Guided 第9页

Guided Anchoring

titileRegionProposalbyGuidedAnchoringurlhttps://arxiv.org/pdf/1901.03278v1.pdf动机利用语义特征来指导anchor的生成代替传统的anchor方法(大量anchor)，受物体在图像分布不均匀启发，物体的scale受图像内容影响内容anchor设计的原则：1、alignment：使用卷积特征作为anchor的表示特征，anc

小松qxs·2019-12-14 18:47

Unsupervised Attention-guided Image-to-Image Translation 解读

本文和上一篇show,Attend一样，都是基于attention机制的图像转换。两篇文章的工作大体是相似的，但是这篇文章的代码开源了。这篇文章和上篇文章一样都是做图像域转换，并且在转换时都想要只关注图像中的前景，达到前景转换而背景不变的效果。在上一篇blog中已经介绍过了图像域转换，所以这里就直接开始讲作者提出的模型了。ModelFs->t表示从S域到T域的转换。作者定义了两个Attention

EwanRenton·2019-12-08 00:49

多领域多轮问答调研报告3

1.2.2多领域DST方法与挑战1.3.数据集1.3.1.技术综述1.3.2.MultiWOZ1.3.3.SGD1.4评价指标1.4.1传统指标1.4.2多领域DST指标二、模式引导范式(Schema-Guided

CharpYu·2019-11-21 22:30

迈阿密癌症中心宣布签约ViewRay磁共振影像引导直线加速器

newsroom.baptisthealth.net/press-release/miami-cancer-institute-to-acquire-viewrays-mridian-linac-for-mri-guided-radiation-therapy

合富ViewRay冯思奇·2019-11-08 20:25

CV toolbox (1) - guided filter

input_partoutput_partprocess_part代码实现GuidedFilterWij(I)W_{ij}(I)Wij(I)的求解过程guidedfilter代码实现boxfilterboxfilter代码实现what'smore,fast-guided-fi

litun·2019-10-24 00:00

论文阅读：GA-RPN: Region Proposal by Guided Anchoring

文章目录1、论文总述2、anchor设计的两条准则参考文献1、论文总述这篇论文有点结合centerNet、ROIalign、DCN的意思，它已经不是像RPN、SSD那样提前预定义好许多的anchor，而是根据目标的一些语义信息先将目标的中心点学出来，然后根据中心点附近的特征回归出ROI的w、h，这样就能在featuremap的每个点得到一个对应的anchor，然后利用featureadaption

贾小树·2019-10-22 22:32

Metapath-guided Heterogeneous Graph Neural Network for Intent Recommendation

FanS,ZhuJ,HanX,etal.Metapath-guidedHeterogeneousGraphNeuralNetworkforIntentRecommendation[J].2019.https://github.com/googlebaba/KDD2019-MEIRecAbstract与传统的查询推荐和项目推荐不同，意图推荐是在用户打开应用程序时，根据用户的历史行为自动推荐用户意图，

SrdLaplaceGua·2019-10-14 18:21

Guided Hacking DLL Injector 3.3

GuidedHackingDLLInjector3.3https://guidedhacking.com/resources/guided-hacking-dll-injector.4/InjectionMethods

ChuckLu·2019-10-10 00:00

半监督交互式视频物体分割 Fast User-Guided Video Object Segmentation by Interaction-and-propagation Networks

Aim实现一种视频分割的工作流：在视频的任意一帧上进行交互得到当前帧的修正结果，并传播到剩余帧。Contribution两个模块：InteractionNetwork和PropagationNetwork。–InteractionNetwork：接受用户的交互(如涂抹)来分割前景物体。–PropagationNetwork：将交互的帧上的分割结果，传播到其他相邻的帧。–将其通过FeatureAgg

JYZhang_sh·2019-09-17 14:20

paper解读：Dictionary-Guided Editing Networks for Paraphrase Generation

突发奇想，突然想把自己阅读后的paper整理下来，整理自己思路的同时也可以方便有需要的读者阅读，感觉这应该是个好习惯hhh…今天要讲解的是谷歌在17年发表的关于复述生成的一篇论文:Dictionary-GuidedEditingNetworksforParaphraseGeneration什么是复述生成呢？简单来说就是一个句子经过复述后，跟原来的句子在表达形式上有所区别，但是表达的是相同的意思，而

Flying_sfeng·2019-09-10 21:57

在raw data boxplot前倒下的多天以后爬到了PCA

Fantasea,totallyshiny-seq复现https://www.rna-seqblog.com/shiny-seq-advanced-guided-transcriptome-analysis

