论文学习第19页

CVPR2019| 百度17篇CVPR论文学习记录（包含：无人驾驶、神经网络、GAN、无监督学习、目标检测）

首先感谢现在网上资源丰富，能够获得很多人的总结，结合自身实际进行了学习记录。并着重标注了其中关键核心目录1）TakingACloserLookatDomainShift:Category-levelAdversariesforSemanticsConsistentDomainAdaptation（仔细研究源域转换：语义一致域适应的类别级别对抗）2）FilterPruningviaGeometric

人工智能博士·2019-05-03 15:55

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

李是李雅普诺夫的李·2019-04-18 16:00

神经网络：ResNet 论文学习总结（一）

引言对于深度学习初学者，对网络结构总是存在模糊的认识，不能确切的把握结构的要义。在学习探索过程中，对网络结构算法的有效性和准确度没有很高的要求，经常不考虑时间成本和效率因素，但在工作和实际场景应用时，存在着各种硬性的要求，在较短或者很短的时间内训练出较好或者符合应用场景最低要求网络模型。对于ResNet网络结构，本人由于没有深刻的学习和相关的总结，在实习和学习过程中总是碰壁。非常感谢实习的主管，给

志小·2019-04-16 22:00

3月13 论文学习步骤：google的cartographer的论文《Real-Time Loop Closure in 2D LIDAR SLAM》

前言：新入手2dlidar一枚，打算基于cartography进行后续开发，先对论文做一定了解。Stepone:先全文过一遍。有网友提供翻译结果，自己对照看。了解梗概。http://blog.csdn.net/lilynothing/article/details/60875825Steptwo:系统细节与关键算法理解http://blog.csdn.net/LilyNothing/article

Hali_Botebie·2019-04-03 19:18

BERT模型实战之多文本分类（附源码）

写在前面BERT模型也出来很久了，之前看了论文学习过它的大致模型（可以参考前些日子写的笔记NLP大杀器BERT模型解读），但是一直有杂七杂八的事拖着没有具体去实现过真实效果如何。

kaiyuan_sjtu·2019-03-21 00:00

【论文学习记录】Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions

Xception网络是Google与2017年发表的新的网络结构，是对InceptionV3的进一步改进，也是现在用的比较多的基础网络了。论文原文《Xception:DeepLearningwithDepthwiseSeparableConvolutions》。一个标准的InceptionV3模块的结构如下：再能够简化一下：然后如果先对输入统一做1x1的conv，然后再划分不同的channels做

heiheiya·2019-03-20 15:46

【论文学习】Mask Scoring R-CNN

参考：https://www.cnblogs.com/wemo/p/10505970.html（为主，说的比较好）https://blog.csdn.net/m0_38007695/article/details/88256702这篇论文在COCO图像实例分割任务上超越了何恺明的MaskR-CNN，并且是今年顶会CVPR的口头报告。并且作者测试的时间开销没有增加太多。框架图示如下：可以看到框架主要

业精于勤荒于嬉-行成于思而毁于随·2019-03-19 20:47

论文学习笔记 - BERT - 1

BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）是一种自然语言表示模型。BERT是基于上下文信息的深度双向表示模型，通过预训练，可得到文本的深度双向表示。BERT网络结构BERT的模型结构图如下。BERT的每一层都利用了文本预料的上下文信息。其基本结构是Transformer，将其深度堆叠，通过类似全连接网络的方式连接起来。简单来说

不忘初心，坚持前行·2019-03-16 11:29

【论文学习】Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence Tagging（论文翻译）

BidirectionalLSTM-CRFModelsforSequenceTagging（论文翻译）AbstractInthispaper,weproposeavarietyofLongShort-TermMemory(LSTM)basedmodelsforsequencetagging.ThesemodelsincludeLSTMnetworks,bidirectionalLSTM(BI-LS

