ECCV2014

Visualizing and Understanding Convolutional Networks

[TowardsInterpretableDeepLearning]Post-hocexplanationseries本篇文章发表于ECCV2014。
Rad1ant_up·2023-12-30 07:37

ECCV2014 Accepted paper

今天早上看到小伙伴们说ECCV2014结果出来了，自己于是赶紧看了下，感觉ECCV2014显著性的文章和以往的不太一样。
xiaojidan2011·2022-12-25 11:55

【图像超分辨】SRCNN

GitHub-yjn870/SRCNN-pytorch:PyTorchimplementationofImageSuper-ResolutionUsingDeepConvolutionalNetworks(ECCV2014
mjiansun·2022-12-17 08:15

Instance Segmentation记录（个人）

TableofContentsDeepLearningMethodsDeepLearningMethodsSDS[Paper]SimultaneousDetectionandSegmentation[Year]ECCV2014
buzz_pro·2022-11-29 18:48

计算机视觉——目标检测入门级综述

目标检测背景与动机目标检测任务深度学习发展历程目标检测发展历程卷积神经网络输入层卷积层池化层全连接层卷积神经网络经典模型目标检测经典算法R-CNN（CVPR2014）1、获得候选区域2、特征提取3、SVM分类4、剔除重叠框（非极大值抑制）5、精准定位结果不足SPP-NET（ECCV2014
不务正业的程序媛·2022-10-16 12:03

文献阅读笔记——Action Recognition with Stacked Fisher Vectors

本文由XiaojiangPeng发表在计算机视觉顶级国际会议ECCV2014。由标题可以看出作者是利用分层的FisherVectors做行为识别。作者的动机是想将特征的维度做高。
breeze5428·2020-08-23 04:45

论文阅读-Visualizing and Understanding Convolutional Networks

作者:MatthewD.Zeiler来源:ECCV2014评价:ZF-Net,反卷积,卷积层可视化论文链接:PDF1ProblemThereisnoclearunderstandingofwhylargeconvolutionnetworkmodelsworksowell
LuffysMan·2020-08-18 14:21

Correlation Filter in Visual Tracking系列二：Fast Visual Tracking via Dense Spatio-Temporal Context Lear...

这次要谈的论文是我们国内ZhangKaihua团队在ECCV2014上发表的STCtracker：FastVisualTrackingviaDenseSpatio-TemporalContextLearning
weixin_30432179·2020-08-13 20:03

《Edge Boxes: Locating Object Proposals from Edges》读后感~

《EdgeBoxes:LocatingObjectProposalsfromEdges》是ECCV2014的一篇关于目标检测的一篇文章，作者是来自于微软研究院的Piotr等人，属于大中牛范畴。
迷雾forest·2020-08-10 08:21

Edge Boxes论文浅读和EdgeBoxes Matlab代码功能函数浅析

论文《EdgeBoxes:LocatingObjectProposalsfromEdges》ECCV2014，微软研究院，Piotr。文章没有涉及到“机器学习”，采用的是纯图像的方法。
穆友航·2020-08-10 06:00

图像处理——Edge Boxes边缘检测

前言传统的边缘检测对一些内容，色彩比较丰富的图像，提取出来的边缘并不理想，ECCV2014来自于微软研究院的Piotr等人的《EdgeBoxes:LocatingObjectProposalsfromEdges
知来者逆·2020-08-10 06:55

人脸特征点检测：TCDCN

《FacialLandmarkDetectionbyDeepMulti-taskLearning》论文解读这篇文章发表于ECCV2014，来自香港中文大学汤晓鸥课题组。
tinyzhao·2020-08-04 01:38

SAMF目标跟踪算法

SAMF是ECCV2014的workshop，它的贡献主要有两点：（1）将
老妖玩菜刀·2020-08-03 07:31

深度学习超分辨率重建（一）： TensorFlow——SRCNN

//github.com/tegg89/SRCNN-Tensorflow文章链接：(LearningaDeepConvolutionalNetworkforImageSuper-Resolution,ECCV2014
玥晓珖·2020-06-26 22:10

Learning a Deep Convolutional Network for Image Super-Resolution(泛读)

一.文献名字和作者LearningaDeepConvolutionalNetworkforImageSuper-Resolution，ECCV2014二.阅读时间2014年10月16日三.文献的贡献点作者提出了使用
shengno1·2020-06-26 09:54