美式永不加糖·2019-08-19 00:20

人群密度估计--DecideNet: Counting Varying Density Crowds Through Attention Guided Detection and Density

2018CVPR1.Abstract基于检测的计数方法将在低密度场景中准确估计人群，同时降低其在拥挤区域的可靠性。另一方面，基于回归的方法捕获拥挤区域中的一般密度信息。在不知道每个人的位置的情况下，它倾向于高估低密度区域中的计数。本文的思路就是将检测方法和回归方法结合起来，各取所长。2.Relatedworks3.CrowdCountingbyDecideNet两条支路，一个检测一个回归；只有检测

cxm1995·2019-06-27 16:09

【论文阅读】Region Proposal by Guided Anchoring

论文地址：https://arxiv.org/abs/1901.03278v2代码地址：mmdetection(https://github.com/open-mmlab/mmdetection)论文看了，很好，有空再补笔记。（已补，也不算原创吧，作者介绍的，我标记注释自己理解的。）RPN（笔记：https://blog.csdn.net/m0_37644085/article/details/9

业精于勤荒于嬉-行成于思而毁于随·2019-06-26 15:20

GA-Net: Guided Aggregation Net for End-to-end Stereo Matching

Code：https://github.com/feihuzhang/GANet摘要在立体匹配任务中，匹配损失配准是至关重要的在传统方法和深度神经网络模型中，为了精确估计差异。我们提出了两个新颖的神经网络层，目的去捕获一个局部和全局图像的成本依赖性。第一个是半全局聚集层，它是半监督匹配的一个可微近似，第二个是局部引导聚集层，它是使用了一个传统的损失滤波策略来简化结构。这两层用来代替广泛使用的3D卷

独孤九剑-风清扬·2019-06-26 11:43

Box-driven Class-wise Region Masking and Filling Rate Guided Loss for Weakly Supervised Semantic Seg

AbstractSemanticsegmentationhasachievedhugeprogressviaadoptingdeepFullyConvolutionalNetworks(FCN).However,theperformanceofFCNbasedmodelsseverelyrelyontheamountsofpixel-levelannotationswhichareexpensiv

dzm123lalala·2019-06-23 22:30

New Zealand’s Next Liberal Milestone: A Budget Guided by ‘Well-Being’

每日外刊精读近日，新西兰发布了2019年财政预算案，这份预算案有一个引人注目的名字——“福祉预算”。按照预算的内容，政府不再只以GDP作为发展目标，而是将社会福祉作为制定财政预算的依据。新西兰政府每年将投入数十亿资金帮助弱势群体，包括有心理疾病的人、贫困儿童和受家庭暴力侵害的人群等。新西兰也因此成为全球首个制定“福祉预算”的国家。“福祉预算案”究竟是怎么回事？该预算案会对人们的生活产生哪些影响？一

lcppp·2019-06-09 07:47

简要介绍Active Learning(主动学习)思想框架，以及从IF（isolation forest）衍生出来的算法：FBIF（Feedback-Guided Anomaly Discovery）

1.引言本文所讨论的内容为笔者对外文文献的翻译，并加入了笔者自己的理解和总结，文中涉及到的原始外文论文和相关学习链接我会放在reference里，另外，推荐读者朋友购买StephenBoyd的《凸优化》ConvexOptimization这本书，封面一半橘黄色一半白色的，有国内学者翻译成了中文版，淘宝可以买到。这本书非常美妙，能让你系统地学习机器学习算法背后蕴含的优化理论，体会数学之美。本文主要围

郑瀚Andrew.Hann·2019-05-30 17:00

阅读论文《Attention-guided Network for Ghost-free High Dynamic Range Imaging》

其实Attention就是一个map……整体思路就是用多张不同曝光度的图像来合成HDR图片，合成思路和ECCV2018的《DeepHighDynamicRangeImagingwithLargeForegroundMotions》巨像然后加个Attention……啊呀……其实从SR中找思路也是个不错的选择。效果图如下：之前的问题是无法解决largemotion和saturation这两个问题，通过

