随笔分类 - 深度学习
摘要：Deep Networks with Internal Selective Attention through Feedback Connections Abstract 传统的卷积神经网络是静止的、前馈（feedforward）的。他们在评估过程中既不改变参数，也不使用从高层到低层的反馈。然而，真
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摘要：Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks Abstract 我们提出了一个简单的、高度模块化的图像分类网络架构。我们的网络是通过重复一个构建块来构建的，该构建块聚合了一组具有相同拓扑结构的转换（transformatio
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摘要：CBAM: Convolutional Block Attention Module Abstract 我们提出了卷积块注意模块(CBAM)，一个简单而有效的用于前馈卷积神经网络的注意力模块。给定中间特征图，我们的模块依次推导出沿通道和空间两个独立维度的注意力map，然后将注意力map乘到输入特征图
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摘要：Squeeze-and-Excitation Networks Abstract 卷积神经网络(CNNs)的核心构件是卷积运算符，它使网络能够通过在每一层的局部接受域内融合空间和信道信息来构建信息特征。大量的先前研究已经调查了这种关系的空间组成部分，试图通过提高整个特征层次的空间编码质量来增强CNN
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摘要：Multi-Context Attention for Human Pose Estimation abstract 在本文中，我们提出将卷积神经网络与多上下文注意机制结合到一个端到端人体姿态估计框架中。我们采用堆叠的hourglass网络，以不同语义的多分辨率特征生成注意力maps。利用条件随机场
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摘要：https://arxiv.org/pdf/1704.06904.pdf https://github.com/fwang91/residual-attention-network https://github.com/tengshaofeng/ResidualAttentionNetwork-py
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摘要：https://github.com/facebookresearch/multigrain MultiGrain: a unified image embedding for classes and instances Abstract MultiGrain是一种网络架构，产生的紧凑向量表征，既适
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摘要：https://github.com/frgfm/torch-cam Smooth Grad-CAM++: An Enhanced Inference Level Visualization Technique for Deep Convolutional Neural Network Models
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摘要：https://github.com/adityac94/Grad_CAM_plus_plus https://github.com/frgfm/torch-cam Grad-CAM++: Improved Visual Explanations for Deep Convolutional Net
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摘要：Grad-CAM: Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization Abstract 我们提出了一种技术，用于为基于卷积神经网络(CNN)的大型模型的决策生成“可视化解释”，使它们更加透明和可解释。 我们的
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摘要：https://github.com/neverUseThisName/Decorrelated-Adversarial-Learning Decorrelated Adversarial Learning for Age-Invariant Face Recognition Abstract 人们
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摘要：https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/research/smooth-ap/ https://github.com/Andrew-Brown1/Smooth_AP Smooth-AP: Smoothing the Path Towards Large-Scale Imag
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摘要：论文：https://arxiv.org/pdf/1603.06937.pdf 代码：http://www-personal.umich.edu/~alnewell/pose Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation Abstract
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摘要：论文链接：https://arxiv.org/abs/1706.07567 开源代码：https://github.com/chaoyuaw/incubator-mxnet/tree/master/example/gluon/embedding_learning Sampling Matters i
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摘要：Negative evidences and co-occurences in image retrieval: the benefit of PCA and whitening Abstract 提出了一种基于短向量表征的大规模图像检索方法。研究了主成分分析（PCA）降维方法，并对其不同阶段进行了
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摘要：http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/publications/2003/Sivic03/sivic03.pdf http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/research/vgoogle/ 本篇文章主要研究的内容就是如何将文字检索的一些方法移植到视频
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摘要：补充材料在https://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/supplemental/Revaud_Learning_With_Average_ICCV_2019_supplemental.pdf Learning with Average Precis
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摘要：End-to-end Learning of Deep Visual Representations for Image Retrieval Abstract 虽然深度学习已经成为许多计算机视觉任务的top执行方法的关键组成部分，但到目前为止，它还没有在实例级图像检索方面带来类似的改进。在本文中，我
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摘要：这个论文是将当我们手上有一堆数据的时候（如网络数据），先使用image retrieval方法检索出与查询图像相关的图像，即各个大小、方向、角度不同的同一对象的图像，然后就能够使用这些数据作为sfm的输入来实现3D重建了。其实就是将image retrieval与sfm相结合，使效果更好 From
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摘要：Data, networks, and code: cmp.felk.cvut.cz/cnnimageretrieval https://github.com/filipradenovic/cnnimageretrieval-pytorch Fine-tuning CNN Image Retriev
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