论文学习第16页

AlexNet论文学习笔记（超详解）

目录研究成果意义成果历史意义网络结构网络结构和参数计算ReLU（RectifiedLinearUnits）LRN（LocalResponseNormalization）OverlappingPooling网络特色和训练技巧DataAugmentationDropout结果分析卷积核可视化特征的相似性Top-5的语义分析总结研究成果意义成果ILSVRC-2012以超出第二名10.9百分比夺冠。历史意

Veritaswhs·2020-06-29 08:18

萨恩斯：普遍适用，毕业论文写作格式排版技巧

普遍适用，毕业论文写作格式排版技巧定期推送毕业论文写作，office技巧，论文重复率检测，抄袭率修改，毕业答辩，论文排版，文章写作发表等诸多优质内容，最具实战型的大学生毕业论文学习交流平台！

SciFun硕博知识云库·2020-06-29 07:42

starGAN 论文学习

StarGAN:UnifiedGenerativeAdversarialNetworksforMulti-DomainImage-to-ImageTranslation2018年的cvpr论文地址：http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Choi_StarGAN_Unified_Generative_CVPR_2018_paper

我～·2020-06-29 05:53

SRGAN 论文学习

Photo-RealisticSingleImageSuper-ResolutionUsingaGenerativeAdversarialNetworkhttps://arxiv.org/pdf/1609.04802v1.pdf关于单幅图像的高分辨率重建1.一些介绍文章提到，训练网络时用均方差作为损失函数，虽然能够获得很高的峰值信噪比，但是恢复出来的图像通常会丢失高频细节，使人不能有好的视觉感受。

我～·2020-06-29 05:53

论文学习3-Improving Neural Fine-Grained Entity Typing with Knowledge Attention

叶落叶子·2020-06-28 23:31

论文学习笔记1——《机器学习的理论局限与因果革命的7大火花》（因果推理必将带来现有人工智能领域研究的再一次巨大突破）

论文学习笔记1：TheoreticalImpedimentstoMachineLearningWithSevenSparksfromtheCausalRevolution——机器学习的理论局限与因果革命的

胖胖的飞象·2020-06-28 19:06

论文学习笔记--无缺陷样本产品表面缺陷检测 A Surface Defect Detection Method Based on Positive Samples...

文章下载地址：ASurfaceDefectDetectionMethodBasedonPositiveSamples第一部分论文中文翻译摘要：基于机器视觉的表面缺陷检测和分类可以大大提高工业生产的效率。利用足够的已标记图像，基于卷积神经网络的缺陷检测方法已经实现了现有技术的检测效果。然而在实际应用中，缺陷样本或负样本通常难以预先收集，并且手动标记需要耗费大量时间。本文提出了一种仅基于正样本训练的新

weixin_30537391·2020-06-27 21:16

记录韩国学习生活的点点滴滴-论文学习篇-4.28-韩国釜山-学校门口的caffe bene

啥都不说，先上图，哈哈。图片发自App图片发自App图片发自App不得不说学校的风景真的是棒极了，这家靠海的咖啡店简直赞的不行，点杯冰美式咖啡能坐一下午，产出那是杆杆的。今天下午学习了《新时期我国信息技术产业的发展》，论文链接和作者就不给出了，大家都懂得哈，知网上可以直接搜索下载。开篇摘要点出了文章论述的重点，如探讨信息发展趋势，点出信息技术孕育着新的重大突破。着重强调注重发展微电子、计算机、软件

喝着柠檬水的程序员·2020-06-27 19:09

论文学习笔记：Learning to Estimate 3D Human Pose and Shape From a Single Color Image

解决的问题：从单个彩色图像估计人体的姿势和形状-一般方法：通过迭代优化-存在的问题：卷积网络缺少训练数据、3D预测时分辨率低本篇论文的工作：提出一个基于卷积网络的高效的直接预测方法来解决上述问题论文方法的核心：在端到端框架中结合SMPL模型解决问题Introduction:目标：-计算机视觉：从图像中估计人体全身的姿势和形状-本文作者：通过提出一种高效且有效的直接预测方法，证明卷积网络确实能在此问

wangyc1208·2020-06-27 13:32

GICP学习笔记

首先贴一下原始论文的下载地址：http://www.roboticsproceedings.org/rss05/p21.pdf下面开始论文学习笔记1、ICP算法标准ICP算法的关键概念可归纳为两个步骤：

