Accurate 第5页

【论文笔记】R-CNN - Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation

一、论文概要目标检测在过去几年取得了很好的成果，但是表现最好的方法通常是将多个底层特征和高层上下文组合在一起的复杂的集成系统。本文提出了一种简单的可扩展的目标检测算法，相对于之前在VOC2012上的最佳结果，mAP提高了30%以上——实现了53.3%的mAP。本文提出的方法包括两点关键思想：1.为了定位分割对象，将大容量的CNN自下而上的选择候选区域2.当标注训练数据不足时，监督预训练作为辅助的任

selfAttention菇·2021-07-06 15:51

【CV论文笔记】Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation（RCNN理解））

本文主要用于介绍rbg大神于2014年提出的RCNN网络，该网络架构也奠定了神经网络在目标检测领域应用的基础。本笔记主要为方便初学者快速入门，以及自我回顾。论文链接：https://arxiv.org/pdf/1311.2524.pdfgithub主页：https://github.com/rbgirshick/rcnnrbg大神个人主页：http://www.rossgirshick.info/

蘑菇轰炸机·2021-06-20 14:39

论文笔记：Accurate Causal Inference on Discrete Data

小白准备讨论班而看的论文，《CausalityforMachineLearning》太长了有空再看着玩吧。惯例先上文献：K.BudhathokiandJ.Vreeken,"AccurateCausalInferenceonDiscreteData,"2018IEEEInternationalConferenceonDataMining(ICDM),2018,pp.881-886,doi:10.11

ViviranZ·2021-06-16 21:18

呆子2016-6-16·Thursday《Working Arrangements》

核心单词：1、accurate2、duty3、figure4、post5、quota6、status7、inventory8、halfway9、apparently10、quatation11、rely12

浸泡一种心情·2021-06-15 13:07

(VDSR)Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks——超分辨率(八)

AccurateImageSuper-ResolutionUsingVeryDeepConvolutionalNetworks在VDSR论文中作者提到，输入的低分辨率图像和输出的高分辨率图像在很大程度上是相似的，也就是指低分辨率图像携带的低频信息与高分辨率图像的低频信息相近，训练时带上这部分会多花费大量的时间，实际上我们只需要学习高分辨率图像和低分辨率图像之间的高频部分残差即可。残差网络结构的思想

瞎了吗·2021-06-13 15:15

Towards Accurate Post-training Network Quantization via Bit-Split and Stitching

自动化所的一篇文章,文章地址,代码地址文章主要有两个创新点将量化后的weigths进行split,然后优化每一位bit,使得目标函数最小,得到每一位的bit后再将所有位的bit进行stitching在保证计算效率的前提下,可以对Activation使用per-channel的量化,论文中叫ErrorCompensatedActivationQuantization(ECAQ)下面针对这两条分别说明

X_Y·2021-06-10 14:42

Focusing Attention: Towards Accurate Text Recognition in Natural Images

背景：traditionalattentionmodelonOCRmaymissthealignmentbetweenpredictandgroundtruth

胡斐少侠·2021-05-12 21:38

AFNetworking解析URL中有汉字

//我们对ulr进行下面的设置就可以了NSString*url=[NSStringstringWithFormat:@"http://api.zhuishushenqi.com/book/accurate-search

iOS_愛OS·2021-05-12 11:31

每日英语

2018.06.191.accurate['ækjərət]adj.精确的，correctandtrueineverydetail2.concept['kɑnsɛpt]n.观念，概念，anideaofhowsomethingis

winnie小雨·2021-03-11 15:00

AAAI2020跟踪算法SiamFC++的配置（SiamFC++: Towards Robust and Accurate Visual Tracking）

SiamFC++是SiamFC的升级版，它也使用了类似SiamRPN提出的classificationbranch和regessionbranch，运算速度快，精度高，值得研究。注：本文在windows10系统上完成配置，pytorch版本为1.4.0。1、论文下载地址：SiamFC++:YindaXu,ZeyuWang,ZuoxinLi,YeYuan,GangYu."SiamFC++:Towar

博博有个大大大的Dream·2021-01-21 16:51

《Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation》翻译

RichfeaturehierarchiesforaccurateobjectdetectionandsemanticsegmentationRich\_{}feature\_{}hierarchies\_{}for\_{}accurate

大彤小忆·2020-12-30 21:58

[CVPR2020]论文翻译: ContourNet: Taking a Further Step toward Accurate Arbitrary-shaped SceneText Dete...

