论文解读第40页

论文浏览(5) X3D: Expanding Architectures for Efficient Video Recognition

文章目录0.前言1.要解决什么问题2.用了什么方法3.效果如何4.还存在什么问题0.前言相关资料：arxivgithub：说会放到slowfast里，但暂时还没有放论文解读论文基本信息领域：视频理解，包括行为识别

清欢守护者·2020-08-19 10:32

语义分割入门系列之 FCN（全卷积神经网络）

FCN论文解读及代码分析FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentationFCN是卷积神经网络用于语义分割的开山之作，文章的出发点在于如何将普通的分类卷积神经网络用于语义分割网络

我喜欢你就像·2020-08-19 05:23

Google Cartographer SLAM 原理（Real-Time Loop Closure in 2D LIDAR SLAM 论文详细解读）

因此在看了原论文和网上的各种论文解读，都没有能够完全把这块硬骨头吃下去。

梦凝小筑·2020-08-19 05:29

端到端文本识别CRNN论文解读

CRNN论文：AnEnd-to-EndTrainableNeuralNetworkforImage-basedSequenceRecognitionandItsApplicationtoSceneTextRecognitionCRNN不定长中文识别项目下载地址：https://download.csdn.net/download/dcrmg/10248818CRNN是一种卷积循环神经网络结构，用于

weixin_30496431·2020-08-19 04:52

SLAM、自动驾驶算法、3D视觉岗位秋招知识点（附有解答）

单应矩阵H处理关键帧、李群李代数、特征点法与直接法手推BARANSAC在图像匹配上应用PnP（3D-2D）、ICP（3D-3D）直接法与光流法常见SLAMSLAM目录SVO中深度滤波器原理VINS-mono论文解读数学知识凸集

try_again_later·2020-08-19 04:14

joleoy·2020-08-19 02:10

活动报名 | 「将门ECCV 2020鲜声夺人云际会」踏浪而来！

新冠疫情的蔓延不仅打乱了原本的生活节奏也让我们失去了太多线下聚会的机会连续多年不远万里前往顶会现场与大家线下面基的我“门”在这个不一般的2020年也无法如约而至虽然如此一直关注将门的小伙伴一定发现随着ECCV2020论文解读专题的开展我们默默奏响了

计算机视觉研究院·2020-08-19 02:41

aibook008·2020-08-19 01:12

【论文解读】Concurrent Spatial and Channel `Squeeze & Excitation' in Fully Convolutional Networks

Paper这篇论文提出了一种称为scSE（ConcurrentSpatialandChannel`Squeeze&Excitation'）block的神经网络，它可以应用在CNN的任意层，用于增强CNN编码空间信息（spatialencoding）能力，提高CNN的图像识别能力。在Kaggleimagesegmentation比赛--TGSSaltIdentificationChallenge中，

A君来了·2020-08-19 00:29

论文解读： Learning to AutoFocus (二)

论文解读：LearningtoAutoFocus(二)前面介绍了LearningtoAutoFocus这篇文章，这篇文章主要是基于深度学习的方式来实现自动对焦算法的，不过这篇文章的补充材料里面，也介绍了很多传统算法的自动对焦算法

Matrix_11·2020-08-18 16:52

论文解读：Cycle ISP Real Image Restoration via Improved Data Synthesis

CycleISP:RealImageRestorationviaImprovedDataSynthesis谷歌去年发表了一篇文章：UnprocessingImagesforLearnedRawDenoising，是关于如何构造逼近真实的数据来进行降噪的，在去年的文章里，研究者们主要是模拟了ISP中从RAW图到sRGB的过程，然后将ISP的过程逆转过来，从sRGB到RAW，然后再在RAW域上添加噪声