陆月二三·2020-06-27 09:17

【论文学习】Fast End-to-End Trainable Guided Filter

【fishing-pan：https://blog.csdn.net/u013921430转载请注明出处】前言很久没写博客了，主要原因就是工作之后，为了避开工作内容，很多东西不能写！所以接下来的博客可能更多的探讨论文、数学知识和一些基础性的技术。这篇文章是18年就发表的一篇文章，19年就读到了，一直没写出来分享；起初接触的时候觉得很有意思，因为我一直认为将传统图像处理中的方法结合到深度学习

不用先生·2020-06-27 08:01

A Survey on Deep Transfer Learning 总结

ASurveyonDeepTransferLearninginstances-basedmapping-basednetwork-basedadversarial-basedconclusion一个比较好论文学习

玛卡巴卡米卡巴卡·2020-06-26 20:05

【论文学习总结】Shape Robust Text Detection with Progressive Scale Expansion Network

sinat_tangsipeng·2020-06-26 11:58

[论文学习]1——Stacked AutoEncoder（SAE）堆栈自编码器

《DeepLearning-BasedFeatureRepresentationandItsApplicationforSoftSensorModelingWithVariable-WiseWeightedSAE》论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/document/8302941这篇论文是CentralSouthUniversity的XiaofengYuan,Bia

Alchemist.H·2020-06-25 20:36

论文学习：《A network-based end-to-end trainable task-oriented dialogue system》

学习任务导向型对话系统，第一篇论文是《Anetwork-basedend-to-endtrainabletask-orienteddialoguesystem》[1]。因为是首次接触该领域，所以学习这篇论文花了很长时间，这里对之前的学习进行一下记录。一、摘要文中，首先介绍了一种基于神经网络的文本输入（Neuralnetwork-basedText-in），借助一种新的流水线式（pipe-lined

Ambitioner_c·2020-06-25 20:58

yoloV4文章精读

这篇论文学习了很久，把里面出现的reference尽量地去搞清楚了，所有的pdf都已经下载到本地了，可以公众号回复“20”，

西红柿爱吃小番茄·2020-06-25 00:14

（八）HED：Holistically-Nested Edge Detection论文学习

一、摘要HED用FCN及深度监督模型来得到图像到图像的边缘检测，多尺度的边缘特征由不同层的卷积层获得。BSD500的数据集ODSF-score的精度为.746整体图像训练及预测多尺度、多层次的特征学习class-balanced_sigmoid_cross_entropy下图是不同尺度下的预测结果，可以看出传统的检测算法如canny算子会有图像边缘不连续的问题。HED的检测效果要比Canny的效果

负债少女·2020-06-24 12:28

【论文学习】：deformable convolutional networks

这篇文章也惊艳到我，故总结如下：主要参考于：https://www.cnblogs.com/daihengchen/p/6880774.html和一个公众号论文：https://arxiv.org/abs/1703.06211另外关于这篇文章，来自地平线的ALANHuang同学在知乎上给出了一个很精辟的回答。conv，pooling这种操作，其实可以分成三阶段：indexing（im2col），r

业精于勤荒于嬉-行成于思而毁于随·2020-06-24 11:03

【论文学习】：AlphaPose相关论文－－RMPE:Regional Multi-Person Pose Estimation

本文为总结文：原文对论文的总结有些不准确，不易读懂，重新措词记录～１．http://www.cnblogs.com/taoshiqian/p/9593901.html２．https://blog.csdn.net/qq_36165459/article/details/78330800记录一个深度学习的官方文档！！！：http://deeplearning.net/tutorial/content

业精于勤荒于嬉-行成于思而毁于随·2020-06-24 11:03

Dual Graph Attention Networks for Deep Latent Representation of Multifaceted Social...》论文学习笔记