幻灯片1.PNG幻灯片2.PNG幻灯片3.PNG幻灯片4.PNG幻灯片5.PNG幻灯片6.PNG幻灯片7.PNGAbstract场景文本检测见证了最近几年的快速发展。但是，仍然存在两个主要挑战：1）许多方法在其文本表示形式中存在误报；2）场景文本的大尺度差异使网络很难学习样本。在本文中，我们提出了ContourNet，它可以有效地解决这两个问题，并向准确的任意形状的文本检测迈出了一步。首先，提出了

JWDong2019·2020-11-21 20:31

iOS | 提审被拒问题 2. 3 Performance: Accurate Metadata

被苹果回复说，存在隐藏功能！WTF！！尽瞎说我有隐藏功能，直接回怼！！2020年9月16日下午9:36发件人Apple*2.3Performance:AccurateMetadataHello,Thankyouforyourresponse.Uponfurtherreview,wefoundthatyourappdoesnotcomplywiththefollowingguidelines:###

Rickie_Lambert·2020-09-17 09:57

Fast and accurate 2D collision detection with line segments

ReplicaIslandisatile-basedgame,whichmeansthatthelevelsarelaidoutusingsmall(32x32),reusabletiles.Ichosethisapproachfortworeasons:it'smemoryefficientandexceedinglycommonforthisgenre.Withatile-basedgamey

iteye_21252·2020-09-17 07:26

论文笔记:SaccadeNet: A Fast and Accurate Object Detector

作者称，人眼通过扫描informativeparts来理解目标定位(也是很常见的说法了)。这样的眼睛快速扫描称为Saccade。以"快”为优势，超越了YOLO和RetinaNet。由于abstract里直接提到了创新点四个模块theCenterAttentiveModule,theCornerAttentiveModule,theAttentionTransitiveModule,andtheAg

龙骑士尹志华·2020-09-17 06:19

Paper5：Curved-Voxel Clustering for Accurate Segmentation of 3D LiDAR Point Clouds with Real-Time Per

给定一个3D激光雷达点云，我们如何快速且精确地分割它们？快速且精确的3D激光雷达点云分割是移动机器人在分类，跟踪，SLAM等不同应用中的重要问题。尽管它很重要，但是现有方法无法同时实现速度和准确性；尤其是，在3D域中执行分割的方法太慢，无法在实时处理中使用。在本文中，我们提供了曲面体素聚类（CVC），一个利用了快速且精确的用于分割3D激光雷达点云的方法，该方法是通过激光雷达优化的曲面体素实现的。C

Upupup6·2020-09-17 04:14

RCNN详细介绍 Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation

RichfeaturehierarchiesforaccurateobjectdetectionandsemanticsegmentationPublisher:CVPR2014论文链接目录Richfeaturehierarchiesforaccurateobjectdetectionandsemanticsegmentation1.概述2.整体过程2.1模型的大概整体过程2.2Bbox2.3Io

kejizuiqianfang·2020-09-17 04:47

【R-CNN】Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation (2014) 全文翻译

作者RossGirshick,JeffDonahue,TrevorDarrell,JitendraMalik（UCBerkeley,{rbg,jdonahue,trevor,malik}@eecs.berkeley.edu）摘要在规范的PASCALVOC数据集上测量的目标检测性能在过去几年中已经趋于平稳。性能最好的方法是复杂的集成系统，通常将多个低层图像特征与高层上下文相结合。在本文中，我们提出了

