchor中的超参…

1.结构图 Introduction Feature extraction, deformation handling, occlusion handling, and classification are four important components in pedestrian detection. Existing methods learn or design these components either individually or sequentially. The inte…

DeepOrigin: End-to-End Deep Learning for Detection of New Malware Families 标签(空格分隔): 论文 论文基本信息 会议: IEEE(2018 International Joint Conference on Neural Networks [IJCNN]A类会议) 单位:公司Deep Instinct Ltd(以色列的一家网络安全公司) 方法概述 数据:训练集7759 + 测试集2163=9922个恶意样本文件,测试集…