Elvira521yan·2019-03-12 10:48

Fast Online Object Tracking and Segmentation: A Unifying Approach 论文学习

FastOnlineObjectTrackingandSegmentation:AUnifyingApproachAbstract1.Introduction2.RelatedWorkVisualObjectTrackingSemi-supervisedVideoObjectSegmentation3.Methodology3.1全卷积Siamese网络SiamFCSiamRPN3.2SiamMa

calvinpaean·2019-03-11 20:25

【论文学习】NNBench-X: Benchmarking and Understanding Neural Network Workloads for Accelerator Designs

NNBench-X：针对神经网络加速器硬件设计来评测和理解神经网络模型摘要引言特征描述方法算子级分析应用级分析特征描述过程分析和观察算子级分析后的发现应用级分析后的发现硬件设计的参考意义本方法的优势说明原文地址：https://ieeexplore.ieee.org/xpl/mostRecentIssue.jsp?punumber=10208&isnumber=4357966作者：XinfengX

Joe_quan·2019-03-04 16:03

word2vec论文学习

Word2Vec是2003年由TomasMikolov提出的，有兴趣的可以阅读下论文《EfficientEstimationofWordRepresentationsinVectorSpace》，Word2Vec主要包含CBOW和Skip-gram两种架构，这两种架构与传统神经网络的区别在于没有隐含层，增加了投影层，具体结构如下图：CBOW（ContinuousBagOfWords）是根据周围词预

liumy601·2019-03-01 23:45

【论文学习记录】Large Kernel Matters-Improve Semantic Segmentation by Global Convolutional Network

这篇文章是收录在CVPR2017上的文章，作者来自清华大学和旷视科技。论文原文《LargeKernelMatters-ImproveSemanticSegmentationbyGlobalConvolutionalNetwork》。语义分割可以看成是一个逐像素的分类任务，同时包含分类和定位。对于分类任务，模型必须是具有不变性的，但是对于定位任务，模型应该是对变换敏感的。为应对这一问题，论文提出了一

heiheiya·2019-02-21 15:56

论文学习-深度学习目标检测2014至201901综述-Deep Learning for Generic Object Detection A Survey

目录写在前面目标检测任务与挑战目标检测方法汇总基础子问题基于DCNN的特征表示主干网络（networkbackbone）MethodsForImprovingObjectRepresentationContextModelingDetectionProposalMethodsOtherSpecialIssuesDatasetsandPerformanceEvaluation博客：blog.shin

shine-lee·2019-02-14 18:00

论文阅读：Deep learning—Yann LeCun, Yoshua Bengio & Geoffrey Hinton

论文阅读：Deeplearning—YannLeCun,YoshuaBengio&GeoffreyHinton这是一篇概述性论文，作为深度学习论文学习的入门篇，作

lyn_decoder·2019-01-16 12:07

【PSO论文学习】粒子群算法求解多目标优化问题

最近看了一篇粒子群算法求解多目标优化问题的中文论文，做个笔记一。多目标优化问题二。多目标优化算法论文中提出，由于PSO中粒子是跟随着群里中最好的粒子快速向一点收敛，因此直接用PSO算法处理多目标优化，很容易收敛于非劣最优域的局部最优解。论文所提算法思想为：1.对应于第i个优化子目标函数，粒子群为其优化得到第i个子问题的全局最优gBest[i]和个体最优pBest[i，j]。（j是第j个粒子）2.更

liupengyun·2019-01-09 15:30

Support Vector Guided Softmax Loss for Face Recognition 论文学习

SupportVectorGuidedSoftmaxLossforFaceRecognitionAbstract1.Introduction2.PreliminaryKnowledgeSoftmaxMining-basedSoftmaxMargin-basedSoftmax3.ProblemFormulation3.1NaiveMining-MarginSoftmaxLoss3.2SupportV

calvinpaean·2019-01-02 17:54

百度端到端说话人识别系统 Deep Speaker 详细介绍

一层一层的来看：解释下dim维度这一列3、TripletLoss前言：百度端到端说话人识别系统DeepSpeaker:anEnd-to-EndNeuralSpeakerEmbeddingSystem，论文学习整理一下