Matrix_11·2020-08-18 16:51

论文解读： Learning to AutoFocus

论文解读：LearningtoAutoFocus今天介绍谷歌计算摄影团队的一篇新文章，LearningtoAutoFocus，发表在CVPR2020上。

Matrix_11·2020-08-18 16:51

ECCV 2020 | 腾讯 AI Lab 16篇入选论文解读

感谢阅读腾讯AILab微信号第102篇文章。本文将介绍ECCV2020中腾讯AILab16篇入选论文。计算机视觉领域三大顶会之一的ECCV（欧洲计算机视觉会议）今年将于8月23-28日举办。受新冠肺炎疫情影响，今年的ECCV与CVPR一样是完全的线上会议。近日，ECCV2020公布了论文收录情况：https://eccv2020.eu/accepted-papers。据统计，本届ECCV共收到有效

腾讯AI实验室·2020-08-17 17:00

pytorch+resnet18实现长尾数据集分类(一)

实验基于论文：Class-BalancedLossBasedonEffectiveNumberofSamples论文解读：https://blog.csdn.net/weixin_41735859/article

景唯acr·2020-08-17 16:47

【论文解读】Generative Image Inpainting with Contextual Attention

摘要contextualattentionlayer一些train的技巧网络结构Coarse-to-Fine由粗到细粗网络只用重建loss训练，细网络用GAN+重构网络训练；LOSS的具体表达式挖个坑，有点难。。。ContextualAttentionLayerCALayer能够学习修复过程中所依赖的特征位置，而且可端到端训练。在背景（留下来的部分）中选取一个小块(3×33\times33×3），

Qi1999·2020-08-17 16:29

【论文解读】Image Inpainting for Irregular Holes Using Partial Convolutions

原文地址代码地址PartialConvolution从文章的标题来看，partialconvolution（局部卷积）是方法核心。实际上这个思想还是很直观的：x′={WT(X⊙M)sum(1)sum(M)+b,ifsum(M)>00,otherwisex'=\left\{\begin{array}{ll}\bold{W}^T(\bold{X}\odot\bold{M})\frac{sum(\bol

Qi1999·2020-08-17 16:57

论文解读《Learning Deep CNN Denoiser Prior for Image Restoration》

CVPR2017的一篇论文LearningDeepCNNDenoiserPriorforImageRestoration：一般的，imagerestoration(IR)任务旨在从观察的退化变量$y$(退化模型，如式子1)中，恢复潜在的干净图像$x$$y\text{}=\text{}\textbf{H}x\text{}+\text{}v$where$\textbf{H}$denotes退化矩阵，$

weixin_30362801·2020-08-17 15:24

YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection论文解读

最近目标检测又出了yolo-v4，作为一个做目标检测的不可不膜拜膜拜。首先由于约瑟夫大神已经退出CV，yolo-v4的一作是DarkNet的维护者，但还是加入了DarkNet官方。个人觉得这篇文章的对我的最大意义在于对现有的目标检测算法的结构以及各种训练trick作了对比，读完之后又加深了对该领域的一些理解。总之，论文结合各种最新trick来改进yolo-v3，效果还是很强的.我的个人博客贡献如原

黑条纹的白斑马·2020-08-17 15:11

图像分类算法GoogLeNet论文解读（Inception v1、v2、v3、v4）

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

纸上得来终觉浅～·2020-08-17 14:45

活动报名 | 「将门ECCV 2020鲜声夺人云际会」踏浪而来！

新冠疫情的蔓延不仅打乱了原本的生活节奏也让我们失去了太多线下聚会的机会连续多年不远万里前往顶会现场与大家线下面基的我“门”在这个不一般的2020年也无法如约而至虽然如此一直关注将门的小伙伴一定发现随着ECCV2020论文解读专题的开展我们默默奏响了

我爱计算机视觉·2020-08-17 13:36

把Tacotron2拆开来看

注意力机制Attention介绍解码器Decoder&&注意力损失函数结语Tacotron2相关的资料李宏毅的相关讲解视频：帮你了解语音合成的周边以及Tacotron2与Tacotron的区别论文地址：看再多论文解读的博客也不如看一下原文来得效果好

