随笔分类 - 深度学习
摘要：Abstract 我们介绍了YOLO9000，一个最先进的实时目标检测系统，可以检测超过9000个对象类别。首先，我们提出了对YOLO检测方法的各种改进，既有新颖之处，也有借鉴之处。改进后的YOLOv2模型在PASCAL VOC和COCO等标准检测任务上是最先进的。使用一种新颖的多尺度训练方法，YO
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摘要：Abstract 提出了一种新的目标检测方法YOLO。先前关于目标检测的工作重新定义分类器来执行检测。相反，我们将目标检测定义为一个回归到空间分离的边界框和相关的类概率中的回归问题。在一次评估中，单个神经网络直接从完整图像预测边界框和类概率。由于整个检测管道是一个单一的网络，可以直接从检测性能上进行
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摘要：Abstract 我们提出了基于区域的、全卷积的网络，用于精确和有效的对象检测。与之前的基于区域的检测器(如Fast/Faster R-CNN[6,18])相比，我们的基于区域的检测器是全卷积的，几乎所有计算都在整个图像上共享。为了实现这一目标，我们提出了位置敏感的分数映射来解决图像分类中的平移不变
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摘要：Feature Pyramid Networks for Object Detection Abstract 特征金字塔是不同尺度目标识别系统的基本组成部分。但是，最近的深度学习对象检测器已经避免了金字塔表示，部分原因是它们需要大量的计算和内存。在本文中，我们利用深卷积网络固有的多尺度金字塔结构来构
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摘要：参考：https://github.com/vandit15/Class-balanced-loss-pytorch 其中的class_balanced_loss.py: import numpy as np import torch import torch.nn.functional as F
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摘要：https://arxiv.org/pdf/1901.05555.pdf skewed 倾斜的，歪斜的 heuristic 启发式的 interpolated插值 focal 焦点的 complementary 互补的 coverage 覆盖 tamable 可驯服的 intrinsic 内在的，本
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摘要：Abstract 过滤器(filter)剪枝是卷积神经网络加速和压缩的最有效方法之一。在这项工作中，我们提出了一种叫做Gate Decorator的全局过滤器剪枝算法，它通过将一个普通的CNN模块的输出乘以通道缩放因子(即gate，代码中为g)来对其进行转换。当比例因子设置为0时，相当于删除相应的过
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摘要：VGG16 run/vgg16/vgg16_prune_demo.py运行： python ./run/vgg16/vgg16_prune_demo.py --config ./run/vgg16/prune.json 报错： Traceback (most recent call last): F
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摘要：https://github.com/youzhonghui/gate-decorator-pruning 1.utils.py class dotdict(dict): """dot.notation access to dictionary attributes""" __getattr__ =
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摘要：1.生成器 1）MRU（SketchyGAN） 计算过程为： 与DCGAN[46]和ResNet生成架构的定性和定量比较可以在5.3节中找到。MRU块有两个输入:输入特征图xi和图像I，输出特征图yi。为了方便起见，我们只讨论输入和输出具有相同空间维数的情况。令[·,·]为串联，Conv(x)为x上
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摘要：Abstract 许多图像到图像的翻译问题是有歧义的，因为一个输入图像可能对应多个可能的输出。在这项工作中，我们的目标是在一个条件生成模型设置中建立可能的输出分布。将模糊度提取到一个低维潜在向量中，在测试时随机采样。生成器学习将给定的输入与此潜在编码映射到输出。我们明确地鼓励输出和潜在编码之间的连接
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摘要：Abstract 最近在两个领域上的图像翻译研究取得了显著的成果。但是在处理多于两个领域的问题上，现存的方法在尺度和鲁棒性上还是有所欠缺，因为需要为每个图像域对单独训练不同的模型。为了解决该问题，我们提出了StarGAN方法，这是一个新型的可扩展的方法，能够仅使用一个单一模型就实现多领域的图像翻译。
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摘要：摘要：无监督图像转换是计算机视觉领域中一个重要而又具有挑战性的问题。给定源域中的一幅图像，目标是学习目标域中对应图像的条件分布，而不需要看到任何对应图像对的例子。虽然这种条件分布本质上是多模态的，但现有的方法做了过度简化的假设，将其建模为确定性的一对一映射。因此，它们无法从给定的源域映像生成不同的输
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摘要：Abstract 在这篇论文中，我们提出了自注意生成对抗网络(SAGAN)，它是用于图像生成任务的允许注意力驱动的、长距离依赖的建模。传统的卷积GANs只根据低分辨率图上的空间局部点生成高分辨率细节。在SAGAN中，可以使用来自所有特征位置的线索生成细节。此外，判别器可以检查图像中较远部分的细节特征
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摘要：ABSTRACT 在本文中，我们探讨了从线条生成逼真的人脸图像的任务。先前的基于条件生成对抗网络(cGANs)的方法已经证明，当条件图像和输出图像共享对齐良好的结构时，它们能够生成视觉上可信的图像。然而，这些模型无法合成具有完整定义结构的人脸图像，例如眼睛、鼻子、嘴巴等，特别是当条件线图缺少一个或多
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摘要：https://github.com/wchen342/SketchyGAN Abstract 从人体草图中合成逼真的图像是计算机图形学和视觉学中的一个具有挑战性的课题。现有的方法要么需要精确的边缘图，要么依赖于检索现有的照片。在这项工作中，我们提出了一种新颖的生成对抗网络(GAN)方法，它综合了包
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摘要：Disentangling by Factorising Disentangling by Factorising Disentangling by Factorising Disentangling by Factorising Disentangling by Factorising 我们定义和
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摘要：Learning Face Age Progression: A Pyramid Architecture of GANs Abstract 人脸年龄发展有着两个重要的需求，即老化准确性和身份持久性，但是在文献中都没有很好地学习到。在该论文中，我们提出了一种创新的基于生成对抗网络的方法。该方法对固有
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摘要：CVAE-GAN: Fine-Grained Image Generation through Asymmetric Training CVAE-GAN: Fine-Grained Image Generation through Asymmetric Training CVAE-GAN: Fine
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摘要：参考https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.IsolationForest.html#sklearn.ensemble.IsolationForest.fit 孤立森林算法 使用孤立森林算法对每个样本返回异
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