阿凯就好·2018-12-31 18:07

2018九宫格

那个天天蹲图书馆写论文学习，反复修改的自己。图中的好友希望我们的友谊天长地久，你在红河我在怒江，你在开远我在泸水。都是我熟悉的城市，带我长发及腰，你必短裙相配！

简单小树人·2018-12-31 11:32

『计算机视觉』Mask-RCNN_从服装关键点检测看KeyPoints分支

下图Github地址：Mask_RCNNMask_RCNN_KeyPoints『计算机视觉』Mask-RCNN_论文学习『计算机视觉』Mask-RCNN_项目文档翻译『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其一

叠加态的猫·2018-12-13 23:00

【论文学习】ShuffleNet-v1：一种极高效的移动端卷积神经网络

论文链接：https://arxiv.org/abs/1707.01083设计思想卷积神经网络是现代视觉人工智能系统的核心组件。近年来关于卷积模型的研究层出不穷，产生了如VGG、ResNet、Xception和ResNeXt等性能优异的网络结构，在多个视觉任务上超过了人类水平。然而，这些成功的模型往往伴随着巨大的计算复杂度（数十亿次浮点操作，甚至更多）。这就限制了此类模型只能用于高性能的服务器集群

Lingyun_wu·2018-12-10 20:49

论文学习笔记：Building Task-Oriented Dialogue Systems for Online Shopping

首先，该篇论文是北航与微软小冰团队合作的，该对话系统旨在帮助网购用户完成各种与购物相关的任务，为用户推荐更多相关产品和产品信息，同时还支持闲聊。对话系统一般能分为两类：1、聊天型系统旨在与用户进行交谈，并提供有趣的，与上下文相关的合理回复。2、任务型系统旨在帮助用户完成特定任务目标（例如找餐厅）。本文设计的是任务型对话系统，该系统由4部分组成：DS={QU,ST,DM,PKB}QU：查询语句理解。

Class_guy·2018-12-10 15:17

【论文学习记录】Taskonomy: Disentangling Task Transfer Learning

这篇是CVPR2018的bestpaper，论文原文《Taskonomy:DisentanglingTaskTransferLearning》。主要是研究视觉任务之间的关系，根据得出的关系可以帮助在不同任务之间做迁移学习。作者首先提出视觉任务之间是否有关系？还是他们是相互独立的？其实我觉得迁移学习之所以可行，其实是默认了任务之间是有关系的，所以答案当然是肯定的。传统大多尝试将视觉任务逐一击破。这种

heiheiya·2018-12-06 11:11

【论文学习】基于内容和用户偏好学习的个性化商品推荐模型（浙江大学计算机科学硕士毕业论文）bpr模型

ciecus_csdn·2018-12-04 21:33

《Character-level Convolutional Networks for Text Classification》论文学习

论文连接:http://arxiv.org/abs/1509.01626github:https://github.com/zhangxiangxiao/Crepe数据集：http://goo.gl/JyCnZqgithub(Tensorflow):https://github.com/mhjabreel/CharCNN摘要本文对字符级卷积网络进行文本分类进行了实证探索。本文构建了几个大规模数据集

Coco_wjy·2018-12-04 17:44

YOLOv3 论文学习

YOLOv3:AnIncrementalImprovementAbstract1.Introduction2.TheDeal2.1BoundingBoxPrediction2.2ClassPrediction2.3PredictionsAcrossScales2.4FeatureExtractor2.5Training3.HowWeDo4.Thingswetriedbutdidn'twork论文地

calvinpaean·2018-12-04 16:32

论文学习《Recurrent Convolutional Neural Net works for Text Classiﬁcation》

论文：《RecurrentConvolutionalNeuralNetworksforTextClassiﬁcation》作者SiweiLai,LihengXu,KangLiu,JunZhao代码：https://github.com/roomylee/rcnn-text-classification摘要：传统文本分类需依赖人为设计的特征，比如知识库等引入无需人为设计特征的循环结构的神经网络来进行