DualGraphAttentionNetworksforDeepLatentRepresentationofMultifacetedSocialEffectsinRecommenderSystems论文学习笔记

junzhou134·2020-06-24 11:04

CVPR2020 | 已收录文章 | 开源 3D数据处理论文推荐 | 续前文

精选论文学习分享，实时分享当前热点算法。

cliy·2020-06-24 08:45

CVPR_2019 Paper

精选论文学习分享，实时分享当前热点处理算法。

cliy·2020-06-24 08:45

CVPR 2020 |已收录文章汇总 | 持续更新

精选论文学习分享，实时分享当前热点算法。

cliy·2020-06-24 08:45

【论文学习】Two-Stream总结

最近研究twostream网络，顺便整理一下，未完待续2017/12/081、14年Two-streamconvolutionalnetworksforactionrecognitioninvideos首次提出twostream网络，主要分为两个流，空间流处理静止图像帧，得到形状信息，时间流处理连续多帧稠密光流，得到运动信息。两个流最后经过softmax后，做分类分数的融合，可以采用平均法或者是S

夏洛的网·2020-06-24 07:47

婴幼儿哭声和音视频融合论文学习笔记

婴幼儿哭声和音视频特征融合学习笔记前言在整理完数据集之后，开始学习论文。国内在这里我挑选了四篇国内的婴幼儿哭声论文，其中有一篇是期刊论文。三篇是硕士论文。此外我还挑选了8篇音视频融合论文。他们大都用在自然语言处理中。他们当中有两篇是期刊论文。剩下的六片都是硕士论文。王群.面向监控场景的婴儿哭声识别[D].中国科学院大学(中国科学院深圳先进技术研究院),2019.谢湘,张立强,王晶.残差网络在婴幼儿

今天又是充满希望的一天·2020-06-24 06:20

【论文学习记录】R-FCN

在目标识别领域中，存在这样一个矛盾：分类任务要具有位置不敏感性，而检测任务要具有位置敏感性。为缓解这一矛盾，作者提出的R-FCN网络。和FasterR-CNN一样，R-FCN也是基于regionproposal的两级检测架构。但是为了减少计算量，作者把使用的后端网络ResNet-101的averagepoolinglayer去掉，把前面的100层卷积层放在前面共享权重的subnetwork中，然后

heiheiya·2020-06-23 13:45

【论文学习记录】Annotating Object Instances with a Polygon-RNN

这篇文章是2017年在CVPR发表的文章，论文原文《AnnotatingObjectInstanceswithaPolygon-RNN》，旨在为大型分割数据集提供一种自动标注方法。文章提出的Polygon-RNN模型以目标物体的boundingbox切割下来的子图作为输入，输出一系列坐标点，形成分割的多边形标注。以前分割数据集的标注以标注人员手动点击鼠标完成标注，费时费力。本文作者采用了一种不同于

heiheiya·2020-06-23 13:45

论文学习记录20200508：隐私保护机器学习[ccs2019]

QUOTIENT:Two-PartySecureNeuralNetworkTrainingandPrediction最近，有大量的工作致力于为机器学习任务设计安全协议。其中大部分是为了实现高精度深层神经网络（DNNs）的安全预测。然而，由于dnn是基于数据进行训练的，一个关键问题是如何安全地训练这些模型。以前关于安全DNN训练的工作很少，主要集中在为现有训练算法设计自定义协议，或者开发定制的训练算

cheese0_0·2020-06-22 21:23

GoogleNet系列论文学习

[v1]GoingDeeperwithConvolutions,6.67%testerror,http://arxiv.org/abs/1409.4842[v2]BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift,4.8%testerror,http://arxiv.org/abs/1

cdknight_happy·2020-06-22 20:48

YOLOv2 论文学习

YOLO9000:Better,Faster,StrongerAbstract1.Introduction2.Better1)BatchNormalization2)HighResolutionClassifier3)ConvolutionalWithAnchorBoxes4)DimensionClusters5)Directlocationprediction6)Fine-GrainedFeat

calvinpaean·2020-06-22 20:03

BASNet: Boundary-Aware Salient Object Detection论文学习

Abstract深度卷积神经网络在显著目标检测上已有应用，并取得了stateoftheart的性能。但是之前的绝大多数工作都关注在区域的准确率上，而不是边界的质量上。这篇论文提出了一个预测-优化的框架，BASNet，以及一个新的针对边界感知显著目标检测的混合损失。特别地，该框架由一个密集监督的encoder-decoder网络和一个残差优化模块构成，分别负责显著预测和特征图（saliencymap

