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Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation

论文地址：[1311.2524]Richfeaturehierarchiesforaccurateobjectdetectionandsemanticsegmentation丰富的特征层次结构，用于精确的对象检测和语义分割摘要：在标准的PASCALVOC数据集上测量的对象检测性能在过去几年已经稳定。最佳性能的方法通常是一个复杂的混合系统，它通常将多个低级图像特征与高级上下文组合起来。在本文中，我们

cv_tm·2023-08-22 11:40

VDSR(Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks)超分辨网络-详细分析

对超分有兴趣的同学们可直接关注微信公众号，这个号的定位就是针对图像超分辨的，会不断更新最新的超分算法解读。正文开始contentsIntroductionRelatedWorkProposedMethodProposedNetworkTrainingUnderstandingPropertiesTheDeeper,theBetterResidual-LearningSingleModelforMu

毋小黑·2023-08-17 01:25

Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks(VDSR)

摘要该方法使用了一个非常深的卷积网络，灵感来自于Imagenet分类。该论文发现，网络深度的增加显示了精度的显著提高。最终的模型使用了20个权重层。通过在深度网络结构中多次级联小滤波器，有效地利用了大图像区域上的上下文信息。然而，在非常深的网络中，收敛速度成为训练过程中的一个关键问题。该文提出了一个简单而有效的训练程序，只学习残差，并使用极高的学习率(比SRCNN高10410^4104倍，SRCN

大笨钟47·2023-08-17 01:55

【论文阅读】EAST: An Efficient and Accurate Scene Text Detector

任务：文本检测(可以检测倾斜文本)contributions提出了End-to-End的全卷积网络来解决文本检测问题可以根据特定的应用生成quardrangles或者是rotatedboxes两种格式的几何标注改进了state-of-the-art方法算法的核心思想：主要思想来自于U-Net,采用U型结构来得到1、pixel-level的分割预测结果。2、pixel-level的几何预测结果。根据

UpCoderXH·2023-08-07 09:13

[论文笔记]DeepFool: a simple and accurate method to fool deep neural networks

题目：DeepFool:asimpleandaccuratemethodtofooldeepneuralnetworks地址：https://arxiv.org/abs/1511.04599代码：https://github.com/lts4/deepfoolDeepFoolDeepFoolforbinaryclassifiersDeepFoolformulticlassclassifiers参考

wangxiaoguang·2023-07-27 08:16

论文笔记 | HyperNet: Towards Accurate Region Proposal Generation and Joint Object Detection

作者TaoKongAnbangYaoYurongChenFuchunSun摘要本文提出了一种HyperNet，同时用于处理regionproposal和objectdetection。Hyper特征是将各层featuremaps的特征聚集然后统一到一个空间。在cpu上处理速度是5fps。1Introduction首先说了Rcnn到Fasterrcnn的情况，指出Fasterrcnn对于小物体很st

bea_tree·2023-07-25 08:27

每日学术速递3.21

ML-机器学习|RL-强化学习|NLP自然语言处理Subjects:cs.CV1.NeRFMeshing:DistillingNeuralRadianceFieldsintoGeometrically-Accurate3DMeshes

AiCharm·2023-07-24 13:02

一分钟英语趣问答 138

（答案附在文末）correct/kə'rɛkt/vt.改正,纠正；adj.正确的,对的,合适的[近义词]：v.turn,change;adj.accurate,exact,precise,proper[

GBmelody·2023-07-22 00:19

Accurate, Large Minibatch SGD: Training ImageNet in 1 Hour 笔记

作者使用了batch大小：8192，使用了256GPUs，在一个小时内训练了ResNet-50，并且得到了和256大小的batch同样的训练精度。2LargeMinibatchSGD通常来说，我们在训练有监督任务的时候，会最小化loss:是网络的参数，是训练集，就是损失函数。minibatchSGD就是在一个batch的训练集上，进行参数的更新：2.1LearningRatesforLargeMi

Junr_0926·2023-07-18 23:36

python基于百度API的ORC文字识别

ORC文字识别#encoding:utf-8importrequestsimportbase64#文字识别模块高精度：https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/accurate_basic

bill_love_c·2023-07-15 00:30

Fast and Accurate Detection of Unknown Tags for RFID Systems – Hash Collisions are Desirable 理解+笔记

FastandAccurateDetectionofUnknownTagsforRFIDSystems–HashCollisionsareDesirable理解+笔记+翻译名称：快速准确地检测RFID系统中的未知标签——哈希冲突是可取的来源：IEEE/ACMTRANSACTIONSONNETWORKING链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/8948356