Coco_wjy·2018-11-28 22:03

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Coco_wjy·2018-11-28 22:03

Focal Loss 论文学习

FocalLossforDenseObjectDetectionAbstract1.Introduction2.RelatedworkClassImbalanceRobustEstimation3.FocalLoss3.1BalancedCrossEntropy3.2FocalLossDefinition3.3ClassimbalanceandModelinitialization3.4Class

calvinpaean·2018-11-27 16:53

『计算机视觉』Mask-RCNN_训练网络其三：训练Model

Github地址：Mask_RCNN『计算机视觉』Mask-RCNN_论文学习『计算机视觉』Mask-RCNN_项目文档翻译『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其一：总览『计算机视觉』Mask-RCNN

叠加态的猫·2018-11-20 10:00

Deeplabv3+论文学习笔记粗略总结

Grit_007·2018-11-13 18:12

论文学习-系统评估卷积神经网络各项超参数设计的影响-Systematic evaluation of CNN advances on the ImageNet

博客：blog.shinelee.me|博客园|CSDN写在前面论文状态：PublishedinCVIUVolume161IssueC,August2017论文地址：https://arxiv.org/abs/1606.02228github地址：https://github.com/ducha-aiki/caffenet-benchmark在这篇文章中，作者在ImageNet上做了大量实验，对比

shine-lee·2018-11-13 10:00

MobileNetV2 论文学习

MobileNetV2:InvertedResidualsandLinearBottlenecksAbstract1.Introduction2.Preliminaries,discussionandintuition2.1DepthwiseSeparableConvolutions3.2LinearBottlenecks3.3InvertedResiduals4.ModelArchitectur

calvinpaean·2018-11-13 09:46

Lasso估计论文学习笔记(一)

最近课程作业让阅读了这篇经典的论文，写篇学习笔记。主要是对论文前半部分Lasso思想的理解，后面实验以及参数估计部分没有怎么写，中间有错误希望能提醒一下，新手原谅一下。1.整体思路作者提出了一种收缩和选择方法Lasso，这是一种可以用于线性回归的新的估计方法。它具有子集选择和岭回归的各自的优点。像子集选择一样可以给出具有解释力的模型，又能像岭回归一样具有可导的特性，比较稳定。同时避免了子集选择不可

HaoPeng_Zhang·2018-11-10 17:00

【论文学习】零样本学习：Zero-Shot learning（2018CVPR）

1、简介见过和没见过的类别都要提供类别描述信息（比如用户定义的属性标注、类别的文本描述、类别名的词向量等）；某些描述信息是各个类别共有的。这些描述信息通常被称为辅助信息或语义表征。典型ZSL方法的一个通用假设是：存在一个共有的嵌入空间，其中有一个映射函数：定义这个函数的目的是对于见过或没见过的类别，衡量图像特征φ(x)和语义表征ψ(y)之间的相容性（compatibility）。W是所要学习的视觉

Always_ease·2018-11-09 19:36

《Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》论文学习笔记

《ConvolutionalNeuralNetworksforSentenceClassification》论文学习笔记本篇论文来源：KimY.Convolutionalneuralnetworksforsentenceclassification

Coco_wjy·2018-11-09 18:24

《Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》论文学习笔记

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Coco_wjy·2018-11-09 18:24

Fast R-CNN论文学习

R-CNN论文学习Abstract1.Introduction1.1R-CNN和SPPnetR-CNN的问题SPPnet的改进和问题1.2本论文的贡献2.FastR-CNN结构和训练2.1RoI池化层2.2

calvinpaean·2018-11-07 11:45

『计算机视觉』Mask-RCNN_训练网络其二：train网络结构&损失函数

Github地址：Mask_RCNN『计算机视觉』Mask-RCNN_论文学习『计算机视觉』Mask-RCNN_项目文档翻译『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其一：总览『计算机视觉』Mask-RCNN