calvinpaean·2020-06-22 20:02

ATSS 论文学习

Abstract基于anchor的检测器在过去很多年都主导着目标检测领域。最近由于FPN和FocalLoss的提出，anchor-free的检测器逐渐流行了起来。本文中，作者指出了基于anchor和anchor-free方法的本质区别，就是如何定义正负样本，它造成了这些方法之间的表现差异。如果它们在训练时采用同样的正负样本定义，它们最终的表现并没有明显的不同，不管是从边框还是一个点进行的回归。这就

calvinpaean·2020-06-22 20:02

积极主动是最棒的自救方式｜感恩日记D188

早起外面下大雨，睡的特别舒服，感恩自己战胜了瞌睡虫，爬起来，简单洗漱，就投入到论文学习中，完成3个番茄钟。给棒棒的自

Amy宝宝·2020-06-22 16:56

论文学习笔记：BigTable

Bigtable为Google设计的一个分布式结构化数据存储系统，用来处理Google的海量数据。Google内包括Web索引、Google地球等项目都在使用Bigtable存储数据。尽管这些应用需求差异很大，但是Bigtable还是提供了一个灵活的、高性能的解决方案。-----------------------------------------------------------------

_依然_·2020-06-22 10:29

论文学习

一、论文搜索全球最大的预印本系统https://arxiv.org/不懂为何有些网络是无法登录该网站，有些却可以。sci-hub（擅长根据doi号下载文献）sci-hub网址：https://sci-hub.tw/sci-hub网址：https://sci-hub.im/sci-hub网址：https://sci-hub.im/输入文献doi号即可免费下载国外文献！使用谷歌浏览器时，出现扩展程序更

XYKenny·2020-06-22 08:38

《Unsupervised Deep Embedding for Clustering Analysis》论文学习

1.Introduction聚类在无监督机器学习中由这几个方面进行了研究：如何定义一个类？什么是正确的距离矩阵？如何对数据进行有效聚类？如何验证聚类结果？至今已有许多工作致力于距离函数与嵌入方法的研究，用于执行聚类的特征空间无监督学习的的研究工作还比较少。Forallbutsimplestimagedatasets,使用欧氏距离的聚类完全失效。本文希望找到一种方案，可以联合解决特征空间学习与聚类关

Weyoung_·2020-06-22 08:14

从拓扑视角度量和减轻图神经网络过平滑问题的论文学习笔记

MeasuringandRelievingtheOver-smoothingProblemforGraphNeuralNetworksfromtheTopologicalView论文笔记论文链接：https://arxiv.org/pdf/1909.03211.pdfGNN：最近，图神经网络在深度学习领域大热，涌现出大批文章。2019年7月清华大学孙茂松祖在arvix上发布的综述文章：GraphN

JYHlong·2020-06-21 22:51

神经网络：ResNet 论文学习总结（二）-- 模型微调

引言本片博客是对ResNet网络模型的微调，论文链接，讲解链接。原始的ResNet结构在细节之处还有微调优化的空间，在论文《BagofTricksforImageClassiﬁcationwithConvolutionalNeuralNetworks》中，作者从高效训练、模型微调、训练技巧三个方面给出了一些实践技巧。本文只讲模型微调部分，感兴趣可以继续阅读论文或阅读讲解链接的文章。ResNet网络

志小·2020-06-21 22:46

论文学习：Learning to Compare Image Patches via Convolutional Neural Networks

之前留了一些系列都没有完成，有点惭愧。不过鉴于最近又开始了神经网络的学习，anyway，记录下这篇文章的学习。摘要：开发一套通用的相似函数来对比图像集。这套函数基于CNN，用来解释图像显示的widevarietyofchanges。1.介绍：1）对比图像集的应用：low-leveltasks:structurefrommotion;widebaselinematching,buildingpano

EasonLian·2020-06-21 08:22

马丁富勒微服务论文学习

前言过去几年，对SOA的几本书一直没有读明白，在工作中，也一直在不断去思考和研究，现在更多的是遇到微服务这个概念，所以需要好好研究一下微服务。研究微服务，自然躲不开要读一读马丁富勒的这篇论文了，之前读过几遍，但是感觉还是有必要记录一下笔记。其实在参考里面的这篇原文的地址里面，已经有了中文的翻译，不过感觉还是应该自己详细研读一下，更得来的比较深刻。自然，对这么有深度的文章的学习，也不可能一蹴而就，只