老菜鸡还需努力·2023-06-22 07:10

Fast and Accurate Detection of Unknown Tags for RFID Systems – Hash Collisions are Desirable 翻译

FastandAccurateDetectionofUnknownTagsforRFIDSystems–HashCollisionsareDesirable翻译链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/8948356作者：XiulongLiu,ShengChen,JiaLiu,WenyuQu,FengjunXiao,AlexX.Liu,JiannongCao,

老菜鸡还需努力·2023-06-22 07:09

学习记录 -- Accurate and fast cell marker gene identification with COSG

文章目录brief代码演示安装实操个人感受brief单细胞数据分析当中，细胞聚类分群完成之后，我们希望得知每一个细胞类群是什么细胞，也就是细胞类型注释。通常情况下，我们可以找到细胞类群间表达量存在差异的基因，我们认为可以标识细胞类的marker基因就在DE之中，最好是只在这一个细胞类群中表达的DE，大概率就是marker。当利用toprankDE作为markergene对照现存的markerlis

All_Will_Be_Fine噻·2023-06-11 02:49

论文阅读和分析：A Robust Motion Artifact Detection Algorithm for Accurate Detection of Heart Rates

论文阅读和分析：ARobustMotionArtifactDetectionAlgorithmforAccurateDetectionofHeartRatesfromPhotoplethysmographicSignalsusingTime-FrequencySpectralFeatures主要内容：1、提取PPG信号时频谱特征，然后使用机器学习算法SVM来判断PPG信号运动伪影部分；2、提取特征

KPer_Yang·2023-06-10 08:34

【论文阅读】Accurate 3D Localization for MAV Swarms by UWB and IMU Fusion

目录Accurate3DLocalizationforMAVSwarmsbyUWBandIMUFusionAbstractI.InstructionII.SENSORSETUPIII.VANILLAEKFFORUWBIV.UWB

ninnyyan·2023-06-07 11:26

[论文分享] Accurate and Scalable Cross-Architecture Cross-OS Binary Code Search with Emulation

AccurateandScalableCross-ArchitectureCross-OSBinaryCodeSearchwithEmulation[TSE2018]YinxingXue,UniversityofScienceofTechnologyofChinaZhengziXu,NanyangTechnologicalUniversityMahinthanChandramohan,Nanyan

fa1c4·2023-04-17 17:34

30词第二天

breast乳房image影像whereas然而rub摩擦technician技术员method方法specialist专家equipment设备accurate准确的phenomenon现象soundly

画完小小医学生·2023-04-16 02:17

App提交审核被拒 Guideline 2.3.7 - Performance - Accurate Metadata

注：这里的2.3.7的原文已经说明被拒绝的理由了。会明确说明不符合条例项，如：应用程序名称、副标题、关键字、描述、截图等。看被拒原文修改即可，一般容易过审。处理方式：只有2.3.7条例，一般属于元数据被拒绝，不需要重新打包提审，只需要修改AppStore上违规的点，然后直接在下面回复说明已修改就行了。苹果会重新审核。带有其他被拒条例，可能属于二进制文件被拒绝，那看情况是直接修改后回复，还是重新打包

CarrySniper·2023-04-14 15:31

iOS 代码混淆上架审核不通过(2. 3 Performance: Accurate Metadata)

最近很多大佬在上架马甲包的时候，从网上找了一些脚本来混淆马甲包或者一些付费的软件，很多脚本或者软件混淆生成的字符串都是随机的，或者吧系统方法混淆了，就会导致2.3或者2.3.1，具体如下：2.3Performance:AccurateMetadataGuideline2.3.1-PerformanceWediscoveredthatyourappcontainsobfuscatedcode,sel

ZFJ_张福杰·2023-04-11 05:36

【LSM: perceptually accurate line segment merging线段融合算法】

阅读文献后的记录，如有不正之处，请指正。论文下载地址https://xueshu.baidu.com/usercenter/paper/show?paperid=a16724c041eda11326b76ab2920e340c文章目录前言一、LSM算法步骤1.1传统方法线段提取1.2线段集预处理1.3合并线段二、参数2.1参数表2.2参数推导三、结果前言针对传统直线检测算法输出线段，多为短小线段的

水中月|温酒·2023-04-09 17:01

Gem5， Spec2017 与 Simpoint

本文主要介绍体系结构仿真中使用的工具：Gem5Gem5支持功能级别的仿真和周期精确的cycle-accurate级别的仿真。功能级别类似于验证或者算法中的cmodel，不对时序建模。

南方铁匠·2023-04-04 06:36

2021-ACS-IGN: A Novel and Efficient Deep Graph Representation Learning Framework for Accurate

