摘要:
前言:Hello 大家好,我是小花,又和大家见面了,前面的文章一直是对机器学习的基本分类,回归,聚类算法进行学习。那时候我记得给了大家很多特征,当时我说,特征的好坏决定了机器学习算法的效果。那么接下来,我将会带着大家研究研究机器学习的特征。 这是我在ICML上看到的一篇文章,作者是华盛顿大学的一个教 阅读全文
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今天我想送给大家两句话:1:在这个浮躁的社会中,每个人都想找到捷径,那么我想认真踏实地做好一件事也便是最大的捷径了。2:不要管别人做什么,有自己的目标,可能你现在的环境牛人多多,让你压力巨大,也可能你身处的环境废物多多,让你感慨你本可以让自己更加强大。不要管这些,只要相信自己选择的,走下去。 以上献 阅读全文
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NIPS 改名了!改成了neurips了。。。 深度神经网络在过参数化和使用大量噪声和正则化(如权重衰减和 dropout)进行训练时往往性能很好。dropout 广泛用于全连接层的正则化,但它对卷积层的效果没那么好。原因可能在于卷积层中的激活单元是空间关联的,使用 dropout 后信息仍然能够通 阅读全文
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【胡扯】:最近一周一直在忙着做视频识别的项目,前期对视频完全小白,最近复现了cvpr 2018 上面的一篇文章,效果还行,下周把自己的思路加上网络,进行训练,看看效果如何,我想应该效果不错,因为我是大佬呀~~~哈哈。这篇博文只是一些简单的综述,换言之也是我这周的学习之旅,就做个总结吧。 一: 数据集介绍 我们这里主要介绍常用的大点的数据集,像KTH 这种小的,咱就不说了。 UCF 101 数据集 ... 阅读全文
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我把我明天讲PPT的材料弄上来了。。。。。。。。哈 哈哈 阅读全文
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哈哈,好久没写博客了。。。。最近懒癌发作~~主要是因为心情不太好啊,做什么事情都不太顺心,不过已经过去啦。最近一直忙着公司的项目,想用这个网络,就给大家带来了的这篇文章。可能比较老,来自ICCV 2015的一篇关于细粒度分类的文章,文章:B-CNN。由于文章比较简单,我就不介绍的那么详细啦~ 科普下:粗粒度与细粒度分类 粗粒度:比如猫狗猪这种差别比较大的。 细粒度:狗类别中,识别是什么品种的狗,这... 阅读全文
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前言废话,作者说把代码公布在gitub上,但是迟迟没有公布,我发邮件询问代码情况,邮件也迟迟不回,表示很尴尬。。虽然种种这些,但是工作还是好工作,这个没的黑,那我们今天就来详细的介绍这篇文章。 导论:不了解caption的童鞋可以去看下这两篇知乎专栏: 看图说话的AI小朋友——图像标注趣谈(上) 看图说话的AI小朋友——图像标注趣谈(下) 一:摘要 作者提出了一个新... 阅读全文
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目标检测--之RCNN 前言,最近接触到的一个项目要用到目标检测,还有我的科研方向caption,都用到这个,最近电脑在windows下下载数据集,估计要一两天,也不能切换到ubuntu下撸代码~。所以早上没事,我就把卷积神经网络用在目标检测的开山之作介绍下,后续他的孩子算法(fast-rcnn, faster-rcnn)我也会陆续介绍。 RCNN 论文地址:Rich feature hierar... 阅读全文
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前言:好久不见了,最近一直瞎忙活,博客好久都没有更新了,表示道歉。希望大家在新的一年中工作顺利,学业进步,共勉! 今天我们介绍深度神经网络的缺点:无论模型有多深,无论是卷积还是RNN,都有的问题:以图像为例,我们人为的加一些东西,然后会急剧的降低网络的分类正确率。比如下图: 在生成对抗样本之后,分类 阅读全文
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最近的图片caption真的越来越火了,CVPR ICCV ECCV AAAI很多顶级会议都有此类的文章,今天我来讲一篇发表在AAAI的文章,因为我看了大量的论文,最近感觉AAAI越来越水了。所以这篇文章相对还是比较简单的。很遗憾,我向作者要源码。作者也没理我,不开心。。 Caption: 说简单点 阅读全文
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摘要:有效图像和句子匹配取决于如何很好地度量其全局视觉 - 语义相似度。基于观察到这样的全局相似性是由图像(对象)和句子(词)的成对实例之间的多个局部相似性的复合聚集,我们提出了一个实例感知图像和句子匹配的选择性多模态长期短期记忆网络(sm-LSTM)。 sm-LSTM在每个时间步包含一个多模式的上下文调制的注意方案,通过预测图像和句子的成对实例显着图,可以选择性地关注一对图像和句子的实例。对于选... 阅读全文
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今天给大家带来一篇来自CVPR 2017关于人脸识别的文章。 文章题目:Deep Convolutional Neural Network using Triplets of Faces, Deep Ensemble, and 摘要: 文章动机:人脸识别在一个没有约束的环境下,在计算机视觉中是一个非常有挑战性的问题。同一个身份的人脸当呈现不同的装饰,不同的姿势和不同的表情都可以使人脸看起来... 阅读全文