01 2018 档案
摘要:
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摘要:在美术中,特别是绘画,人类掌握了通过在图像的内容和风格间建立复杂的相互作用从而创造独特的视觉体验的技巧。到目前为止,这个过程的算法基础是未知的,也没有现存的人工系统拥有这样的能力。然而在视觉感知的其他重要方向,如目标和人脸识别,一种受生物启发的深层神经网络最近展示了接近人类的表现。本文介绍了一种基于
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摘要:《SVDNet for Pedestrian Retrieval》理解 Abstract: 这篇文章提出了一个用于检索问题的SVDNet,聚焦于在行人再识别上的应用。我们查看卷积神经网络中全连接层的每一个权重向量,发现它们往往都高度相关。这导致了每个全连接描述中个体之间的相关性,在基于欧几里得距离时
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