Grained 第4页

HDFS Yarn Oozie Hive 权限管理

的权限系统一样,每个文件或者文件夹都有三种权限:拥有者,相关组和其他人.同时HDFS也支持ACL的权限机制,ACL是基础的权限机制的扩充版,它丰富了基础的权限机制里"其他人"的权限.可以为"其他人"指定fine-grained

爱知菜·2020-07-05 10:39

笔记：Deep multi patch aggregation network for image style, aesthetics and quality estimation

在Imagestyle,aestheticsandqualityestimation三类任务中往往需要依靠更多的高像素(highresolution)图片中的细纹理(fine-grained)信息。

泡温水澡的青蛙·2020-07-04 09:10

2019CVPR细粒度论文笔记《Destruction and Construction Learning for Fine-grained Image Recognition》

CVPR2019的一篇细粒度分类，京东AI研究院：ChenY,BaiY,ZhangW,MeiT.DestructionandConstructionLearningforFine-GrainedImageRecognition.InProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition2019(pp.5157-5166

小星星*·2020-06-30 19:32

细粒度论文笔记：双线性模型《Bilinear CNN Models for Fine-Grained Visual Recognition》

双线性模型是2015年提出的一种细粒度图像分类模型。该模型使用的是两个并列的CNN模型，这种CNN模型使用的是AlexNet或VGGNet去掉最后的全连接层和softmax层，这个作为特征提取器，然后使用SVM作为最后的线性分类器。当然，作者还在实验中尝试了多种方法，比如最后使用softmax但类别有所减少的分类器，作者在特征提取器上也有三种尝试，分别是使用两个AlexNet，使用一个AlexNe

小星星*·2020-06-30 19:57

论文笔记：Fully Convolutional Attention Networks for Fine-Grained Recognition

zsd_studying·2020-06-30 19:46

caffe神经网络加入训练日志和画出loss曲线

/bin/bashGLOG_logtostderr=0GLOG_log_dir=fine-grained/Log/caffe.bintrain--solverfine-grained/solver.prototxt

zhe_csdn·2020-06-30 15:14

Neural Fine-Grained Entity Type Classification with Hierarchy-Aware Loss

Problem对于FETC（Fine-grainedEntityTypeClassification）问题，当前常用的基于距离监督的的方法存在out-of-context和overly-specific的问题。比如上图中，对于实体StevenKerr，基于距离监督的方法会给出三个label：{person，athlete，coach}。然而，对于句子S1，其只和{person，coach}有关；S

xff1994·2020-06-29 23:48

用wifi实现细粒度的人体感知——Person-in-WiFi: Fine-grained Person Perception using WiFi

使用一维的wifi信号实现人体分割和姿势估计的细粒度的人体感知。挑战主要有两个方面：wifi天线只能接受EM波的一维幅度，从一维信息中重建3维的空间细粒度信息是一个不适定（ill-posed）问题环境对传感信号的影响设备：一组发射天线，一组接收天线。每组天线三个天线排列，类似于标准的WiFi路由器。理论对于从一维的WIFI信号重建三维的空间信息的不适定问题，有两种解决方案：使用多个一维WiFi信号

彭yanyan·2020-06-29 06:22

论文学习3-Improving Neural Fine-Grained Entity Typing with Knowledge Attention

叶落叶子·2020-06-28 23:31

细粒度视觉分类（FGCV，Fine-Grained Visual Categorization）

细粒度视觉分类（FGCV，Fine-GrainedVisualCategorization）即识别细分类别的任务，一般它需要同时使用全局图像信息与局部图像信息精准识别图像子类别。解决方案：一般细粒度识别可以分为两种，即基于强监督信息的方法和仅使用弱监督信息的方法。基于强监督的细粒度识别通常需要使用边界框和局部标注信息，例如2014年提出的Part-basedR-CNN利用自底向上的候选区域（reg

慕思侣·2020-06-27 08:48

细粒度图像分类---Fine-grained Image Classification

1.进展综述https://zhuanlan.zhihu.com/p/247383192.论文原文：Object-PartAttentionDrivenDiscriminativeLocalizationforFine-grainedImageClassification（2017.4.6）作者：YuxinPeng,XiangtengHe,andJunjieZhao（清华大学）下载地址：https

好运吉祥·2020-06-27 01:07

POOF:Part-Based One-vs-One Features for Fine-Grained Categorization,Face Verification,and Attribute