Najlepszy·2019-04-29 18:40

Guided Filter对三维点云降噪

同步更新于githubpage文章目录GuidedFilter点云降噪ResultsNotesCodeReferencesGuidedFilter点云降噪GuidedFilter一般用来对2D图像进行降噪等处理，实际上，稍作修改后可以对3D点云进行降噪。从GuidedFilter的基本假设出发，可以推导出针对3D数据的处理方法。这里仅考虑引导数据是点云本身的情况。首先，根据局部线性假设，有qi=A

aipiano·2019-04-28 23:52

Y19M4W4-Guided Anchoring-论文阅读

微信链接Alignment由于每个anchor都是由featuremap上的一个点表示，那么这个anchor最好是以这个点为中心，否则位置偏了的话，这个点的feature和这个anchor就不是非常好地对应起来，用该feature来预测anchor的分类和回归会有问题。我们设计了类似cascade/iterativeRPN的实验来证明这一点，对anchor进行两次回归，第一次回归采用常规做法，即中

memset·2019-04-25 09:10

Seurat：Guided Clustering Tutorial

说明：仅根据官网指南加个人理解，相应图片参考官网（目前官网上最新的Tutorial已经更新成Seurat3.0版本，下面的流程是2.4版本，有些许出入。新版本将会在2019年4月16日通过CRAN下载）以下是Seurat(v2.4版本)标准的数据处理过程，包括构建Seurat对象、QC、数据标准化、检测高变异基因等1.构建Seurat对象library(Seurat)library(dplyr)#

五谷吃不完了·2019-04-09 13:56

Text-Guided Attention Model for Image Captioning

Inourapproach,weleverageaguidancecaptionsasassociatedtextlanguagetosteervisualattention.Ourimagecaptioningnetworkistrainedtominimizethefollowingloss:1.给定一张图片，从训练集中选择一张相似的图片和一条描述2.相似的图片和描述aretransforme

lkangkang·2019-02-28 21:58

论文阅读《Attention-guided Unified Network for Panoptic Segmentation》CVPR 2019

文章链接https://arxiv.org/pdf/1812.03904.pdf这篇文章发表于CVPR2019会议上，中国科学院自动化研究所所做关于全景分割问题。本文提出了一个叫做Attention-guidedUnifiedNetwork(AUNet)的结构去解决全景分割问题，该方法在MS-COCO数据集上取得了目前最好的结果。全景分割（PanopticSegmentation）是一个比较新的分

Liu-Kevin·2019-02-27 17:44

Optical Flow Guided Feature: A Fast and Robust Motion Representation for Video Action Recognition论文

提出了一种基于光流引导的特征（OFF），将这个特征融入到CNN网络中论文地址：http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/html/Sun_Optical_Flow_Guided_CVPR

帅的被人砍1996·2019-02-24 14:06

模型的可解释性初识

关于CNN模型的可解释性，比较经典的有：反卷积（Deconvolution）和导向反向传播（Guided-backpropagation）。

读书才可解惑·2019-01-24 11:09

Support Vector Guided Softmax Loss for Face Recognition 论文学习

SupportVectorGuidedSoftmaxLossforFaceRecognitionAbstract1.Introduction2.PreliminaryKnowledgeSoftmaxMining-basedSoftmaxMargin-basedSoftmax3.ProblemFormulation3.1NaiveMining-MarginSoftmaxLoss3.2SupportV

calvinpaean·2019-01-02 17:54

Tell Me Where to Look: Guided Attention Inference Network论文翻译

元学习论文总结||小样本学习论文总结2017-2019年计算机视觉顶会文章收录AAAI2017-2019CVPR2017-2019ECCV2018ICCV2017-2019ICLR2017-2019NIPS2017-2019转载：http://tongtianta.site/paper/852TellMeWheretoLook:GuidedAttentionInferenceNetwork告诉我去

vieo·2018-12-22 16:22

视频分割 Fast Video Object Segmentation by Reference-Guided Mask Propagation

摘要作者提出一种用于半监督视频目标分割的有效方法。与其他方法相比，此方法实现在运行少量的时间中，达到与现有方法的准确度。在最后，作者提出一种深度Siamese编码器-解码器网络，设计充分利用掩膜传播和目标检测的优势，同时避免了两种方法的不足。我们的网络是通过一个两阶段的训练过程来学习的，这个过程利用了合成和真实的数据，在没有任何在线学习和后期处理的情况下稳健运行。我们在包含单个和多个对象分割的四个

