Towards Robust Fine-grained Recognition by Maximal Separation of Discriminative Features 通过 区分特征的最大分离 实现鲁棒的细粒度识别 文章目录 Towards Robust Fine-grained Recognition by Maximal Separation of Discriminative Features摘要1 引言2 相关研究3
1 引言2 相关工作3 Faster R-CNN3.1.1 Anchors3.1.2 损失函数3.1.3 训练RPN3.1 区域生成网络3.2 RPN和Fast R-CNN的共享功能3.3 实现细节4 实验4.1 PASCAL VOC的实验4.2 MS COCO实验4.3 从MS COCO到PASCAL VOC5 结论 F
论文代码地址:https://github.com/MegviiDetection/video_analyst AAAI 2020论文未开源,需要可留言 一、 写作动机 以往的方法提出了多种目标状态估计方法,但很少考虑到视觉跟踪问题本身的特殊性。 跟踪问题可以被视为分类任务和估计任务的组合。第一个任务是通过分类提供一个鲁
背景动机 和自然智能相比,机器智能不擅长解决不同分布的新问题,主要是机器学习常常会忽略一些动物们常常使用的相关信息鲁棒性:计算机视觉领域通过数据增强来模拟分布变化,但这还不够,使用因果模型可以观察到统计相关性,并允许通过干预来模拟分布变化学习可重用机制:更少的例子,更多
Towards Enhancing Fine-grained Details for Image Matting 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2101.09095.pdf 发表出处:被WACV 2021接收 1.背景 (1)深度自然图像抠图技术通过提取高级别contextual features到模型中得到了快速发展。然而,大多数目前的方法仍然难以处理微
提出背景擦除(Background Erasing)方法来减轻模型对背景的依赖,从而使模型更关注动作变化。 CVPR2021 论文地址:https://arxiv.org/abs/2009.05769 1. 总述 自监督学习通过对数据本身的监督,在提高深层神经网络的视频表现能力方面显示出巨大的潜力。然而,目前的一些方法往往会存
摘要 Modern multiple object tracking (MOT) systems usually follow the tracking-by-detection paradigm. It has 1) a detection model for target localization and 2) an appearance embedding model for data association. Having the two models separately execute
今天介绍一篇两阶段的3D目标检测网络:Voxel R-CNN,论文已收录于AAAI 2021。 Voxel R-CNN论文链接为:https://arxiv.org/pdf/2012.15712.pdf 代码链接为:https://github.com/djiajunustc/Voxel-R-CNN
Towards Evaluating the Robustness of Neural Networks 面向评估神经网络的鲁棒性 论文地址 https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7958570 摘要 深度网络对于大多数的机器学习任务提供了顶尖的结果。不幸的是,深度网络容易受到对抗样本攻击:给定一个输入
文章目录 Abstract1 IntroductionDNN很牛逼 Abstract propose gcForest,a decision tree ensemble approach with performance highly competitive to deep neural networkscontrast to dnn require great effort in hyper-parameter tuning,gcForest much easier to
阅读DropEdge,加深GCN,解决图神经网络无法加深的问题。 文章目录 一、Introduction二、DropEdge思想方法防止过拟合层级DropEdge 阻止过平滑DropEdge与其他概念的区别1.DropEdge和Dropout2.DropEdge和DropNode3.DropEdge和Graph-Sparsification 总结 一、Introduction
文章目录 1 动机2 相关工作3 模型卷积层池化层readout层 4 实验 论文:Towards Sparse Hierarchical Graph Classifiers 稀疏层次图分类器的研究 来源: NIPS 2018 Workshop 论文链接: Arxiv: https://arxiv.org/abs/1811.01287 1 动机 图表示学习的最新进展,主要是利用图卷
Towards Real-Time Multi-Object Tracking 实时多目标跟踪 论文地址链接:https://pan.baidu.com/s/1nOMohvN7Mt1ReSFuYLTh4g 提取码:ecqa 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1909.12605v1.pdf 代码地址:https://github.com/Zhongdao/Towards-Realtime-MOT 摘要: 现代多目标跟踪系统
刷脸支付也需要对数据进行分析和对比,得到一个值,确定是否是同一个人脸,不过刷脸支付是通过摄像头采集人脸并进行储存,进行对比分析来完成的。传统的支付方式,需要把银行卡、现金、手机等作为介质,但一旦忘记带现金、手机没电、信号不佳或忘记银行卡密码都会对支付带来影响。而刷脸支付
刷脸支付也需要对数据进行分析和对比,得到一个值,确定是否是同一个人脸,不过刷脸支付是通过摄像头采集人脸并进行储存,进行对比分析来完成的。传统的支付方式,需要把银行卡、现金、手机等作为介质,但一旦忘记带现金、手机没电、信号不佳或忘记银行卡密码都会对支付带来影响。而刷脸支付
论文标题:Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 标题翻译:基于区域提议(Region Proposal)网络的实时目标检测 论文作者:Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick, Jian Sun 论文地址:https://arxiv.org/abs/1506.01497 Faster RCN
AI:2020年6月24日北京智源大会演讲分享之机器学习前沿青年科学家专题论坛——10:10-10:40鬲融教授《Towards a theoretical understanding of l 》 导读:首先感谢北京智源大会进行主题演讲的各领域顶级教授,博主受益匪浅,此文章为博主在聆听各领域教授或专家演讲时,一张一张截图
DS-SLAM: A Semantic Visual SLAM towards Dynamic Environments. 作者:Chao Yu. 文献笔记 摘要 需要解决的问题:However, some problems are still not well solved, for example, how to tackle the moving objects in the dynamic environments, how to make the robots
Towards Accurate Scene Text Recognition with Semantic Reasoning Networks Unofficial PyTorch implementation of the paper, which integrates not only global semantic reasoning module but also parallel visual attention module and visual-semantic fusion deco
Truth and Cognitive Division of Labour First Steps towards a Computer Aided Social Epistemology 摘要:本文分析了在认知分工(cognitive division of labour)与社会交换过程(social exchange process)相结合的条件下,真理被发现并被广泛接受的机会。认知分工意味着,只有一些人是
在许多工业和家庭环境中,自主移动机器人变得越来越重要。为了应对终生自治的最终目标,应对不可预见的情况是一个棘手的问题。在移动机器人上使用的基于计算机视觉的方法(例如本地化或导航)中,主要问题之一是场景的动态性。如果未检测和管理动态环境中常见的更改,则机器人的自主操作可能
2020 Towards Universal Representation Learning for Deep Face Recognition Abstract 识别自然环境下的人脸是非常困难的,因为它们会出现各种各样的变化。传统的方法要么使用来自目标域的特定标注的变化数据进行训练,要么通过引入未标记的目标变化数据来适应
计划完成深度学习入门的126篇论文第三十三篇,FAIR的Tomas Mikolov领导发表的人机问答的论文。 ABSTRACT 机器学习研究的一个长期目标是产生适用于推理和自然语言的方法,特别是建立一个智能对话代理。为了衡量这一目标的进展,我们主张使用一组代理任务,通过回答问题来评估阅读理解
原文在:https://dl.acm.org/citation.cfm?doid=2491411.2494578 using lexical sentiment analysis and LDA分析了一个什么东西,然后我也不知道讲了啥
Towards real-time unsupervised monocular depth estimation on CPU Matteo Poggi , Filippo Aleotti , Fabio Tosi , Stefano Mattoccia 在CPU上进行实时无监督单目深度估计 Abstract— Unsupervised depth estimation from a single image is a very attractive technique with