Yee_Ko·2020-08-17 12:07

Gaussian field consensus论文解读及MATLAB实现

Gaussianfieldconsensus论文解读及MATLAB实现作者：凯鲁嘎吉-博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/一、Introduction论文：WangG

difei1877·2020-08-17 12:49

Nature论文解读 | 基于深度学习和心脏影像预测生存概率

作者丨Peter单位丨某基因科技公司生物信息工程师研究方向丨生物信息本文解读的文章来自今年2月份的Nature杂志新子刊MachineIntelligence，标题为：Deep-learningcardiacmotionanalysisforhumansurvivalprediction。实验设计文章的实验设计如下：1.采集302位病人的心脏三维MRI影响数据，并对其由认证医师标注出其血管流量等和

PaperWeekly·2020-08-17 12:34

AcGan论文解读及Keras实现

AcGan译文下载地址链接：https://pan.baidu.com/s/1OEHITJ0f9SwJrc_XyGOvEQ提取码：az2o译文一瞥:介绍本文中主要是提出了一种新的网络结构，可量化辨识度和多样性的方法及一些实验论证。新的网络结构本文主要介绍了一种CGan的变种，其带有额外的辅助分类器，称之为AcGan。主体网络结构仍然是生成器G和判别器D，只是G的输入除了随机噪声z之外还有类别信息c

木易依·2020-08-17 11:29

face paper：R-RCN3000论文解读

论文：R-FCN-3000at30fps:DecouplingDetectionandClassification链接：https://arxiv.org/abs/1712.01802这篇文章是对R-FCN算法（关于R-FCN算法的介绍可以看博客：R-FCN算法及Caffe代码详解）的改进，当初提出R-FCN算法的主要目的在于引入position-sensitivescoremap解决原来Fast

BigCowPeking·2020-08-17 04:07

【飞桨】【PaddlePaddle】【论文复现】Big GAN 论文解读

【飞桨】【PaddlePaddle】【论文复现】BigGAN论文解读论文贡献背景技术细节batchsize增大截断技巧通道数共享嵌入多层级潜在空间稳定性训练论文名称：LARGESCALEGANTRAININGFORHIGHFIDELITYNATURALIMAGESYNTHESIS

weixin_44559576·2020-08-17 04:14

百度飞桨论文复现营-《First Order Motion Model for Image Animation》论文解读

百度飞桨论文复现营-《FirstOrderMotionModelforImageAnimation》论文解读【论文题目】：FirstOrderMotionModelforImageAnimation【论文作者

vivichloe1_163·2020-08-17 03:35

【paddle】【飞桨】【论文复现营】starGANv2 论文解读

目录背景GAN原理简介背景上一次参加百度飞桨的强化学习七日营感觉很不错，收获满满，看来集中上课还是比一个人靠自律学习要有效率得多啊。关键还有近乎免费的计算资源，简直美滋滋。这不，现在又报了为期28天的论文复现营，白嫖它不香吗哈哈！这次的论文复现营有两大主题9篇论文可以选，分别是GAN方向和视频分类方向，都是近一两年计算机视觉顶级会议的高质量论文。由于本人对GAN比较感兴趣，也迫不及待想提升一下复现

姜饼哥·2020-08-17 03:29

CVPR2020(Enhancement)：论文解读《Zero-Reference Deep Curve Estimation for Low-Light Image Enhancement》

文章目录原文地址论文阅读方法初始（Abstract&Introduction&Conclusion）相知（Body）2.RelatedWorkConventionalMethodsData-DrivenMethods3.Methodology3.1Light-EnhancementCurve(LE-Curve)3.2DCE-Net3.3Non-ReferenceLossFunctions4.Exp

我是大黄同学呀·2020-08-17 02:55

Proposal, Tracking and Segmentation (PTS)论文解读和代码解读

这是一篇在arxiv7月2号新上的一篇论文，做视频目标分割的。论文本身没有什么太多的创意，使用现有的一些模块组合，提出了一种串联结构，把VOS任务分成三步骤，每一步骤对应一个模块，最后的结果达到了stateoftheart的效果。论文地址开源地址overview作者将VOS分层三个步骤objectproposalnetwork:先用maskrcnn开源的RPN，通过IOU可以挑选出属于特定目标的候