论文学习7“Visualizing and Understanding Convolutional Networks”文章学习

本文是ECCV2014年很有重量的一篇文章，作者是Hinton的得意弟子MatthewD.Zeiler，文章译为“看懂卷及神经网络”其主要内容就是通过反卷积的方法对CNN进行深入了解，了解每一层的特征对应着图像的哪里
侯冠群·2020-01-02 22:55

目标检测综述学习

基于深度学习的目标检测方法大致分类基于区域主要分两步走：(1)生成可能区域（RegionProposal），类似于找ROI，提取特征(2)放入分类器分类并修正位置代表模型：R-CNN(CVPR2014)FastR-CNN(ECCV2014
weixin_44267675·2019-03-06 15:55

深度学习----视觉神经网络之目标检测

1.1传统目标检测流程：1.2传统目标检测的主要问题：二、基于侯选区域(RegionProposal)的深度学习目标检测法2.1R-CNN(CVPR2014,TPAMI2015)2.2SPP-NET(ECCV2014
sakura小樱·2018-08-27 19:02

classical CNN models : ZF Net 模型结构详解

:ECCV2014,PartI,LNCS8689,pp.818–833,2014.ZFNet是用作者的名字命名的。这篇文章的模型是在alexnet上的改进，也是2013年的ILSVRC的冠军。实
江户川柯壮·2018-04-17 00:29

SR记录(个人)

论文列表DeepLearningMethodsSRCNN★★★[Paper]LearningaDeepConvolutionalNetworkforImageSuper-Resolution[Year]ECCV2014
buzz_pro·2018-01-13 11:23

【论文阅读笔记】Visualizing and Understanding Convolutional Networks

本文是发表在ECCV2014年的论文，主要贡献如下：1、提出一种可视化CNN隐层特征的方法，通过引入一个和CNN计算过程相逆的decovnet来实现。
cskywit·2018-01-04 17:36

Visualizing and Understanding Convolutional Networks

《VisualizingandUnderstandingConvolutionalNetworks》MatthewDZeiler,RobFergus(ECCV2014)论文：http://t.cn/RyYKQ8z
女王の专属领地·2017-10-20 10:41

使用多任务学习方法进行人脸特征点和属性检测

前言这篇文章总结一下最近的工作，参考展鹏大神的14年论文[ECCV2014]FacialLandmarkDetectionbyMultiTask15年的论文在14年的基础上做了进一步的优化，输入图像更大了
marleylee·2017-08-02 19:04

Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition(SPP-Net)解读

论文发表在ECCV2014作者：KaimingHe,XiangyuZhang,ShaoqingRen,andJianSunIntroductionCNN在视觉领域虽然取得了很大的成就，但是一直存在一个技术问题是
andrewseu·2017-04-16 17:08

[Caffe]:关于SPP Layer

SPPLayerSPPlayer是KaimingHe组在ECCV2014年的《SpatialPyramidPoolinginDeepConvolutionalNetworksforVisualRecognition
chamsu·2016-12-01 17:27

论文笔记《Multi-scale Orderless Pooling of Deep Convolutional Activation Features》

1Information发表会议：ECCV2014相关链接：作者主页项目主页2MotivationGloablCNN：编码了图片的空间结构信息，对类内差异容忍度差，globallyorderedBOW：
happyer88·2016-05-15 17:00

人脸检测之Joint Cascade Face Detection and Alignment 笔记---ECCV2014

人脸检测（detection）在opencv中早就有直接能拿来用的haar分类器，基于Viola-Jones算法。但是毕竟是老掉牙的技术，Precision/Recall曲线渣到不行，在实际工程中根本没法给boss看，作为MSRA脑残粉，这里介绍一种MSRA在14年的最新技术：下点击打开链接载。这篇文章直接在30ms的时间里把detection和alignment都给做了，PR曲线彪到很高，时效性
zwlq1314521·2016-05-13 14:00

读DL论文心得之SPP

这篇论文是KaimingHe等发表在ECCV2014上面的Spatialpyramidpoolingindeepconvolutionalnetworksforvisualrecognition。 
qq_26898461·2016-03-16 17:00

Exploiting the Circulant Structure of Tracking-by-detection with Kernels 笔记

这是一篇ECCV2014年的paper，在这篇paper中作者提出了kernelizedcorrelationfilter，并将其应用到了tracking中，从而有了15年PAMI的那篇文章，我再之前博客中也记录过
Kevein111·2015-12-16 17:23

