随笔分类 - Papers about DL
摘要：GAM算法的pipeline如图3-8所示，Feature Extractor用于提取特征，Mask-propagation Module机制和RGMP类似，融合第一帧信息（RGB图和分割图在通道拼接的输出）和前一帧的分割结果图以及当前帧的特征。为了在解码输入中加入区分前景和背景的强约束信息，文中还
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摘要：参考：https://mp.weixin.qq.com/s/WDq8tUpfiKHNC6y_8pgHoA
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摘要：这里简短地谈一下如题的三篇论文： 参考：https://blog.csdn.net/gdymind/article/details/82696481 （1）pix2pix:从一张图片生成另一张图片 pipeline如下，其中generator为U-net； （2）Cycle GAN：pix2pix需
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摘要：旷世18年的CVPR，论文链接：https://arxiv.org/abs/1804.09337 Motivation:针对分割中的“类内不一致”和“类间一致性”的两大问题，设计了结合Smooth net和Border net的DFN网络来解决这一问题； Pipeline: 一、设计Smooth n
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摘要：参考博客：https://blog.csdn.net/ybdesire/article/details/84072339
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摘要：Paper link:https://arxiv.org/pdf/1511.00561.pdf Motivation:为了实际应用，主要是在时间效率和存储空间上做了改进； Introduction: (1)Pipeline: (2)Light 1、带index的pooling: 在SegNet中的P
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摘要：参考：https://blog.csdn.net/omnispace/article/details/54942668 上面这篇博客讲的很好！ PS: (1)wgan中的weight cliping后面又被升级为gradient penalty; 参考：http://www.sohu.com/a/1
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摘要：GAN_李弘毅讲解： 上式中，xi从data中sample的一部分，现在的目的就是最大化这个似然函数，使得Generator最可能产生data中的这些sample； 上式中之所以如此设计V函数，是为了后面与KL以及cross entropy结合起来； 问题一：上图存在的一个问题：G迭代的过多造成G1
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摘要：inception v1-v3：通过多尺度卷积核学习不同尺度的空间信息并进行耦合；通过多个小卷积核来代替大卷积核的功能从而降低计算量； 通常，在一组特征图上进行卷积需要三维的卷积核，也即卷积核需要同时学习空间上的相关性和通道间的相关性。为了完全显示地对这两者相关性进行分离，后面又有了Xception
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摘要：转载链接：https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/79502308 思想：框架建立在FPN上，只不过在提取特征层（down-top）的时候就加入了生成proposals的操作，然后在top-down的过程中使用SSD直接在proposals上
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摘要：转载链接：https://blog.csdn.net/qq_21949357/article/details/80046867 论文思想：为了解决IOU设置带来的最终的AP值，作者引入了cascade结构的回归器，采用cascade R-CNN stages，用一个stage的输出去训练下一个sta
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摘要：总结一下一下R-FCN的思想：由于分类网络具有位置的“不敏感性”和检测网络具有“位置的敏感性”这两者之间的矛盾， 而ResNet论文中为了解决这个问题，做出了一点让步，即将RoI Pooling层不再放置在ResNet-101网络的最后一层卷积层之后而是放置在了“卷积层之间”，这样RoI Pooli
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摘要：1、grandfather: R-CNN网络 结构如下： 工作流程： Input(an image) Proposals(~2K个，在使用CNN提取特征之前还要先resize) feature maps 每类得分，再经过NMS筛选，再使用手工设计的回归器进行box regression； 缺点： （
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摘要：转载链接：https://www.jianshu.com/p/4e5b3e652639 Szegedy在2015年发表了论文Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision，该论文对之前的Inception结构提出了多种优化方法，来达
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摘要：《Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks》 论文主要的三个贡献： （1） 揭示了检测和对齐之间的内在联系； （2） 提出了三个CNN级联的网络结构； （3） 提出了一种对于
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摘要：《You Only Look once:Unified,Real-Time Object Dectection》 以前的图像检测网络其实都是在分类网络的基础上进行修改，而YoLo是将检测问题切切实实地当作一个回归问题进行研究（它将bounding box回归和类别概率分开）因此这样的一个端到端的网络
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摘要：转载链接：http://blog.csdn.net/zy1034092330/article/details/62044941 参考博客：http://blog.csdn.net/WoPawn/article/details/52223282?locationNum=7 进经过RCNN和Fast R
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摘要：这几天在看《Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 》，觉得作者的科研素养非常棒，考虑问题很全面而且很有逻辑性； 不过暂时有的地方看的也不是太懂，这里转载了一篇博客中的介绍，博主
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摘要：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Geoffrey E. Hinton 摘要 我们训练了一个大型的深度卷积神经网络，来将在ImageNet
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摘要：文章链接: http://pan.baidu.com/s/1bQBJMQ 密码:4772 作者在这里提出了基于神经网络的Cascade方法，Cascade最早可追溯到Haar Feature提取时用到的Adaboost算法(参考这个博客:http://blog.csdn.net/zouxy09/ar
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