咆哮的阿杰·2020-08-17 01:04

百度飞桨PaddlePaddle论文复现——StarGANv2论文解读

百度顶会论文复现营百度飞桨PaddlePaddle顶会论文复现营论文解读解读视频PyTorch代码及论文GithubMotivation多领域考虑到每个域中的不同风格样式的图像。

urnotlcxz·2020-08-17 01:59

【飞桨】【paddlepaddle】【论文复现】论文解读-BigGAN

论文复现课程链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/group/info/1340论文链接：LargeScaleGANTrainingforHighFidelityNaturalImageSynthesis论文概要：近年来生成对抗网络GAN的取得了长足进步，它能直接成数据中生产高保真、多样化的图像，GAN的训练是动态的，并且对几乎所有层面的

laser7·2020-08-17 01:17

Micro Behaviors:A New Perspective in E-commerce Recommendation 文章阅读以及代码实验【数据集来自京东2019年比赛数据】

MicroBehaviors:ANewPerspectiveinE-commerceRecommendation文章阅读以及代码实验【数据集来自京东2019年比赛数据】概述论文解读以及代码实现过程分解问题定义数据集介绍数据预处理准备训练集和测试集

ciecus_csdn·2020-08-17 00:31

CycleGAN：图片风格，想换就换 | ICCV 2017论文解读

在碎片化阅读充斥眼球的时代，越来越少的人会去关注每篇论文背后的探索和思考。在这个栏目里，你会快速get每篇精选论文的亮点和痛点，时刻紧跟AI前沿成果。点击本文底部的「阅读原文」即刻加入社区，查看更多最新论文推荐。这是PaperDaily的第51篇文章本期推荐的论文笔记来自PaperWeekly社区用户@LUOHAO。本文提出的模型名为CycleGAN，作者希望在不借助pairedexample情况

PaperWeekly·2020-08-17 00:31

飞桨PaddlePaddle论文复现营-U-GAT-IT论文解读

飞桨PaddlePaddle论文复现营-U-GAT-IT论文解读U-GAT-ITU-GAT-IT:UnsupervisedGenerativeAttentionalNetworkswithAdaptiveLayer-InstanceNormalizationforImage-to-ImageTranslation

Steven_mask·2020-08-16 23:53

【飞桨PaddlePaddle论文复现课程】【GAN】论文解读之StarGAN v2

https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/group/info/1340这篇博客主要是对飞桨PaddlePaddle论文复现课程中GAN论文的解析.二、论文解读论文的任务是多域图像转换

FlyingPie·2020-08-16 23:50

[飞桨PaddlePaddle论文复现课程][视频分类]论文解读之Representation Flow for Action Recognition

一、前言论文复现课程链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/group/info/1340这篇博客主要是对飞桨PaddlePaddle论文复现课程中视频分类论文的解析.课程中有关视频分类的论文主要有4篇,本博客对其中的第4篇进行解读:1.ECO:EfficientConvolutionalNetworkforOnlineVideoUnder

FlyingPie·2020-08-16 23:50

First Order Motion Model for Image Animation论文解读-使用Paddle的百度论文复现营学习笔记

FirstOrderMotionModelforImageAnimation论文解读百度为了帮助同学们更好的进行论文发表等科研工作，深入实践深度学习，特别推出了全球顶会深度学习论文复现营。

weixin_43988358·2020-08-16 23:49

飞桨PaddlePaddle论文复现：LARGE SCALE GAN TRAINING FOR HIGH FIDELITY NATURAL IMAGE SYNTHESIS

飞桨PaddlePaddle论文复现百度顶会论文复现营：论文解读：摘要总结个人总结附录[资料下载]GAN和视频分类入门的几篇文章GAN5篇论文代码下载链接飞桨API与torch对照表，点击链接下载百度顶会论文复现营

leigang431·2020-08-16 23:43

飞桨PaddlePaddle论文复现营-stargan v2论文解读

论文题目StarGANv2:DiverseImageSynthesisforMultipleDomains对于多个领域的多样化图像合成（YunjeyChoiYoungjungUhJaejunYooJung-WooHaClovaAIResearch,NAVERCorp.EPFL）论文任务多领域间的多样化图像转换（img2imgtranlation）生成图像多样化多个领域上具有可扩展性什么是domai