基于部位的一对一特征用于细粒度分类，人脸确认和属性估计摘要我们提出一种方法（基于部位的一对一特征，POOFs）可以自动地从一组特定领域的带有特定位置和类别标注的图片集中学习大量不同的具有高区分性的中级特征。每一个特征都能够根据对象特定位置的表观特征来区分两个不同的类。通过与加利福利亚理工学院UCSD鸟类数据库的最新最先进结果和LFW库上的最好的人脸确认结果相比较，我们证明了这些特征用于细粒度视觉分

todayq·2020-06-26 19:47

See Better Before Looking Closer: Weakly Supervised Data Augmentation Network for Fine-Grained Visu

SeeBetterBeforeLookingCloser:WeaklySupervisedDataAugmentationNetworkforFine-GrainedVisualClassification一篇基于attention机制的细粒度分类模型细粒度是粗粒度的延深，类间差距小，类内差距大。早期的研究中主要使用较多的人工标注来认为的定位attention区域。但是这样会造成很高的成本。本文主

Walter Wu·2020-06-25 14:10

论文阅读(2)--Picking Deep Filter Responses for Fine-grained Image Recognition

这次阅读的文章是PickingDeepFilterResponsesforFine-grainedImageRecognition，这篇文章是来自上海交通大学XiaopengZhang等人的工作，该文章提出了一种对深度网络中的filter进行挑选的方法，基于挑选的filter的结果构建复杂特征表达。0.摘要识别精细类别的子类别比较困难的原因是其在一些特别的部位上有比较高的局部和细微的不同。（due

spearhead_cai·2020-06-24 02:30

《Knowledge-Embedded Representation Learning for Fine-Grained Image Recognition》论文笔记

中山大学、商汤科技怎样使用DNN框架来unify丰富的专业知识，提出了一个知识嵌入表示学习（Knowledge-EmbeddedRpresentationLearning）框架来解决细粒度图像识别问题。大量以知识图谱存在的视觉概念，使用了GatedGraph神经网络来传播nodemessage，然后生成知识表示。通过引入一种新的门控机制，我们的KERL框架将这种知识表示方法应用到图像特征识别学习中

klrp95·2020-06-24 01:32

论文笔记：Look Closer to See Better: Recurrent Attention Convolutional Neural Network for Fine-grained Image

CVPR2017oral,微软亚洲研究院梅涛工作，做细粒度分类。就是网络的叠加，从coarsetofine，三个scale网络的叠加，前两个scale多了APN去get感兴趣区域，输入到后一个scale里面。APNattentionproposalnetwork:相较于RPN(objectdetection),用的是弱监督的方式得到候选框。实现方式：在conv5之后，重接了两个全连接，输出三个值t

涂山容容·2020-06-23 18:52

论文浅尝-Improving Neural Fine-Grained Entity Typing with Knowledge Attention

这是一篇来自清华2018年的paper。文章做的是基于知识注意力机制的细粒度实体分类任务（Fine-GrainedEntityTyping）。任务介绍：给定一个句子，其中包含一个实体和它的上下文，以及一组实体类型，我们的模型旨在预测所提到的实体的每种类型的概率。**提出问题：**大多数现有的方法通常分别从实体提及和上下文单词中提取特征来进行实体类型分类。这些方法不能对实体提及和上下文词之间的复杂关

broccoli2·2020-06-22 19:07

Learning Attentive Pairwise Interaction for Fine-Grained Classification论文解读

论文链接：https://arxiv.org/abs/2002.10191分享的这篇文章来自于AAAI2020，文章的整个思路并不难理解。文章的idea来自于我们人类对相似图像的识别。一般来说，我们识别相似的图像，一方面是去找到图像中特殊的区域来进行识别，另一方面是通过比较图像对来有效地得到对比线索。这篇论文就是从后者获得的灵感。文章提出了AttentivePairwiseInteractionN

WangKingJ·2020-06-22 08:46

E-eyes: Device-free Location-oriented Activity Identification Using Fine-grained WiFi Signatures 笔记

E-eyes:Device-freeLocation-orientedActivityIdentificationUsingFine-grainedWiFiSignaturesYanWang,JianLiu,YingyingChen,MarcoGruteser,JieYang,HongboLiuMobiCom’14,September7-11,2014,Maui,Hawaii,USA文章目录Con

Maybemust·2020-06-22 01:22

文献阅读：ACCURATE AND FAST FINE-GRAINED IMAGE CLASSIFICATION VIA DISCRIMINATIVE LEARNING

一、文献梳理1、文献背景与一般的图像分类不同，弱超可视细粒度图像分类(WFGIC)仅使用图像级标签来识别更详细的类别和粒度下的对象。WFGIC是一个开放的问题在计算机视觉领域,不仅因为图像属于同一子范畴的有很大的差异大小,姿势,颜色,和背景,而图像落入不同的子类可能在这些方面非常相似,而且对提取的难度区别的特性只使用对像级别标签。图像中局部区域的细微差别对于区分细粒度的子类别非常重要。使用自下而上