魏晓蕾·2020-09-17 03:37

iOS | 提审被拒问题 Guideline 2.3.4 - Performance - Accurate Metadata

苹果开发过程中，提交App，审核被拒1.0元数据被拒绝，元数据审核被拒，可以通过修改元数据后，直接回复Apple，不用提交审核操作，就可以让Apple继续审核。因为上传视频的内容不能完全反应应用程序的内容，所以被拒，修改视频的内容，将应用程序的截图直接展示在视频中。=====================================Guideline2.3.4-Performance-Acc

Rickie_Lambert·2020-09-15 10:10

快速人脸验证--MobileFaceNets: Efficient CNNs for Accurate Real-time Face Verification on Mobile Devices

MobileFaceNets:EfficientCNNsforAccurateReal-timeFaceVerificationonMobileDevicesFaceVerification我说我是张三，系统判断一下我是不是张三FaceIdentification我什么都没说，系统说一下我是谁？在手机等移动设备上如何进行人脸验证了？本文提出了一个快速准确的网络MobileFaceNets本文首先分

O天涯海阁O·2020-09-14 17:34

【译文】RangeNet++: Fast and Accurate LiDAR Semantic Segmentation

RangeNet++：快速准确的激光雷达语义分割2019机器人顶会IROS作者：AndresMiliotoSuMa++这篇SLAM文章看视频效果很不错，而且有开源的Qt代码，向大神学习（不过早早从slam弃坑了…）摘要自动驾驶汽车的感知通常是通过一系列不同的传感方式来实现的。考虑到大量公开可用的标记RGB数据，以及基于图像识别的高质量深度学习算法的出现，高级语义感知任务将首先由高分辨率摄像机解决。

GoodluckTian·2020-09-14 06:55

【个人开源】论文复现SRN：Towards Accurate Scene Text Recognition with Semantic Reasoning Networks

TowardsAccurateSceneTextRecognitionwithSemanticReasoningNetworksCode:https://github.com/chenjun2hao/SRN.pytorchUnofficialPyTorchimplementationofthepaper,whichintegratesnotonlyglobalsemanticreasoningmo

农夫山泉2号·2020-09-14 04:53

（转）SCI写作技巧

一、写作框架和各部分要求Title:Beshort,accurate,andunambiguous;Giveyourpaperadistinctpersonality;Beginwiththesubjectofthestudy.Introduction

qq_17165243·2020-09-13 02:20

浅析"Sublabel-Accurate Relaxation of Nonconvex Energies" CVPR 2016 Best Paper Honorable Mention

今天作了一个paperreading，感觉论文不错，马克一下~CVPR2016BestPaperHonorableMention"Sublabel-AccurateRelaxationofNonconvexEnergies"研究视觉问题的同学都知道，视觉问题很多都是多标签的问题，在进行优化的时候，我们都可以把他们转化为能量函数的形式，由数据项和平滑项组成。这些能量函数可以用变分的形式进行表达，当能

何雷·2020-09-12 00:02

MTCNN 测试源码

mxnet_mtcnn_face_detection从代码主体main.py开始detector=MtcnnDetector(model_folder='model',ctx=mx.cpu(0),num_worker=4,accurate_landmark

haikuc·2020-09-11 15:50

论文总结——R-CNN(Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation)

前些天在学习如何使用YOLO，稍微抽空补一下理论知识。这里稍微总结一下。详情参看原论文：Richfeaturehierarchiesforaccurateobjectdetectionandsemanticsegmentation简介&思路概述R-CNN将CNN用于精确目标检测（以及语义分割），并且取得了很大的成果（比它之前的方法精确度提高了30%），为之后的很多应用及研究打下了基础（FastR-

HFUT_St·2020-09-11 05:09

(9) [CS15] Fast and Accurate Recurrent Neural Network Acoustic Models for Speech Recognition