Exploiting the Circulant Structure of Tracking-by-detection with Kernels 笔记

这是一篇ECCV2014年的paper，在这篇paper中作者提出了kernelizedcorrelationfilter，并将其应用到了tracking中，从而有了15年PAMIN的那篇文章，我再之前博客中也记录过
carrierlxksuper·2015-12-16 17:00

读DL论文心得之SPP

这篇论文是KaimingHe等发表在ECCV2014上面的Spatialpyramidpoolingindeepconvolutionalnetworksforvisualrecognition。
liumaolincycle·2015-11-12 14:00

机器学习&人脸识别

人脸检测和校准比较好的ECCV、CVPR的论文：[ECCV2014]JointCas
dbc12345666·2015-06-19 10:50

Correlation Filter in Visual Tracking系列二：Fast Visual Tracking via Dense Spatio-Temporal Context Lear

这次要谈的论文是我们国内ZhangKaihua团队在ECCV2014上发表的STCtracker：FastVisualTrackingviaDenseSpatio-TemporalContextLearning
Kevein111·2015-06-04 19:33

Correlation Filter in Visual Tracking系列二：Fast Visual Tracking via Dense Spatio-Temporal Context Lear

这次要谈的论文是我们国内ZhangKaihua团队在ECCV2014上发表的STCtracker：FastVisualTrackingviaDenseSpatio-TemporalContextLearning
carrierlxksuper·2015-06-04 19:00

Part-based R-CNNs for Fine-grained Category Detection(精读)

一.文献名字和作者   Part-basedR-CNNsfor Fine-grainedCategoryDetection,ECCV2014  二.阅读时间  2014年12月8日三.文献的目的   文献的目的是解决在进行细粒度识别的测试过程中
shengno1·2014-12-08 17:00

Visualizing and Understanding Convolutional Networks(精读)

一.文献名字和作者   VisualizingandUnderstandingConvolutionalNetworks,ECCV2014  二.阅读时间  2014年11月11日三.文献的目的  可视化
shengno1·2014-11-12 10:00

Learning a Deep Convolutional Network for Image Super-Resolution(泛读)

一.文献名字和作者   LearningaDeepConvolutionalNetworkforImageSuper-Resolution，ECCV2014  二.阅读时间  2014年10月16日三.
shengno1·2014-10-16 18:00

《Edge Boxes: Locating Object Proposals from Edges》读后感~

《EdgeBoxes:LocatingObjectProposalsfromEdges》是ECCV2014的一篇关于目标检测的一篇文章，作者是来自于微软研究院的Piotr等人，属于大中牛范畴。
wsj998689aa·2014-09-22 17:00

文献阅读笔记——Action Recognition with Stacked Fisher Vectors

    本文由XiaojiangPeng发表在计算机视觉顶级国际会议ECCV2014。由标题可以看出作者是利用分层的FisherVectors做行为识别。作者的动机是想将特征的维度做高。
breeze5428·2014-09-11 13:00

文献阅读笔记——Non-Associative Higher-Order Markov Networks for Point Cloud Classification

ECCV2014上的一篇关于点云标注的文章,采用高阶非关联的马尔可夫模型做点云分类。其中，高阶是指基团（clique）中节点的数量大于2。关联MRF描述的是基团内所有的节点内取一致的类标签。
breeze5428·2014-09-03 12:00

文献阅读笔记——Object Co-Detection via Efficient Inference in a Fully-Connected CRF

ECCV2014的一篇文章。作者是AustralianNationalUniversity的博士生ZeeshanHayder。这篇文章提出了一套数据集上的协同检测（Co-Detection）算法。
breeze5428·2014-08-08 16:00

ECCV2014 Accepted paper

今天早上看到小伙伴们说ECCV2014结果出来了， 自己于是赶紧看了下， 感觉ECCV2014显著性的文章和以往的不太一样。
xiaojidan2011·2014-06-16 14:00

模式识别方向2014年主要会议deadline

ECCV2014 :两年一届，明年9月份开，7March,2014，太难了ICMR2014 Dec2,2013;ICME2014  Dec9,2013; 延至12.16，已跪......SIGIR2014
jiang1st2010·2013-08-21 21:00
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