我学数学我骄傲·2020-06-21 12:33

如何提高分类的区分性能——细粒度图像分类(Fine-Grained Classification)

问题如何让网络关注细小细节举个栗子通过树叶判断植物类别，花朵判断花的品种，以及人脸识别等任务1.CenterLoss1.1传统分类学习存在的问题：类内距离可能超过类间距离，对一些模棱两可的样本不好区分1.2CenterLoss方案让特征向量有更好的区分性能，有点像做一个内部聚类，把特征向量约束到一起，让不同类别距离(类间距离)尽量大，相同类别(类内距离)尽量小,CenterLoss作用后的区分特征

yubajin·2020-06-21 03:52

[论文笔记]EMNLP2019: Fine-Grained Entity Typing via Hierarchical Multi Graph Convolutional Networks

EMNLP2019:Fine-GrainedEntityTypingviaHierarchicalMultiGraphConvolutionalNetworks链接:https://www.aclweb.org/anthology/D19-1502/代码:https://github.com/SIGKDD/HMGCN介绍Motivation在知识库中，一些实体的类型信息(entitytype)是缺

御风而行Carrie·2020-06-21 00:52

spark on mesos 两种运行模式

原文地址：http://blog.csdn.net/lsshlsw/article/details/47104913Sparkonmesos有粗粒度(coarse-grained)和细粒度(fine-grained

Albert陈凯·2020-03-20 07:02

Distilling the Knowledge in a Neural Network

KnowledgeDistillation）方法，从大模型中学习到的知识中学习有用信息来训练小模型，在保证性能的前提下进行模型压缩提出一种新的集成模型方法，包括通用模型和多个专用模型，其中，专用模型用来对通用模型无法区分的细粒度（Fine-grained

MadCoder·2020-02-19 11:59

Coarse Grained究竟是什么意思？

Spark的Driver本身就是Scheduler，完整的类名叫做CoarseGrainedSchedulerBackend，为什么叫CoarseGrained呢？答案请看下面的链接：https://en.wikipedia.org/wiki/Granularity_(parallel_computing)简单的总结一下：所谓的CoarseGrained，以及与之对应的FineGrained，涉及

JasonWayne·2020-02-18 15:52

Bilinear CNNs for Fine-grained Visual Recognition

1.前言作者提出了BilinearConvolutionalNeuralNetworks(B-CNNs)用于精细化的视觉识别问题，这个网络将一个图片表示为两个CNN特征的outerproduct。通常情况下，在精细化的分类问题中，有两种方法：一是part-basedmodel，通过定位关键部位并提取特征。二是holisticmodels，这种方式在整张图片上构造特征。这篇论文主要基于这样一个思想：

Junr_0926·2020-02-14 04:54

[论文理解] Destruction and Construction Learning for Fine-grained Image Recognition

DestructionandConstructionLearningforFine-grainedImageRecognitionIntro本文提出一种细粒度图像分类的方法，即将原图像拼图一样shuffle成不同的block，丢进一个分类器，当然，直接这样训练会引入shuffle带来的无关噪声，所以又加上了adversariallearning和constructionlearning，类比自编码

aoru45·2020-02-02 03:00

Improving Neural Fine-Grained Entity Typing with Knowledge Attention

文章首发于zhkun的小窝Title:ImprovingNeuralFine-GrainedEntityTypingwithKnowledgeAttentionAuthor:JiXin,YankaiLin,ZhiyuanLiu,MaosongSunLink:http://nlp.csai.tsinghua.edu.cn/~lzy/publications/aaai2018_entitytyping

zhkun·2019-12-27 18:13

Deep CNNs with Spatially Weighted Pooling for Fine-Grained Car Recognition

看到一篇新出的文章VehicleclassicationusingResNets,localisationandspatially-weightedpooling，里面提到了一种新的池化方法spatially-weightedpooling，看名字觉得挺新奇的，但是没有具体解释具体的操作过程。然后，去搜索了一下关于这种方法，于是找到了DeepCNNswithSpatiallyWeightedP

haoshengup·2019-12-27 11:10

Cross-modal Hallucination for Few-shot Fine-grained Recognition

Cross-modalHallucinationforFew-shotFine-grainedRecognition最先进的深度学习算法需要大量的数据用于模型训练，缺乏会导致性能恶化，尤其是在不同类别之间具有细粒度的边界的时候。Introduction方法背后的直觉是生成额外训练的样本，这些样本适用于文本描述，有助于在低数据场景中学习分类模型。贡献有：根据细粒度视觉识别任务提出多模态Few-sho

hzb_ml·2019-12-26 15:41

论文阅读（25）Knowledge-Embedded Representation Learning for Fine-Grained Image Recognition