IT老兵驿站·2020-06-21 00:07

word2vec

lanyu_01《word2vecParameterLearningExplained》论文学习笔记词向量是用来表示词的向量，也就是词的特征向量。

狄昵称·2020-05-24 22:00

《ENSEMBLE ADVERSARIAL TRAINING: ATTACKS AND DEFENSES》 _论文学习报告

《ENSEMBLEADVERSARIALTRAINING:ATTACKSANDDEFENSES》论文学习报告组员：裴建新赖妍菱周子玉2020-04-121引言机器学习(ML)模型往往容易受到敌对示例的攻击

第2小组周子玉·2020-04-12 23:00

【论文学习11】GIANT: Globally Improved Approximate Newton Method for Distributed Optimization

前言分布式算法中经常使用梯度信息来进行优化，一阶方法有：SGD、加速SGD、方差减少SGD、随机坐标减少、双坐标提升方法。这些方法减少了本地计算，但同时需要更多迭代次数和更多的通信量。SummaryForbig-dataproblems,distributedoptimizationisveryuseful.Ifthenetworkisslow,thencommunicationisthebott

20189223·2020-04-02 16:00

【论文学习10】PROCHLO: Strong Privacy for Analytics in the Crowd

Encoder(编码)编码器在用户的客户端上运行，对数据进行转换和监控以此来保护敏感数据，通过引入随机噪音或者将数据分成小部分，加密之后将结果传输给shufflers。编码器可以应用随机响应或添加噪音来保护本地差分隐私，虽然有效果，但是实用性不强。所以提出了一种基于秘密分享的PROCHLO编码器。Shuffler（洗牌机）Shuffler在编码器和分析器之间引入隐私，是由受信任的第三方组织运行。a

20189223·2020-03-30 22:00

论文学习16“Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network”文章学习

本文是CVPR17年的文章，也是超分辨领域的新作SRGAN，作者来自推特工作室，先放上整个网络结构图，再详细介绍。上周我在用SRCNN进行实验效果不理想时，师兄推荐了这篇文章，事实上这篇文章和我上周看的SAGAN的整体结构很相似，都是在GAN的基础上进行的image2image的工作。在SRGAN中，作者论证PSNR不能作为评价超分辨的标准，因为这个和人对图片的感受结果不一致，这里作者采用了MOS

侯冠群·2020-03-30 17:04

EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection 论文学习

Abstract模型效率在计算机视觉领域愈发重要。本文中，作者系统地研究了神经网络结构设计，提出了多项关键优化以提升模型效率。首先，作者提出了一个加权的双向特征金字塔网络（BiFPN），使得多尺度特征融合更加简单而快速；其次，作者提出了一个混合缩放的方法，同时对主干网络、特征网络和边框/类别预测网络的深度、分辨率和宽度进行缩放。基于这些改进，作者设计了多个目标检测器，叫做EfficientDet，

calvinpaean·2020-03-29 22:00

论文学习13“Feature Pyramid Networks for Object Detection”

本文是FacebookAI实验室17年物体检测的新作，CVPR17年的文章，本文打破了何凯明他们自己之前FasterRCNN等系列作品的记录，本文的突出贡献是特征化金字塔网络。特征金字塔很久之前已经出现，但是由于网络耗时太久所以一直未被应用。下图是4种特征利用方式。（a）图像金字塔，即将图像转化成成不同的尺寸，然后不同尺寸的图像生成对应的特征。这种方法就是传统的图像金字塔网络，他的缺点在于增加了时

侯冠群·2020-03-29 19:26

《Explaining and harnessing adversarial examples》_阅读报告

《Explainingandharnessingadversarialexamples》论文学习报告组员：裴建新赖妍菱周子玉2020-03-271背景Szegedy有一个有趣的发现:有几种机器学习模型，

第2小组周子玉·2020-03-27 16:00

word2vec Parameter Learning Explained 论文学习笔记

文章内容1、word2vec模型：skipgram和CBOW2、训练优化：hierarchicalsoftmax和negativesampling.一、CBOW模型CBOW完成的事情是：用给定上下文预测中心词，假设输入的上下文只有一个单词，用这个单词预测接下来的词语，类似于Bigram.输入：单词的one-hot编码。维度是词典大小，输入层和隐藏层之间是全连接。输出是单词表中的V个单词的概率。

jingshuiliushen_zj·2020-03-27 11:49

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