2021-ACS-IGN:ANovelandEfficientDeepGraphRepresentationLearningFrameworkforAccuratePaper:http://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jmedchem.1c01830Code:https://github.com/zjujdj/InteractionGraphNet/tree/mast

发呆的比目鱼·2023-03-30 22:13

Guideline 2.3 - Performance - Accurate Metadata

Guideline2.3-Performance-AccurateMetadataWewereunabletolocatesomeofthefeaturesdescribedinyourmetadata.Specifically：-.新增世界杯球星相似度比对功能，快来测测你和哪一位球星长得像，且相似度是多少呢？NextStepsIfthesefeaturesarelocatedinyourapp,

_zdd·2023-03-27 18:31

Attentional Feature-Pair Relation Networks for Accurate Face Recognition 笔记

这是ICCV2019上的一篇文章。人脸识别的一些数据集：LFW：GaryB.Huang,ManuRamesh,TamaraBerg,andErikLearned-Miller.Labeledfacesinthewild:Adatabaseforstudyingfacerecognitioninunconstrainedenvironments.TechnicalReport07-49,Univer

晨光523152·2023-03-25 21:38

Box-level Segmentation Supervised Deep Neural Networks for Accurate and Real-time Multispectral Pede

Box-levelSegmentationSupervisedDeepNeuralNetworksforAccurateandReal-timeMultispectralPedestrianDetectionZhejiangUniversity11ISPRSJournalofPhotogrammetryandRemoteSensing（一区，top）2019/04/01贡献：将anchor-fre

低吟浅笑·2023-03-22 11:50

Guideline 2.3.3 - Performance - Accurate Metadata

Guideline2.3.3-Performance-AccurateMetadataWenoticedthatyourscreenshotsdonotsufficientlyreflectyourappinuse.Specifically,your6.5-inchiPhonescreenshotsdonotdisplaytheappinthecorrectdeviceframe.NextStep

昊楷·2023-03-21 12:21

苹果拒审2. 3 Performance: Accurate Metadata 及 2.3.1

前言给大家分享一下被拒经历和过审经验。被拒原因:Guideline2.3.1-PerformanceWediscoveredthatyourappcontainsobfuscatedcode,selectormangling,orfeaturesmeanttosubverttheAppReviewprocessbychangingthisapp'sconceptafterapprovaltothe

伤心的EasyMan·2023-03-16 00:28

2019-02-14阅读

简化题：逻辑相同（因果、比较...)内容/词汇相似cover率越高越好少主观理解事实信息题：正误判断：true\accurate\mention\support否定事实信息题except特殊疑问句：因果逻辑读题干

Sheng_257d·2023-03-11 00:24

论文翻译 | R-CNN论文：《Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation》

title：Richfeaturehierarchiesforaccurateobjectdetectionandsemanticsegmentation题目：用于精确的目标检测和语义分割的丰富的特征层次结构摘要过去几年，在经典数据集PASCAL上，物体检测的效果已经达到了一个稳定水平。效果最好的方法是一个复杂的混合系统，它通常将多个低维图像特征和高维上下文环境结合起来。在这篇论文里，我们提出了一

诺顿与苏菲·2023-02-06 08:29

论文笔记：KickStarter: Fast and Accurate Computations on Streaming Graphs via Trimmed Approximations

创新点：在流式图数据中，当出现边删除的情况时，通过修剪受影响的顶点的值来实现安全有效的顶点更新，以在用户查询时返回正确的结果。一、引言过去的算法：流式图，图结构在不断地更新，因而系统中有图形批量更新程序；系统对数据的执行是迭代处理的。将图的批量更新程序与迭代处理进行交互，使迭代处理逻辑维护了一个中间结果，这个结果是在图的最新版本上的计算结果的近似。当查询到来时，直接在中间结果上进行计算，而不是在原

Bamboooooo_Yoo·2023-02-06 05:09

RevIN:Reversible Instance Normalization for Accurate TSF Against Distribution Shift//（未完待续）

3.1主要讲方法如何实现3.3主要解释方法如何有效参考资料【边读边写】ReversibleInstanceNormalizationforAccurateTSFAgainstDistributionShift-知乎(324条消息)普通正态分布如何转换到标准正态分布_bitcarmanlee的博客-CSDN博客_正态分布标准化

思考实践·2023-02-04 15:27

Que2Search: Fast and Accurate Query and Document Understanding for Search at Facebook论文笔记

0、论文资料论文地址：Que2Search:FastandAccurateQueryandDocumentUnderstandingforSearchatFacebook|Proceedingsofthe27thACMSIGKDDConferenceonKnowledgeDiscovery&DataMining1、摘要提出Que2Search，利用多任务和多模态训练方法，学习query和produ

倔强超·2023-02-01 09:54

论文精读：R-CNN:Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation...