Arrowarcher·2020-08-16 23:31

百度飞桨PaddlePaddle论文复现——StarGANv2论文解读

百度飞桨PaddlePaddle论文复现——StarGANv2论文解读任务描述多领域间的多样化图像转换（image-to-imagetranslation）生成图像多样化多个域上具有可拓展性相关介绍生成对抗网络

Countonme95·2020-08-16 23:47

(十一)Cascade R-CNN----2018CVPR论文解读

CascadeR-CNN:DelvingintoHighQualityObjectDetection级联R-CNN：致力于高质量目标检测Abstract在对象检测中，需要定义联合正负（IoU）阈值。以低IoU阈值训练的物体检测器，例如0.5，通常会产生噪声检测。但是，**随着IoU阈值的增加，检测性能趋于下降。**造成此问题的主要原因有两个：**1）在训练期间因正样本呈指数消失而过度拟合，以及2）

hust_0offer·2020-08-16 20:53

Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection论文笔记

Motivation1.1问题：1.2实验：2.其他的级联结构比较3.Experiment3.1QualityMismatch3.2NumberofStagesConclusion：Attention:论文解读的博客原文发布于个人

ming7771·2020-08-16 19:59

论文解读Face Detection using Deep Learning: An Improved Faster R-CNN Approach

https://arxiv.org/pdf/1701.08289.pdfFDDBfacedetectionbenchmarkevaluation引言：在物体检测上，R-CNN十分成功，跟随这个工作，我们提出一个新的脸部检测方法，扩展改进FasterR-CNN算法。我们的算法通过结合几个策略，包括特征连接，强负面挖掘（hardnegativemining）和多尺度训练等来改进。最终达到state-o

看不见我呀·2020-08-16 19:25

CMU & Facebook论文解读 | 非局部神经网络（附代码实现）

在碎片化阅读充斥眼球的时代，越来越少的人会去关注每篇论文背后的探索和思考。在这个栏目里，你会快速get每篇精选论文的亮点和痛点，时刻紧跟AI前沿成果。点击本文底部的「阅读原文」即刻加入社区，查看更多最新论文推荐。这是PaperDaily的第41篇文章本期推荐的论文笔记来自PaperWeekly社区用户@Yadan。本文受NL-Means在图像去噪应用中的启发，采用非局部均值方法来处理局部特征与全图

PaperWeekly·2020-08-16 18:49

图像修复（拖影、失焦、雨雾、模糊）deblurGAN 论文解读

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放牛娃不吃草·2020-08-16 17:35

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逆风飞扬fei·2020-08-16 16:10

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论文解读在生物医学领域，3D数据是很多的，一层一层转化为2D数据去标注训是不现实的，而且用整个3D体积的全部数据去训练既低效又极有可

wyzjack47·2020-08-16 10:19

[论文解读]ICML 2019|EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks

题目：EfficientNet:RethinkingModelScalingforConvolutionalNeuralNetworks作者：GOOGLEMingxingTanQuocV.LeMotivation:作者认为网络的扩展是对效果有很大帮助的，但是人们一直没有找到一个有效的扩展方法。通过人工去调整depth,width,resolution的放大或缩小的很困难的，在计算量受限时有放大哪个

一碗白开水一·2020-08-16 09:59

VIO系列一 | IMU预积分与边缘化解析

点击上方“AI算法修炼营”，选择加星标或“置顶”标题以下，全是干货VINS-mono论文解读（IMU预积分+Marg边缘化）前面，我们已经对接下来的VIO系列主要内容有所介绍（感兴趣的可以关注：视觉与惯性传感器如何融合

AI算法修炼营·2020-08-16 01:55

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