续袁·2019-12-22 23:45

gcForest - multi-grained cascade forest

周志华先生最近发布了论文DeepForest:TowardsAnAlternativetoDeepNeuralNetworks，做一些笔记如下。一.优点gcForest更易于训练，训练过程更加高效、可扩展；天生地倾向于并行运算:1.1相对深度网络更少的hyper-parameters；1.2在PC上的训练时间可以与GPU设备相比；1.3小规模的训练数据也能达到较好训练效果。比深度网络更易理论分析。

神奇的腿·2019-12-14 21:22

论文阅读（28）Cross-modal Hallucination for Few-shot Fine-grained Recognition

续袁·2019-12-14 00:57

【论文精读】DeepFirearm: Learning Discriminative Feature Representation for Fine-grained Firearm Retrieval

DeepFirearm:LearningDiscriminativeFeatureRepresentationforFine-grainedFirearmRetrievalINTRODUCTION这是最近看的一篇文章，论文并没有太多方法上的创新点，但是将神经网络用于现代武器的检索，方向挺新奇的。所以记录一下。论文之初作者就指出现在CNN发展得很好，网络上像Facebook这一类的社交巨头都使用CN

luuuyi·2019-12-13 06:27

Terraform 企业版支持“Policy Sets”

DEC062018DAVIDCELISBackatHashiConf2017,weannouncedSentinel,ourembeddablepolicy-as-codeframework.Sentinelenablesfine-grained

HashiCorpChina·2019-12-13 01:52

论文阅读（29）COMPARE MORE NUANCED: PAIRWISE ALIGNMENT BILINEAR NETWORK FOR FEW-SHOT FINE-GRAINED LEARNING

续袁·2019-12-11 23:04

分层损失的细粒度实体标注与链接《Hierarchical Losses and New Resources for Fine-grained Entity Typing and Linking》

论文代码数据数据不能正常下载的，看本文末。今天解读这篇论文与上一次分享的【细粒度实体标注】有些相同之处。一、背景这篇论文想用实数与复数对实体类别的层次结构进行双线性映射，来整合层次结构信息。二、模型细粒度实体标注链接问题定义如下：给定一个标注了实体的句子，eg：='BarackObamaisthePresidentoftheUnitedStates.'，对句中标注好的实体BarackObama从系

布口袋_天晴了·2019-12-01 05:44

Neural Architectures for Fine-grained Entity Type Classification

文章首发于zhkun的小窝Title:NeuralArchitecturesforFine-grainedEntityTypeClassificationAuthor:SonseShimaoka,PontusStenetorp,KentaroInui,SebastianRiedelLink:https://arxiv.org/pdf/1606.01341包含文章AnAttentiveNeuralA

zhkun·2019-11-29 21:34

Fine-Grained Entity Typing in Hyperbolic Space论文阅读

一、写在前面的话该论文针对细颗粒的命名实体类别分类，主要基于Ultra-FineEntityTyping所提出的更多颗粒的数据上进行实验。该模型主要的创新在于针对有层次的实体类别使用双曲嵌入的方式生成类别向量，使其具备层次信息。二、NamedEntityTyping细颗粒的命名实体类别分类本质是一个多标签分类问题，在已知实体和实体所在的上下文的情况下对实体的类别进行分类。如上图所示，针对一个实体，

freedom_king·2019-11-28 08:47

Bilinear CNNs for Fine-grained Visual Recognition

1简介细粒度识别即对隶属于同一类的目标进行分类，包括鸟的物种识别、汽车的型号识别和狗的品种识别。细粒度识别高度依赖目标的局部特征，例如，要将“加利福尼亚鸥”与“环嘴鸥”区分开来，需要识别其喙上的图案或它们羽毛的细微颜色差异。两类技术适合于解决细粒度分类任务。一是基于部件的识别模型，这些模型检测并提取部件的特征进行细粒度的类别区分。另一种方法是基于全局图像的整体模型。基于部件的模型往往更加精确，但由

cdknight_happy·2019-10-22 13:22

我的研究僧之旅 : p

区块链学习笔记（一）Fine-Grained,SecureandEfﬁcientDataProvenanceonBlockchainSystems_2019_VLDB有个背景区块链上的查询只能依赖于事务的回放

