摘要： ##VSE++: Improving Visual-Semantic Embeddings with Hard Negatives ###1 摘要 受到hard negative mining的启发（在结构化预测中使用hard negative和对loss function进行排序的启发），我们对用 阅读全文

摘要： ###1 引入 对于上面展示的这一张图，从多种角度来说，可以有多种描述：关注细节的view1、关注地点的view2、忽略所有实体而表达抽象的view3。 所以，对于一张图，我们如何与相应的文本描述对应起来呢？ how to align an image to multiple textual des 阅读全文

摘要： ###一 首先，对用户000wangbo的代码进行学习。他的思路是：主干网络resnest200，输入448尺寸，在不同loss下取得5组最好效果，最后进行投票，得到最后分数。 1、进行相关的初始化 np.random.seed(359) torch.manual_seed(359) torch.c 阅读全文

摘要： ###1 摘要 在user-item graph会存在一些用户的隐式反馈（例如，用户不小心点了一个视频，系统会认为用户偏爱这类型的视频），这就导致了在graph产生了false-positive edges，产生了噪声，影响推荐系统的准确性和个性化。 ###2 贡献 探索隐式反馈对基于GCN的推荐模 阅读全文

摘要： ###1 摘要 为了更好的估计微视频所在的场所，这篇论文提出了一个neural multimodal cooperative learning model。 在correlation中区分consistent部分和complementary部分 ###2 引入 对于微视频来说，识别特定的地理信息是非 阅读全文

摘要： ##Part Ⅰ 问题总结 ##Part Ⅱ 生成式对抗网络 ###2.1 用途 旧图像修复 图像超像素 人脸生成 人脸定制 文本生成图片 字体变换 风格变换 帧预测 ###2.2 GAN 生成式对抗网络的目的是训练一个生成模型，生成我们想要的数据。（低维向量-》生成模型-》高维数据（图片、文本、语 阅读全文

摘要： ##绪论 ###1 循环神经网络的应用 视觉问答 语音问答 机器翻译 股票预测 作词机 作诗 模仿写论文 模仿写代码 ###2 循环神经网络vs卷积神经网络 传统神经网络、卷积神经网络，输入和输出之间是相互独立的 RNN可以更好的处理具有时序关系的任务 RNN通过其循环结构引入“记忆”的概念 输出不 阅读全文

摘要： ##一、ORB-SLAM的主要贡献 ##二、ORB-SLAM的系统架构 ##三、ORB-SLAM流程 ORB-SLAM 它是由三大块、三个流程同时运行的。第一块是跟踪，第二块是建图，第三块是闭环检测。 ###Part 0 自动地图初始化 参考自 https://blog.csdn.net/u0101 阅读全文

摘要： ##Part Ⅰ 代码练习 ###1 HybridSN 高光谱分类网络。 三维卷积部分： conv1：（1, 30, 25, 25）， 8个 7x3x3 的卷积核 ==>（8, 24, 23, 23） conv2：（8, 24, 23, 23）， 16个 5x3x3 的卷积核 ==>（16, 20, 阅读全文

摘要： ##Ch07 视觉里程计Ⅰ ###1 特征点 特征点由两部分组成：关键点和描述子。 关键点：在图像中的位置 描述子：描述该关键点周围像素的信息，是一个空间向量；只要两个特征点的描述子在向量空间上的距离相近，就可以认为他们是同样的特征点。 ###2 ORB特征 ###2.1 组成 关键点：Orient 阅读全文