1.论文核心我们提出了一种简单且可扩展的检测算法，相对于之前对VOC2012的最佳结果，它将平均平均精度(mAP)提高了30%以上——实现了53.3%的mAP。我们的方法结合了两个关键的见解：（1）可以应用高容量卷积神经网络(CNN)自底而上的地区建议为了定位和分段对象和（2）标记训练数据稀缺，监督预训练辅助任务，其次是特定领域的微调，产生显著的性能提升。由于我们将区域建议与CNN结合起来，我们称

樱花的浪漫·2023-01-31 23:10

Accurate prediction of protein contact maps by coupling residual two-dimensional bidirectional long

论文题目：Accuratepredictionofproteincontactmapsbycouplingresidualtwo-dimensionalbidirectionallongshort-termmemorywithconvolutionalneuralnetworks下载链接：https://academic.oup.com/bioinformatics/article/34/23/4

QFIUNE·2023-01-29 12:04

Chemical Science | Img2Mol+： accurate SMILES recognition from molecular graphical depictions

GitHub-bayer-science-for-a-better-life/Img2Mol一、问题提出Img2Mol能够正确地将高达88%的分子描述转化为他们的SMILES表示。大多数与药物挖掘相关的刊物以图片和表格的形式在文章中包含化学和生物测定数据，在新药物发现项目的开始阶段，研究人员面临着一个令人不快的事实，即最新的和相关的数据仍然作为原始数据隐藏在文章和专利中。能够从图像中自动识别正确的

羊飘·2023-01-29 12:02

Accurate prediction of molecular targets using a self-supervised image rep...（代码理解）

GitHub-HongxinXiang/ImageMol:ImageMolisamolecularimage-basedpre-trainingdeeplearningframeworkforcomputationaldrugdiscovery.我在windows上下载并测试的首先是其中每个文件夹中文件的意义：1.preparingdataset在第一步“1.preparingdataset”中，

马鹏森·2023-01-29 12:02

解决Chrome浏览器无法播放mp4视频文件

然后对比了正常的视频信息：最后发现导致无法播放的原因是音频格式“aac(HE-AACv2)”导致的，目前chrome不支持这种格式，解决办法就是对这个视频的音频做个转换：ffmpeg-loglevelwarning-y-accurate_see

神奇博士·2023-01-27 01:11

Paper intensive reading (十六)：Deep learning enables accurate clustering and batch effect removal

论文题目：Deeplearningenablesaccurateclusteringandbatcheffectremovalinsingle-cellRNA-seqanalysisscholar引用：0页数：14发表时间：2019.1.25发表刊物：preprint作者：XiangjieLi1,2,YafeiLyu1,JihwanPark3,JingxiaoZhang2,DwightStambo

wxw060709·2023-01-26 08:14

Bounding Box Regression with Uncertainty for Accurate Object Detection

精确物体检测的不确定边界框回归——KL损失（解读）(源论文)损失模型KL损失的网络架构用于评估本地化信心。与两级检测网络的标准FastR-CNN头不同，我们的网络计算标准偏差和边界框位置，这在我们的回归损失kl损失中被考虑到。模型个人理解：模型的三个分支，分别是：Class：是图像的类别Box：是预测的框Boxstd：是预测框的四个坐标（左上角和右下角两个点的四个坐标）与真实框之间的标准差，即坐标

肥羊汤·2023-01-25 12:33

【目标检测】|Bounding Box Regression with Uncertainty for Accurate Object Detection

CVPR2019检测框不确定性github：https://github.com/yihui-he/KL-Loss论文原址：https://arxiv.org/pdf/1809.08545.pdfBoundingBoxRegressionwithUncertaintyforAccurateObjectDetectionzhangxiangyu提出问题真值框本身的模糊性和不确定性1.gt框本身有歧义

rrr2·2023-01-25 12:02

Bounding Box Regression with Uncertainty for Accurate Object Detection 论文

这篇论文发表在2019CVPR上，旨在解决人工标注有遮挡，不明确信息（如上图所示）带来的目标检测算法性能降低的问题。论文的主要新颖点：1.使用KL散度替换smoothL1loss2.对soft-NMS的后续处理中采用varvoting的方式，来预测候选框的位置为什么这样做，论文中指出使用KL散度(1)可以成功地捕获数据集中的歧义。包围盒回归器在包围盒不明确时损失较小。(2)学习的方差在后处理过程中