叠加态的猫·2018-11-05 10:00

SPP-net论文学习

SpatialPyramidPoolinginDeepConvolutionalNetworksforVisualRecognitionAbstract1.Introduction2.Deepnetworkswithspatialpyramidpooling2.1Convolutionlayersandfeaturemaps2.2Thespatialpyramidpoolinglayers2.3T

calvinpaean·2018-11-01 10:21

『计算机视觉』Mask-RCNN_训练网络其一：数据集与Dataset类

Github地址：Mask_RCNN『计算机视觉』Mask-RCNN_论文学习『计算机视觉』Mask-RCNN_项目文档翻译『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其一：总览『计算机视觉』Mask-RCNN

叠加态的猫·2018-10-31 10:00

『计算机视觉』Mask-RCNN_锚框生成

Github地址：Mask_RCNN『计算机视觉』Mask-RCNN_论文学习『计算机视觉』Mask-RCNN_项目文档翻译『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其一：总览『计算机视觉』Mask-RCNN

叠加态的猫·2018-10-26 10:00

DeepLab V1论文学习笔记

（注：因为决定研究生方向是研究深度学习的图像语义分割，从研一开始陆续阅读了一系列语义分割相关的论文，本次是阅读深度学习语义分割经典论文DeepLab的V1版本时做的笔记，如有理解有误的地方欢迎交流指正。）原文地址：DeepLabv1:SemanticimagesegmentationwithdeepconvolutionalnetsandfullyconnectedCRFs收录：ICLR2015(

一梦轻尘·2018-09-10 14:14

论文学习:Learning to Generate Time-Lapse Videos Using Multi-StageDynamic Generative Adversarial Net...

WelcomeToMyBlog这篇论文收录于KDD2018,有关视频生成的,论文有个项目主页,题目翻译过来大致是:使用多阶段动态生成对抗网络学习生成time-lapse(延时)视频.多阶段具体来说是两阶段,第一阶段(Base-Net):注重每一帧内容的真实性第二阶段(Refine-Net):注重帧与帧之间物体的运动下图是模型整体框架,叫做MD-GANMD-GAN由base-net和refine-n

LittleSasuke·2018-09-02 20:35

论文学习:Learning to Generate Time-Lapse Videos Using Multi-StageDynamic Generative Adversarial Net...

WelcomeToMyBlog这篇论文收录于KDD2018,有关视频生成的,论文有个项目主页,题目翻译过来大致是:使用多阶段动态生成对抗网络学习生成time-lapse(延时)视频.多阶段具体来说是两阶段,第一阶段(Base-Net):注重每一帧内容的真实性第二阶段(Refine-Net):注重帧与帧之间物体的运动下图是模型整体框架,叫做MD-GANMD-GAN由base-net和refine-n

LittleSasuke·2018-09-02 20:35

基于用户预算的层次泊松矩阵分解推荐系统——论文学习第二篇

今天看了一篇论文：Understandingusers’budgetsforrecommendationwithhierarchicalPoissonfactorization原文链接https://dl.acm.org/citation.cfm?id=3172135但是对于很多概念都不理解，导致看得很艰难，在此对文中的一些概念进行总结，方便以后查阅。Gamma分布泊松分布平均场（mean-fie

吃辣椒的猪·2018-08-27 13:40

TensorFlow+深度学习笔记7

深度学习笔记本周掌握的知识了解了text转image算法的大致过程；使用GitHub的代码训练得到了自己的模型，并且实现了text转image的过程详细阅读了代码，对方法的细节步骤有较深了解Text-to-Image论文学习论文工作与贡献

Pitcher_Yuan·2018-06-23 23:45

【论文学习】基于无监督迁移学习的高光谱目标检测

Unsupervisedtransferlearningfortargetdetectionfromhyperspectralimages基于无监督迁移学习的高光谱目标检测论文来源：https://doi.org/10.1016/j.neucom.2012.08.056摘要目标检测一直是高光谱图像处理的热门领域之一。传统的目标检测方法取决于观察中的所有像素的相对固定的特征。例如，RX对所有像素采用

Lingyun_wu·2018-06-22 16:27

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