随笔分类 -  ANN/DNN/纤维丛

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Learning Face Age Progression: A Pyramid Architecture of GANs
摘要：前言 作为IP模式识别的CNN初始模型是作为单纯判别式-模式识别存在的，并以此为基本模型扩展到各个方向。基本功能为图像判别模型，此后基于Loc+CNN的检测模型-分离式、end2end、以及MaskCNN模型，而后出现基于CNN的预测模型-AcGans。 ... 阅读全文
posted @ 2018-06-19 17:45 wishchin 阅读(453) 评论(0) 推荐(0) 编辑
个人技术博客的选择：CSDN、博客园、简书、知乎专栏还是Github Page？
摘要：文章链接：个人技术博客的选择：CSDN、博客园、简书、知乎专栏还是Github Page？ 感觉还是Fuck The Dog！看来还是以后把文章写在本地，然后再上传到CSDN吧。被CSDN的缓存机制坑了几次，得非常注意这次事件才行！！！在知乎上申请了专栏，作为备份选项... 阅读全文
posted @ 2018-06-19 17:22 wishchin 阅读(702) 评论(0) 推荐(1) 编辑
博客需要搬家
摘要：太他nia的垃圾了，写完之后点击发布，只保留了前一段，后面的长篇大论全都没了，感情是自动保存草稿的那一段，其他的呢。其他的呢？本地的没有上传上去，这个缓存机制有很大问题，太恶心人了！转移到其他地方吧............. 阅读全文
posted @ 2018-06-19 16:55 wishchin 阅读(209) 评论(1) 推荐(0) 编辑
Learning Face Age Progression: A Pyramid Architecture of GANs
摘要：前言 作为IP模式识别的CNN初始模型是作为单纯判别式-模式识别存在的，并以此为基本模型扩展到各个方向。基本功能为图像判别模型，此后基于Loc+CNN的检测模型-分离式、end2end、以及MaskCNN模型，而后出现基于CNN的预测模型-AcGans。 ... 阅读全文
posted @ 2018-06-19 16:41 wishchin 阅读(256) 评论(0) 推荐(0) 编辑
语义分割：使用关系图辅助图像分割-Capsule Network、IceNet
摘要：文章：欲取代CNN的Capsule Network究竟是什么来头？它能为AI界带来革命性转折么？文章：用于分类、检测和分割的移动网络 MobileNetV2 ... 阅读全文
posted @ 2018-06-06 16:49 wishchin 阅读(379) 评论(0) 推荐(0) 编辑
预测学习、深度生成式模型、DcGAN、应用案例、相关paper
摘要：我对GAN“生成对抗网络”（Generative Adversarial Networks）的看法： 前几天在公开课听了新加坡国立大学【机器学习与视觉实验室】负责人冯佳时博士在【硬创公开课】的GAN分享。GAN现在对于无监督图像标注来说是个神器。 Deep?... 阅读全文
posted @ 2018-06-05 15:09 wishchin 阅读(1024) 评论(0) 推荐(0) 编辑
最优化方法系列：Adam+SGD—>AMSGrad
摘要：自动调参的Adam方法已经非常给力了，不过这主要流行于工程界，在大多数科学实验室中，模型调参依然使用了传统的SGD方法，在SGD基础上增加各类学习率的主动控制，以达到对复杂模型的精细调参，以达到刷出最高的分数。 ICLR会议的 On t... 阅读全文
posted @ 2018-06-05 10:42 wishchin 阅读(7763) 评论(0) 推荐(0) 编辑
语音跟踪：信号分解、锁相、鸡尾酒会效应、基于PR的信号分离
摘要：NLP中关于语音的部分，其中重要的一点是语音信号从背景噪音中分离。比如在一个办公室场景中，有白天的底噪-类似于白噪音的噪音、空调的声音、键盘的啪啪声、左手边45度7米元的地方同事讨论的声音、右手边1.5米远处同事讨论的声音、打印机的声音。各种声音混杂在... 阅读全文
posted @ 2018-06-01 17:32 wishchin 阅读(1106) 评论(0) 推荐(0) 编辑
CNN结构：可用于时序预测复合的DNN结构-AcGANs、误差编码网络 ENN
摘要：前言：模式识别问题 模式函数是一个从问题定义域到模式值域的一个单射。 从简单的贝叶斯方法，到只能支持二分类的原始支持向量机，到十几个类的分类上最好用的随机森林方法，到可以支持ImageNet上海量1860个类且分类精度极高的InceptionV4... 阅读全文
posted @ 2018-05-22 13:29 wishchin 阅读(1495) 评论(0) 推荐(0) 编辑
DNN结构构建：NAS网络结构搜索和强化学习、迁移学习
摘要：前言 谷歌推出的NASNet架构，用于大规模图像分类和识别。NASNet架构特点是由两个AutoML设计的Layer组成——Normal Layer and Reduction Layer，这样的效果是不再需要相关专家用human knowledge来搭... 阅读全文
posted @ 2018-05-14 15:23 wishchin 阅读(514) 评论(0) 推荐(0) 编辑