夏夏今天学习了吗·2023-01-25 12:01

Focal and Efficient IOU Loss for Accurate Bounding Box Regression

性能优于EIOU、FocalLoss、CIOU等，直接替换大多数检测网络中的原损失函数，均涨点明显！如PAA、ATSS和RetinaNet等。注：文末附【目标检测】交流群FocalandEfficientIOULossforAccurateBoundingBoxRegression作者单位：华南理工大学,地平线,中科院(谭铁牛等)论文：https://arxiv.org/abs/2101.0815

Amusi（CVer）·2023-01-25 12:58

【论文阅读】LASOR: Learning Accurate 3D Human Pose and Shape Via Synthetic Occlusion-Aware Data and Neural

1.环境配置上1.1报错1.1.1opencvcv2.error:OpenCV(4.6.0)error:(-5:Badargument)infunction‘circle’Overloadresolutionfailed:Can’tparse‘center’.Sequenceitemwithindex0hasawrongtypeCan’tparse‘center’.Sequenceitemwith

weixin_50862344·2023-01-21 14:09

【论文阅读--实时语义分割】DDRNet：Deep Dual-resolution Networks for Real-time and Accurate Semantic Segmentation

用于道路场景实时准确语义分割的深度双分辨率网络摘要语义分割是自动驾驶汽车理解周围场景的关键技术。现代模型的吸引力表现通常是以繁重的计算和漫长的推理时间为代价的，这对于自动驾驶来说是无法忍受的。使用轻量级架构（编码器-解码器或双通道）或对低分辨率图像进行推理，最近的方法实现了非常快速的场景解析，甚至在单个1080TiGPU上以超过100fps的速度运行。然而，这些实时方法与基于dilationbac

magic_ll·2023-01-21 09:48

【语义分割】——阅读代码理解/Semantic Flow for Fast and Accurate Scene Parsing

源码：https://github.com/lxtGH/SFSegNets论文：https://arxiv.org/pdf/2002.10120.pdf来源：北大关键词：当前速度和精度的完美优化，是第一篇在Cityscapes上实现了80.4％的mIoU，帧速率为26FPS的文章1.简介语义分割，也称为像素级分类问题，其输出和输入分辨率相同（如题图中，左边为2048x1024分辨率的Citysca

农夫山泉2号·2023-01-18 14:15

Towards Accurate Multi-person Pose Estimation in the Wild

一篇比较老的文章,CVPR2017的,链接地址概括论文采用了top-down的方法,即先检测出人,然后再坐单人pose检测.检测人的方法使用了faster-rcnn,单人pose方法是已reset结构为基础的网络.关于faster-rcnn我不是很了解而且网上介绍很多,略去不表,下面着重介绍pose检测这块.poseestimationpersonboxcropping.检测出来的框有大有小,为了

MatthewHsw·2023-01-16 08:41

Fast, Diverse and Accurate Image Captioning Guided By Part-of-Speech

Fast,DiverseandAccurateImageCaptioningGuidedByPart-of-Speech原文地址时间：2019年概括本文致力于建立一个fast,accurate,diverse

luputo·2023-01-15 12:04

二值网络--Structured Binary Neural Networks for Accurate Image Classification and Semantic Segmentation

StructuredBinaryNeuralNetworksforAccurateImageClassificationandSemanticSegmentationhttps://arxiv.org/abs/1811.10413https://github.com/wonnado/binary-netsPytorchBinaryEnsembleNeuralNetwork的思路就是将若干个独立的二

O天涯海阁O·2023-01-13 00:11

[Transformer]MCTrans：Multi-Compound Transformer for Accurate Biomedical Image Segmentation

MCTrans:用于精确生物医学图像分割的复合TransformerAbstractSectionIIntroductionSectionIIRelatedWorkSectionIIIMulit-CompoundTransformerNetworkPart1Transformer-Self-Attention(TSA)Part2Transformer-Cross-Attention(TCA)Sec

黄小米吖·2023-01-11 14:32

【论文阅读】ART-SLAM: Accurate Real-Time 6DoF LiDAR SLAM

一、系统概述模块化是这篇论文强调的一个突出特点，根据论文给出的图示，ARTSLAM框架分为了可选模块和必选模块，下图中灰色的代表必选模块，而彩色的则代表可选模块，橙色的原始点云代表的是输入，也属于必选模块，可以根据设备的性能以及传感器的类型进行补充。论文认为这种模块化的方式有三个好处，首先数据是从模块发送往其它模块的，在发送之前都会在模块中存储旧数据，所以一定程度上能够防止内容的丢失，其次这种模块

林北不要忍了·2023-01-10 19:05

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