论文提出增量式少样本目标检测算法ONCE,与主流的少样本目标检测算法不太一样,目前很多性能高的方法大都基于比对的方式进行有目标的检测,并且需要大量的数据进行模型训练再应用到新类中,要检测所有的类别则需要全部进行比对,十分耗时.而论文是增量式添加类别到模型,以常规的推理形式直接检测,十分高效且数据需求十分低,虽然最终的性能有点难看,但是这个思路还是可以有很多工作可以补的   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Incremental Few-Shot Object Detection 论文地

转自:http://blog.csdn.net/u010402786/article/details/70141261 前言 什么是模型的微调?   使用别人训练好的网络模型进行训练,前提是必须和别人用同一个网络,因为参数是根据网络而来的.当然最后一层是可以修改的,因为我们的数据可能并没有1000类,而只有几类.把最后一层的输出类别和层的名称改一下就可以了.用别人的参数.修改后的网络和自己的数据进行训练,使得参数适应自己的数据,这样一个过程,通常称之为微调(fine tuning). 微调时候网

 论文阅读:Face Recognition: From Traditional to Deep Learning Methods  <人脸识别综述:从传统方法到深度学习>     一.引言     1.探索人脸关于姿势.年龄.遮挡.光照.表情的不变性,通过特征工程人工构造feature,结合PCA.LDA.支持向量机等机器学习算法.     2.流程 人脸检测,返回人脸的bounding box 人脸对齐,用2d或3d的参考点,去对标人脸 人脸表达,embed 人脸匹配,匹配分数 二.人脸识

视频分割在移动端的算法进展综述 语义分割任务要求给图像上的每一个像素赋予一个带有语义的标签,视频语义分割任务是要求给视频中的每一帧图像上的每一个像素赋予一个带有语义的标签. 视频分割是一项广泛使用的技术,电影电视特效.短视频直播等可以用该技术将场景中的前景从背景中分离出来,通过修改或替换背景,可以将任务设置在现实不存在不存在或不易实现的场景.强化信息的冲击力.传统方式可通过视频图像的手工逐帧抠图方式(摄影在带绿幕的专业摄影棚环境摄制,后期特效完成背景移除切换图 1),比如<复仇者联盟><

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

大家好哈,最近博主在学习Python,学习期间也遇到一些问题,获得了一些经验,在此将自己的学习系统地整理下来,如果大家有兴趣学习爬虫的话,可以将这些文章作为参考,也欢迎大家一共分享学习经验. Python版本:2.7,Python 3请另寻其他博文. 首先爬虫是什么? 网络爬虫(又被称为网页蜘蛛,网络机器人,在FOAF社区中间,更经常的称为网页追逐者),是一种按照一定的规则,自动的抓取万维网信息的程序或者脚本. 根据我的经验,要学习Python爬虫,我们要学习的共有以下几点: Python基础知

从13年11月初开始接触DL,奈何boss忙or 各种问题,对DL理解没有CSDN大神 比如 zouxy09等 深刻,主要是自己觉得没啥进展,感觉荒废时日(丢脸啊,这么久....)开始开文,即为记录自己是怎么一步一个逗比的走过的路的,也为了自己思维更有条理.请看客,轻拍,(如果有错,我会立马改正,谢谢大家的指正.==!其实有人看没人看都是个问题.哈哈) 推荐 tornadomeet 的博客园学习资料 http://www.cnblogs.com/tornadomeet/category/4976

使用http://www.cnblogs.com/573177885qq/p/5804863.html中的图片进行训练和测试. 整个流程差不多,fine-tune命令: ./build/tools/caffe train -solver examples/money_test/fine_tune/solver.prototxt -weights models/bvlc_reference_caffenet/bvlc_reference_caffenet.caffemodel 因为是用别人训练好的

计算机视觉和机器学习领域 近两年部分综述文章,欢迎推荐其他的文章,不定期更新.   [2015]   [1].    E.Sariyanidi, H. Gunes, A. Cavallaro, Automatic Analysisof Facial Affect: A Survey of Registration, Representation, and Recognition,IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGE

性能分析之-- JAVA Thread Dump 分析综述       一.Thread Dump介绍 1.1什么是Thread Dump? Thread Dump是非常有用的诊断Java应用问题的工具.每一个Java虚拟机都有及时生成所有线程在某一点状态的thread-dump的能力,虽然各个 Java虚拟机打印的thread dump略有不同,但是大多都提供了当前活动线程的快照,及JVM中所有Java线程的堆栈跟踪信息,堆栈信息一般包含完整的类名及所执行的方法,如果可能的话还有源代码的行数.