计划完成深度学习入门的126篇论文第九篇，Google的Has¸imSak使用RNN用在AcousticModelsforSpeechRecognition方向上的论文。ABSTRACT&INTRODUCTION摘要最近我们发现，作为语音识别的声学模型，深度长短期记忆(LSTM)递归神经网络(RNNs)优于前馈深度神经网络(DNNs)。近年来，我们发现使用这种LSTM神经网络的序列训练上下文相关(

gdtop818·2020-09-10 20:14

Accurate Large Minibatch SGD:Training ImageNet in 1 Hour

存在的问题：在模型训练过程中，虽然增加minibatchsize能够提高模型的泛化能力，并且加快模型的收敛。但是当超过8k的时候，会出现难以优化的情况，并且泛化能力也大大下降。为此作者提出了linerscalerule以及warmup以及在实验中对于多卡训练中包括权值更新等的一些思考以及看法。对于传统的SGD：（1）（2）这里是作者提出的：当minibatchsize乘以k，也即总得batchzi

纪源丰·2020-08-26 16:01

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

最近，参考了几篇代码混淆文章，然后上架审核发现被苹果拒绝了，具体原因如下：原因：2.3Performance:AccurateMetadataGuideline2.3.1-PerformanceWediscoveredthatyourappcontainsobfuscatedcode,selectormangling,orfeaturesmeanttosubverttheAppReviewproc

临海听风V·2020-08-26 14:57

论文阅读-Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation

作者:RossGir来源:CVPR2014评价:RCNN论文链接:PDF1Problemlabeleddataisscarce.3TheproposedmethodAsingleandscalabledetectionalgorithm-RCNN.features:canapplyhighcapacityconvolutionalneuralnetworkstobottom-upregionpro

LuffysMan·2020-08-25 17:17

数据融合(Data Fusion)学习

（百度百科）Datafusionistheprocessofintegratingmultipledatasourcestoproducemoreconsistent,accurate,andusefulinformationthanthatprovide

Frost_Bite·2020-08-25 02:32

2. 3 PERFORMANCE: ACCURATE METADATA

3PERFORMANCE:ACCURATEMETADATAPerformance-2.3.7YourappnametobedisplayedontheAppStoreincludeskeywordsordescriptors,whicharenotappropriateforuseinanappname.（翻译：app名称中含有关键词或描述，而关键词和描述出现在APP名称中是不妥当的……）修改后重

梁同桌·2020-08-24 10:53

论文：accurate ,large minibatch SGD：Training ImageNet in 1 Hour

Abstract:这篇论文发现，在ImageNetdataset上使用largeminibatch会导致优化困难，但是当这个问题解决了，模型具有更好的泛化能力，并且没有精度上的损失为达到这个目的，我们提出了hyper-parameter-freelinearscalingrule，用来调整学习率，学习率是有关于minibatchsize的一个函数，还提出了一个warmupscheme用来克服训练早

xxiaozr·2020-08-24 04:01

Accurate Single Stage Detector Using Recurrent Rolling Convolution

1.Introduction在许多现实世界的应用中，robustlydetectingobjectswithhighlocalizationaccuracy,namelytopredicttheboundingboxlocationwithhighIntersectionoverUnion(IoU)tothegroundtruth，对于服务质量至关重要。例如，在基于视觉的机械臂应用中，在拾取物体时

xiaofei0801·2020-08-24 04:26

Accurate Structured-Text Spotting for Arithmetical Exercise Correction 论文翻译

AccurateStructured-TextSpottingforArithmeticalExerciseCorrection精确的结构化文本识别的算术练习题纠正算法原文为腾讯优图实验室于AAAI2020会议上所发论文，如有侵权，请联系邮箱本译文于2020年3月3日发布于CSDN博客，转载请注明出处摘要纠正算术练习题一直只在实验室中进行实验，且对于小学老师来说一直是一个非常耗费时间的任务。为

