随笔分类 - 机器视觉
机器视觉笔记
摘要：On the "steerability" of generative adversarial networks Intro 本文提出对GAN的latent space进行操作的一种方法，通过对latent space的编辑实现生成域外样本，操控生成样本的基本属性，如控制生成样本的位置、光照、二维旋
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摘要：Automatic fabric defect detection using a deep convolutional neural network Intro 本文提出用于纺织品的瑕疵检测方法，将原始图片看成由若干patch组成的图片，利用对patch间距离的定义，求取二阶微分的最大值，进而得到
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摘要：Making Convolutional Networks Shift Invariant Again Intro 本文提出解决CNN平移不变性丧失的方法，之前说了CNN中的downsample过程由于不满足采样定理，所以没法确保平移不变性。信号处理里面解决这样的问题是利用增大采样频率或者用抗混叠方
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摘要：Why do deep convolutional networks generalize so poorly to small image transformations? Intro CNN的设计初衷是为了使得模型具有微小平移、旋转不变性，而实际上本文通过实验验证了现在比较流行的神经网络都已经丧
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摘要：Nvidia AGX Xavier刷机过程中报错及解决 注意事项 1. 不需要在host主机上装Cuda之类的，所以在SDKManager里可不勾选 2. 安装的时候线一定要对 3. 刷机时刷4.2.3的，有tensorflow可选，记得一定要选（任务需要） 4. 如遇错误突然终止，肯定跟本机的py
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摘要：Gibbs Sampling Intro Gibbs Sampling 方法是我最近在看概率图模型相关的论文的时候遇见的，采样方法大致为：迭代抽样，最开始从随机样本中抽样，然后将此样本作为条件项，按条件概率抽样，每次只从一个维度考虑，当所有维度均采样完，开始下一轮迭代。 Random Samplin
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摘要：MRF马尔可夫随机场入门 Intro MRF是一种广泛应用于图像分割的模型，当然我看到MRF的时候并不是因为分割，而是在图像生成领域，有的paper利用MRF模型来生成图像，因此入门一下MRF，并以分割模型为例记一下代码。 Model Target 在图像分割中，我们的任务是给定一张图像，输出每个像
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摘要：FoveaBox: Beyond Anchor based Object Detector Intro 本文是一篇one stage anchor free的目标检测文章，大体检测思路为，网络分两路，一路预测k个channel的map，每个channel代表一个类别的概率，即输出为w×h×k，另一路
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摘要：Acquisition of Localization Confidence for Accurate Object Detection Intro 目标检测领域的问题有很多，本文的作者捕捉到了这样一个问题，就是nms算法根据类别置信度为准则去删掉与他iou大于一定阈值的算法是否合理？事实是，分类置
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摘要：Attentional Pooling for Action Recognition 简介 这是一篇NIPS的文章，文章亮点是对池化进行矩阵表示，使用二阶池的矩阵表示，并将权重矩阵进行低秩分解，从而使分解后的结果能够自底向上和自顶向下的解释，并巧用attention机制来解释，我感觉学到了很多东西，
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摘要：Receptive Field Block Net for Accurate and Fast Object Detection 简介 本文在SSD基础上提出了RFB Module，利用神经科学的先验知识来解释这种效果提升。本质上是设计一种新的结构来提升感受野，并表明了人类视网膜的感受野有一个特点，
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摘要：SSR Net: A Compact Soft Stagewise Regression Network for Age Estimation 简介 本文提出了一种年龄回归的方法，定义了由粗到细进行classification的过程，并且取得了不错的实验效果。文章指出，regression base
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摘要：Spatial Transformer Networks 简介 本文提出了能够学习feature仿射变换的一种结构，并且该结构不需要给其他额外的监督信息，网络自己就能学习到对预测结果有用的仿射变换。因为CNN的平移不变性等空间特征一定程度上被pooling等操作破坏了，所以，想要网络能够应对平移的o
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摘要：Squeeze and Excitation Networks 简介 SENet提出了一种更好的特征表示结构，通过支路结构学习作用到input上更好的表示feature。结构上是使用一个支路去学习如何评估通道间的关联，然后作用到原feature map上去，实现对输入的校准。支路的帮助学习到的是神经
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摘要：LFFD: A Light and Fast Face Detector for Edge Devices 摘要 从微信推文中得知此人脸识别算法可以在跑2K图片90fps，仔细一看是在RTX2070下使用tensorrt下才能达到。最近刚好有个目标检测的任务，检测的目的其实差不多，我们篮球组比赛中需
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摘要：Pytorch Guided Backpropgation Intro guided backpropgation通过修改RELU的梯度反传，使得小于0的部分不反传，只传播大于0的部分，这样到第一个conv层的时候得到的梯度就是对后面relu激活起作用的梯度，这时候我们对这些梯度进行可视化，得到的就
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摘要：Improving Head Pose Estimation with a Combined Loss and Bounding Box Margin Adjustment 简介 本文提出了一种网络结构，不是利用分类和回归loss加权求和，提出对数据集进行裁剪来提高准确率的方法，在很多数据集上取得了
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摘要：Fine Grained Head Pose Estimation Without Keypoints 简介 head pose estimation 经典论文，使用CNN预测三个角度值，pitch,yaw,roll,本文提出一种combined classification and regress
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摘要：[论文理解] CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints 简介 首先这是一篇anchor free的文章，看了之后觉得方法挺好的，预测左上角和右下角，这样不需要去管anchor了，理论上也就w\ h个点，这总比好几万甚至好几十万的anchor容易
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摘要：直方图均衡化 效果 代码 原理 图像直方图的原始分布： 目标分布： $$ F_Y(y) = P\lbrace Y\leq y \rbrace = P \lbrace T(X) \leq y \rbrace = P \lbrace X \leq T^{ 1}(y) \rbrace = F_X(T^{
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