Peer-To-Peer 网络介绍 最近几年,Peer-to-Peer (对等计算,简称P2P) 迅速成为计算机界关注的热门话题之一,财富杂志更将P2P列为影响Internet未来的四项科技之一. “Peer”在英语里有“对等者”和“伙伴”的意义.因此,从字面上,P2P可以理解为对等互联网.国内的媒体一般将P2P翻译成“点对点”或者“端对端”,学术界则统一称为对等计算.P2P可以定义为:网络的参与者共享他们所拥有的一部分硬件资源(处理能力.存储能力.网络连接能力.打印机等),这些共享资源通过网络

行人检测具有极其广泛的应用:智能辅助驾驶,智能监控,行人分析以及智能机器人等领域.从2005年以来行人检测进入了一个快速的发展阶段,但是也存在很多问题还有待解决,主要还是在性能和速度方面还不能达到一个权衡.近年,以谷歌为首的自动驾驶技术的研发正如火如荼的进行,这也迫切需要能对行人进行快速有效的检测,以保证自动驾驶期间对行人的安全不会产生威胁. 1   行人检测的现状 大概可以分为两类 1.1    基于背景建模 利用背景建模方法,提取出前景运动的目标,在目标区域内进行特征提取,然后利用分类器进行

转自  http://blog.csdn.net/andyhou/article/details/6888416 前言:         写给ATM硬件和软件人员的无言歌.         希望对工作有所帮助,能够少花些时间在解决相关问题上,多些时间做自己喜欢做的事情.         一定意义上来讲,任何ATM从业人员都应该看下这篇文章. 正文:         随着符合WOSA/XFS规范的跨平台ATMC软件日益铺开,确实有很多人需要稍微深入的知道一些相关概念,但没有这样的文章来介绍,并且可

今天总算是机缘巧合的找到了照样一篇纲要性质的文章. 如是能早一些找到就好了.不过“在你认为为时已晚的时候,其实还为时未晚”倒是也能聊以自慰,不过不能经常这样迷惑自己,毕竟我需要开始跑了! 就照着这个大纲往下走走,说不定会有意想不到的收获,然后把多视点的问题加进去,或许应该能有所成效. 嗯,其他的太多的东西想来也无用. 我觉得现在比较重要的事情是,顺着这样一篇文章继续我要做的东西. 原文<RobHess的SIFT源码分析:综述>地址: http://blog.csdn.net/masibuaa/

[综述](MIT博士)林达华老师-"概率模型与计算机视觉” 距上一次邀请中国科学院的樊彬老师为我们撰写图像特征描述符方面的综述(http://www.sigvc.org/bbs/thread-165-1-1.html)之后,这次我们荣幸地邀请到美国麻省理工学院(MIT)博士林达华老师为我们撰写“概率模型与计算机视觉”的最新综述.这次我们特别增设了一个问答环节,林老师针对论坛师生提出的许多问题(如概率图模型与目前很热的深度神经网络的联系和区别)一一做了详细解答,并附在综述的后面. 林达华老师博士毕

Deep Learning论文笔记之(八)Deep Learning最新综述 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样.所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下,一方面在整理过程中,自己的理解也会更深,另一方面也方便未来自己的勘察.更好的还可以放到博客上面与大家交流.因为基础有限,所以对论文的一些理解可能不太正确,还望大家不吝指正交流,谢谢.

流形学习(manifold learning)的一些综述 讨论与进展 issue 26 https://github.com/memect/hao/issues/26 Introduction http://blog.sina.com.cn/s/blog_eccca60e0101h1d6.html @cmdyz 流形学习 (Manifold Learning) http://blog.pluskid.org/?p=533 浅谈流形学习 http://blog.csdn.net/chl033/ar

什么是Solr搜索 我们经常会用到搜索功能,所以也比较熟悉,这里就简单的介绍一下搜索的原理. 当然只是介绍solr的原理,并不是搜索引擎的原理,那会更复杂. 流程图 这是一个非常简单的流程图: User:即需要搜索的用户. Raw Data:需要搜索的内容,当然是源数据,可能是文本文件,可能是数据库的数据,可能是XML等等. Index:有格式的数据. 其实从图中可以看出来: Solr搜索非常类似于读写数据库的过程. Solr搜索最主要的两个问题(细节已经封装好): 怎样从元数据合理组织格式化成

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