AI：IPPR的数学表示-CNN稀疏结构进化（Mobile、xception、Shuffle、SE、Dilated、Deformable）
摘要：接上一篇：AI：IPPR的数学表示-CNN基础结构进化（Alex、ZF、Inception、Res、InceptionRes）。 抄自于各个博客，有大量修改，如有疑问，请移步各个原文..... ... 阅读全文
posted @ 2018-05-11 15:39 wishchin 阅读(561) 评论(0) 推荐(0) 编辑
Detectron：Pytorch-Caffe2-Detectron的一些跟进
摘要：pytorch官网：http://pytorch.org/上只有PyTroch的ubuntu和Mac版本，赤裸裸地歧视了一把Windows低端用户。1. Caffe源码：Caffe源码理解之存储 Caffe2存储Caffe2中的存储结构层次从上到下依... 阅读全文
posted @ 2018-04-09 15:09 wishchin 阅读(474) 评论(0) 推荐(1) 编辑
TF实战：(Mask R-CNN原理介绍与代码实现)-Chapter-8
摘要：二值掩膜输出依据种类预测分支(Faster R-CNN部分)预测结果：当前RoI的物体种类为i第i个二值掩膜输出就是该RoI的损失Lmask对于预测的二值掩膜输出，我们对每个像素点应用sigmoid函数，整体损失定义为平均二值交叉损失熵。 引入预测K个输出的机制，允许每个类都生成独立的掩膜，避免类间... 阅读全文
posted @ 2018-04-03 15:29 wishchin 阅读(1852) 评论(0) 推荐(0) 编辑
StyleAI厚积薄发： Android网络图片数据传输
摘要：在StyleAI上厚积了这么长时间，憋了这么久，本来想憋个更大的，不过还是薄发一次的好。三、直接使用别人的工程文章：Android学习之客户端上传图片到服务器下载地址：https://download.csdn.net/download/wlj142/... 阅读全文
posted @ 2018-03-28 16:57 wishchin 阅读(230) 评论(0) 推荐(0) 编辑
CNN：测试一下YoloV3
摘要：项目地址：https://pjreddie.com/darknet/yolo/ mAP提升了不少，在VS上试一把 V3 的权值：https://pjreddie.com/media/files/y... 阅读全文
posted @ 2018-03-27 15:06 wishchin 阅读(152) 评论(0) 推荐(0) 编辑
CNN结构：场景分割与Relation Network
摘要：参考第一个回答：如何评价DeepMind最新提出的RelationNetWork 参考链接：Relation Network笔记 ，暂时还没有应用到场景中 LiFeifei阿姨的课程：CV与ML课程在线... 阅读全文
posted @ 2018-03-23 14:12 wishchin 阅读(2092) 评论(0) 推荐(0) 编辑
Detectron-MaskRCnn：Mask判别和获取前向Mask的标签
摘要：对于FCN-SceneParse网络，最后卷积生成N个类别的maps,每个Map都得到图像所有点的单类概率。MaskRCNN的结构与FCN不相同。 参考三个文章： Detectron总结1：Blob的生成 和 generate ... 阅读全文
posted @ 2018-03-23 13:20 wishchin 阅读(548) 评论(0) 推荐(0) 编辑
三维CNN：收集一些最近的3d卷积网络PointNet++
摘要：PointNet++是在PointNet上做出了改进，考虑了点云局部特征提取，从而更好地进行点云分类和分割。 先简要说一下PointNet: PointNet，其本质就是一种网络结构，按一定的规则输入点云数据，经过一层层地计... 阅读全文
posted @ 2018-03-22 18:05 wishchin 阅读(5813) 评论(0) 推荐(0) 编辑
MaskRCNN：三大基础结构DeepMask、SharpMask、MultiPathNet
摘要：MaskXRCnn俨然成为一个现阶段最成功的图像检测分割网络，关于MaskXRCnn的介绍，需要从MaskRCNN看起。 当然一个煽情的介绍可见：何恺明团队推出Mask^X R-CNN，将实例分割扩展到3000类。 Mask... 阅读全文
posted @ 2018-03-22 17:46 wishchin 阅读(1616) 评论(0) 推荐(0) 编辑
场景分割：MIT Scene Parsing 与DilatedNet 扩展卷积网络
摘要：MIT Scene Parsing Benchmark简介 Scene parsing is to segment and parse an image into different image regions associated with seman... 阅读全文
posted @ 2018-03-16 15:38 wishchin 阅读(403) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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