11 2018 档案
摘要：承接上上篇博客，在其基础上，加入了Wasserstein distance和correlation prior 。其他相关工作、网络细节（maxout operator）、训练方式和数据处理等基本和前文一致。以下是这两点改进的大概： Wasserstein convolutional neural
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摘要：承接上一篇博客。该论文思路清晰，实验充分，这里大致写一些比较不错的idea。从标题就能看出本文的主要贡献：轻量、鲁棒。利用一个轻量CNN从大规模数据且含大量噪声中来学习一个深度面部表征。 直接谈谈贡献： 本文介绍MFM操作，一种特殊的maxout来学习少参数网络。相比于ReLU从数据中学来阈值，MF
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摘要：查找异质图像匹配的过程中，发现几篇某组的论文，都是关于NIR-VIS的识别问题，提到了许多处理异质图像的处理方法，网络结构和idea都很不错，记录其中一篇。 其余两篇： Wasserstein CNN: Learning Invariant Features for NIR-VIS Face Rec
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摘要：一篇BMVC18的论文，关于semantic keypoints matching、dense matching的工作，感觉比纯patch matching有意思，记录一下。 1. 摘要 提出一种针对correspondence matching的直接解决方案。没有采用一贯的基于正负样本对（一般需要
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摘要：在阅读LIFT：Learned Invariant Feature Transform一文时，文中第1节提到为了保证端到端的可微性，利用softargmax来代替传统的NMS（非极大值抑制）来挑选极值点位置。由于只了解softmax，对于softargmax不甚了解，所以记录下来。 1）softma
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