随笔分类 - 论文理解
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：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：An Analysis of Scale Invariance in Object Detection – SNIP 简介 小目标问题一直是目标检测领域一个比较难解决的问题，因为小目标提供的信息比较少，当前的很多目标检测框架并不能充分捕捉小目标的全部信息，这导致了小目标检测的MAP比较低，在COCO
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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：CapsuleNet 前言 找了很多资料，终于把整个流程搞懂了，其实要懂这个运算并不难，难的对我来说是怎么用代码实现，也找了github上的一些代码来看，对我来说都有点冗长，变量分布太远导致我脑袋炸了，所以我就在B站找视频看看有没有代码讲解，算是不负苦心吧，终于把实现部分解决了。 不写论文解读，因为
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摘要：Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming 简介 这是我看的第一篇模型压缩方面的论文，应该也算比较出名的一篇吧，因为很早就对模型压缩比较感兴趣，所以抽了个时间看了一篇，代码也自己实现了一下，觉得还是挺容易的。这
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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：CBAM: Convolutional Block Attention Module 简介 本文利用attention机制，使得针对网络有了更好的特征表示，这种结构通过支路学习到通道间关系的权重和像素间关系的权重，然后乘回到原特征图，使得特征图可以更好的表示。 Convolutional Block
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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：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：[论文理解]关于ResNet的理解 这两天回忆起resnet，感觉残差结构还是不怎么理解（可能当时理解了，时间长了忘了吧），重新梳理一下两点，关于resnet结构的思考。 要解决什么问题 论文的一大贡献就是，证明了即使是深度网络，也可以通过训练达到很好的效果，这跟以往的经验不同，以往由于网络层数的加
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摘要：Focal Loss for Dense Object Detection Intro 这又是一篇与何凯明大神有关的作品，文章主要解决了one-stage网络识别率普遍低于two-stage网络的问题，其指出其根本原因是样本类别不均衡导致，一针见血，通过改变传统的loss（CE）变为focal lo
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