weixin_44121556·2020-08-23 08:52

《Focusing Attention：Towards Accurate Text Recognition in Natural Images》阅读

论文链接：https://arxiv.org/abs/1709.02054摘要场景文本识别优于其广发的应用一直是计算机识别中的研究热点之一。目前最先进的计算是基于注意力机制的编码-解码框架的，该技术以纯数据驱动的方式学习输入图像和输出序列的映射关系。但是，我们发现现有的attention机制的方法在复杂和低质量的图像表现较差。一个主要的原因是现有方法对于这样的图像不能得到特征区域和目标间的准确对齐

zzwwllii·2020-08-22 05:26

IDN-Fast and Accurate Single Image Super-Resolution via Information Distillation Network信息蒸馏网络

FastandAccurateSingleImageSuper-ResolutionviaInformationDistillationNetworkCVPR2018github(caffe):https://github.com/Zheng222/IDN-Caffe网络结构以特征提取块、多个信息蒸馏块（progressivelydistillresidualinformation）和重建块组成，

俭任G·2020-08-22 04:44

WDSR:Wide Activation for Efficient and Accurate Image Super-Resolution

WideActivationforEfficientandAccurateImageSuper-ResolutionJiahuiYu,YuchenFan,JianchaoYang,NingXu,ZhaowenWang,XinchaoWang,ThomasHuang本文是NTRIE2018年超分辨率比赛的冠军。主要贡献论文提出在激活函数前withexpandfeature可以使更多信息通过，提升网络

沐阳听风666·2020-08-22 03:34

Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks阅读笔记

代码地址：在我的csdn首页资源里下载完全借鉴了kweisamx的代码，他的代码在复现原文的时候复现得非常棒，但是有2点问题，1.学习率自我调整；（作者其实也写了，只是注释掉了）2.测试结果只保存了最终的图图片，我认为还可以保存Bicbuic后的图片，以作对比。同时，我训练了两个模型，一个10层的一个20层的以作对比。但是我比较纳闷的是，生成的高清图像还是没有原始高清图像高清化，还望各位读者不吝赐

here-deep·2020-08-22 03:15

Deep Laplacian Pyramid Networks for Fast and Accurate Super-Resolution

转载请附上原文链接，谢谢0abstract：最近卷积神经网络经常被用到对单图像超分辨率的高质量重建中。在这篇论文中，我们提出了Laplacian金字塔超分辨率网络（LapSRN）来逐步重构高分辨率图像的子频带残差（sub-bandresiduals）。在每个金字塔的层，我们将粗分辨率特征图作为输入，预测高频残差（high-frequencyresiduals），并使用反卷积（transposedc

玥晓珖·2020-08-22 03:29

【超分辨率】VDSR--Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks

论文链接：https://arxiv.org/abs/1511.04587论文code:https://github.com/huangzehao/caffe-vdsr这篇文章通过stackfilters来获得一个比较大的感受野。最大达到41x41的感受野，在形式上，其实更有点像ResNet。通过一个global的residualconnect来解决加深网络而导致的梯度问题。本文认为Dong的SR

Shwan_Ma·2020-08-22 03:01

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

论文及MATLAB代码：(https://cv.snu.ac.kr/research/VDSR/)Abstract受VGG网络启发，使用非常深的网络(研究目标：网络的深度对于准确度的影响；实施：使用3*3的filter，最终达到16-19层深)IntroductionSRCNN的三个限制first,itreliesonthecontextofsmallimageregions;second,tra

qq_42025376·2020-08-22 02:40

ECCV2018超分辨率CARN：Fast, Accurate, and Lightweight Super-Resolution with Cascading Residual Network