EatTheMooncoco·2019-10-08 21:53

（CVPR 2018）Large Scale Fine-Grained Categorization and Domain-Specific Transfer Learning，细粒度图像识别

简介本文主要讨论了几个点：图像分辨率对识别的影响长尾数据应对方法，主要针对iNaturalist数据。所谓长尾数据是指类别数据量不平衡，有些类别数据量很大，很多类别数据量很少，呈长尾状。细粒度图像识别，例如鸟类、车类的子类别。本文并没有提出新的网络结构，主要是通过迁移学习达到此目的。针对source数据的选取、预训练及fine-tune。图像分辨率讨论分辨率越高包含的信息量也越多，尤其是针对细粒度

空苍地樱·2019-09-02 20:14

Learning a Discriminative Filter Bank within a CNN for Fine-grained Recognition，细粒度图像识别

论文：LearningaDiscriminativeFilterBankwithinaCNNforFine-grainedRecognition简介与方法本文方法看完有那么一点SSD的既视感，作者在论文中也提到灵感来源于SSD。总体上来看就像是一个单anchor单尺度（当然可以多尺度）的SSD来检测kM个目标，M是类别数，k是每个类别要检测的part数，最后再结合这些part来做最终的分类。也就是

空苍地樱·2019-08-22 10:33

Learning to Navigate for Fine-grained Classification，细粒度图像识别

简介细粒度图像识别主要是对某个类别的子类进行细分类，例如狗的品种、不同品牌不同型号的车。往往大类总体外观差不多，需要通过一些局部的细节来进行区分，而局部的细节又随着当前目标的姿态不同在图像中的位置也不同，因此一般用于ImageNet的分类网络进行这种细类分类就会比较难。因此假设：有意义的局部信息可以辅助分类，局部信息加全局信息可以进一步提高分类效果。因此目标是找到更有意义的局部位置。按照上面的假设

空苍地樱·2019-08-20 19:35

[arxiv 2017] Zero-Shot Fine-Grained Classification by Deep Feature Learning with Semantics

论文的重点强调的是学习特征，对零样本细粒度分类更有判别性的特征。该方法分为两个阶段：特征学习和标签推理。假设：识别一个细粒度类别，需要利用高层特征和细粒度特征。而这里的高层特征，论文用的是细粒度类别中暗含的分层语义结构，即“目科属种”这样的关系。每个图片都有这样的分层标注，论文说这样的标注可以从百科中很容易地获得。A.FeatureLlearning特征学习在VGG16网络中的第3-5层后面加入了

一亩高粱·2019-06-24 16:53

AttnGAN: Fine-Grained Text to Image Generationwith Attentional Generative Adversarial Networks 论文解读

AttentionalGenerativeAdversarialNetwork(AttnGAN)能够生成细粒度（fine-grained）细节的的图片，与之前的texttoimage最好的文章相比在CUB

迷途的CH·2019-05-22 23:17

机器学习中的一些名词解释

细粒度（fine-grained）首先看两组图通过这两组图像，粗略观察会发现差别不是很大，所以我们仔细的去看，就能发现一些细节性的差别。两类不同的鸟，但是差别很小，主要应该就在眼部。

ML_amateur·2019-05-15 09:05

细粒度图像分类 fine-grained classification

细粒度图像分类又被称作子类别图像分类，是近年来计算机视觉、模式识别等领域的研究热点，其目的是对粗粒度的大类别进行更加细致的子类划分。但由于子类别间的细微差别以及较大的类内差异，较之普通的图像分类任务，细粒度图像分类的难度更大。早期的基于人工特征的算法表达能力有限，分类效果也有很大的局限性。深度学习的兴起促进了该领域的发展，传统的人工标注信息制约了算法实用性，更多的算法不再依赖人工标注信息。从深度卷

小星星*·2018-12-09 11:22

[NIPS 18] Stacked Semantics-Guided Attention Model for Fine-Grained Zero-Shot Learning

用于细粒度零样本学习的堆叠语义引导注意力模型StackedSemantics-GuidedAttentionModelforFine-GrainedZero-ShotLearning本文亮点：使用过类别语义引导视觉特征，加权不同局部特征。Abstract:Zero-ShotLearning(ZSL)isachievedviaaligningthesemanticrelationshipsbetwe

hairui88·2018-11-03 22:44

语义分割之RefineNet个人总结

而low-levelfeaturemap则具有更好的fine-grained特征。于是利用金字塔不断的融合这两种特征。整个网络从大体上和之前的语义分割一样，都是从最后一层上采样，然后融合，继续

coder_mckee·2018-10-25 15:03

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