本文提出一种轻量级级联残差网络，速度快，性能也还不错。提出问题尽管深度学习方法提高了SR图像的质量，但速度慢，并不适用于真实场景。从这个角度来看，设计适合实际应用的轻量级深度学习模型非常重要。一种方法是减少参数的数量，实现这一目标的方法有很多，但最简单和有效的方法是使用递归网络。例如，DRCN使用递归网络来减少冗余参数，而DRRN通过向DRCN添加残差体系结构来改进DRCN。与标准CNN相比，这些

lpppcccc·2020-08-22 02:52

Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks笔记

摘要：（1）网络结构深：asignificantimprovementinaccuracy通过级联多层小的卷积核，上下文信息被高效利用（2）深层网络存在的问题是收敛速度采用学习残差和高的学习率1.介绍srcnn相对于传统学习方法，不需要设计典型特征，但是有3个问题：本文改善方法（1）依赖于小区域的上下文信息（个人理解是由于网络层少，视野比较小）深层网络（2）训练收敛太慢残差学习，且初始学习率为10

qq_30162029·2020-08-22 02:21

(IDN 轻量化CVPR2018)Fast and Accurate Single Image Super-Resolution via Information Distillation N

文章地址：https://arxiv.org/abs/1909.11856v1作者的项目地址：https://github.com/Zheng222/IDN-Caffe论文作者：ZhengHui西安电子科技大学一：简单介绍文章做的是轻量化图像超分辨率。二、网络结构网络由三个部分构成：1、特征提取模块afeatureextractionblock(FBlock),2、多个堆叠的信息蒸馏块multip

叱咤风云666·2020-08-22 02:27

Fast, Accurate and Lightweight Super-Resolution with Neural Architecture Search

Method这篇文章是XiaomiAI发表的，同样是从减小网络参数和运算量出发（当然也保持了相当的准确性），在一个大的候选集中，通过EA算法寻找最优解。文章惊人的训练（imcomplete）了多达10000个神经网络，并从中选择了4个效果最优的模型，在综合考虑算法复杂程度和效果的情况下达到了state-of-the-art。Comment文章在模型上面并没有创新，但是利用了TeslaV100强大的

李歇特冯·兹拜因巴哈·2020-08-22 02:05

PAISR：Rapid and Accurate Image Super Resolution 详解（内附代码code）

hi，这绝对是一篇想搞事情的博客，本宝对这篇文章也没有弄得很透彻，甚至在某些小块上卡住了，但是还是有些干货想跟小伙伴们分享，顺便一起探讨一些问题。在github：https://github.com/HerrHao/RAISR上有研友写了部分代码，并没有完全实现论文，虽然效果也不怎样理想，但是使用滤波器的方法代替字典速度提高了好多。不多说了，下面是论文的框架主要分为以几个部分：1）对图像进行简单的

miangmiang咩·2020-08-22 01:09

【文章阅读】【超解像】-- Wide Activation for Efficient and Accurate Image Super-Resolution

【文章阅读】【超解像】--WideActivationforEfficientandAccurateImageSuper-Resolution论文链接：https://arxiv.org/abs/1808.08718v1code：https://github.com/JiahuiYu/wdsr_ntire2018本提出的网络结构在NTIRE2018比赛中SISR中获得了3个第一，研究了论文后对论文

DaneAI·2020-08-22 01:16

Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks论文分析

AccurateImageSuper-ResolutionUsingVeryDeepConvolutionalNetworks论文地址简介模型图补充说明模型框架训练的策略：残差学习Residual-LearningPytorch代码实现model.py论文地址简介我们提出一个高精确度的单张图像超分辨率重建方法。我们的方法由VGG-net启发。网络的深度对于超分精确度有着十分重要的的影响，最终网络模

TonyHsuM·2020-08-22 01:26

【论文阅读】Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation

论文简介：本文是目标检测算法R-CNN的原论文，R-CNN作为第一个使用深度学习进行目标检测的算法，在PASCALVOC2012数据集上将MAP从35.1%提升至53.7%，开启了深度学习在目标检测领域的先河，由此也开启了后续的FastR-CNN，FasterR-CNN等一系列优秀的目标检测算法。一、R-CNN简介R-CNN算法大致分为四个步骤，1、首先进行候选区域proposals的提取，2、然

MoFMan·2020-08-22 00:27

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