波赛东闪电·2018-12-04 16:29

[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

（翻译）导游模式（Guided Tour）

问题概述用户想了解新的或不熟悉的界面特征。示例用途用于想帮助用户熟悉用户界面时；用于想把新的不熟悉的特性告知用户；用于当用户界面无法做到一目了然时。解决方案用户探索程序功能时触发“即时”指导。让用户在日常使用程序中，通过工具提示、浮窗、模型、警告等方式，以用户自己的节奏学习掌握界面的使用方法[1]。将提示与明确的完成状态联系起来。提示信息太多太简单会让用户不满，不要做得太过，确保让用户

gc_2299·2018-10-31 20:43

[NIPS 2018 论文笔记] 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：使用语义引导视觉特征，加权不同的区域特征。论文地址代码地址Abstract:Zero-ShotLearning(ZSL)isachievedviaaligningthesemanticrelationship

一亩高粱·2018-10-17 10:11

Flow Guided Recurrent Neural Encoder for Video Salient Object Detection

【阅读笔记】1.视频显著性检测的难点：对象或相机的移动；视频外观对比度的强烈变化。2.将基于FCN的静态显著性检测器拓展到视频显著性对象检测，可以看做是一种通用的框架。3.本文提出了流引导的递归神经编码器（FlowGuidedRecurrentNeuralEncoder,FGRNE），是一个用于视频显著性检测的精确的端到端的学习框架。通过应用根据光流得到的运动信息，和根据LSTM网络得到的序列特征

Dorothy_Xue·2018-10-14 14:07

Flow Guided Recurrent Neural Encoder for Video Salient Object Detection

whenIknow·2018-09-27 10:25

论文阅读 | Clustrophile 2: Guided Visual Clustering Analysis

论文地址论文视频左侧边栏可以导入数据，或者打开以及前保存的结果。右侧显示了所有的日志，可以轻松回到之前的状态，视图的主区域上半部分是数据，下半部分是聚类视图。INTRODUCTION数据聚类对于处理无标签数据，高维数据是非常有效的工具。聚类算法中如何确定最好的聚类方法和参数比较困难，需要可视化系统的帮助。Clustrophile2，这是一种用于引导聚类分析的新型交互式工具，引导用户进行基于聚类的探

basasuya·2018-09-10 21:00

Flow-Guided Feature Aggregation for Video Object Detection

研究背景为比赛准备，视频目标检测算法研究参考github代码mxnet环境配置python2.7#packagesinenvironmentat/home/ouc/anaconda3/envs/flow1:##NameVersionBuildChannelblas1.0mklca-certificates2018.03.070https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn

晓智AI·2018-09-04 22:42

论文笔记-StereoNet: Guided Hierarchical Refinement for Real-Time Edge-Aware Depth Prediction

上图所示为网络架构，蓝色方框之前的部分是粗粒度的深度估计，这部分首先通过Encoder的结构进行图像特征提取，然后将左右两个图片的特征得到相应的CostVolume，之后利用三维卷积操作得到1/8分辨率的深度图。##粗粒度的深度估计提取特征：左右图共享权值的暹罗网络（SiameseNetwork）分别提取左右图的特征，使用K个55的卷积层进行下采样操作（K通常取3或者4），在下采样的过程中，卷积的

kingsleyluoxin·2018-08-23 16:34

无人机视觉开发策略

在guided模式下+当前位置+应该去的方向和坐标。在找到目标物体之后，切换模式到auto模式下。1、定义一个“气球类”获得当前无人机并检查家的位置。并实时更新最后一次检测家的位置的时间。

二不是二·2018-07-26 22:54

联合双边滤波（joint bilateral filter）和引导滤波器（guided filter）（含代码）

参考文献及参考代码：1、【图像处理】引导滤波器2、HeK,SunJ,TangX.Guidedimagefiltering[C]//EuropeanConferenceonComputerVision.Springer-Verlag,2010:1-14.3、联合双边滤波器（jointbilateralfilter）4、涂义福,张旭东,张骏,等.基于边缘特征引导的深度图像超分率重建[J].计算机应用与

Di_Wong·2018-07-26 20:17

Progressive Attention Guided Recurrent Network for Salient Object Detection （PAGRN）论文笔记

ProgressiveAttentionGuidedRecurrentNetworkforSalientObjectDetection论文链接：http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/paper/Zhang_Progressive_Attention_Guided_CVPR

游离在代码上的灵魂·2018-07-26 16:12

20180723 De novo haplotype reconstruction in viral quasispecies using paired-end read guided path...

Denovohaplotypereconstructioninviralquasispeciesusingpaired-endreadguidedpathfinding利用配对阅读引导路径找到病毒准种中的从头单倍型重建https://www.semanticscholar.org/paper/De-novo-haplotype-reconstruction-in-viral-using-Chen-

wangchuang2017·2018-07-24 09:11

【论文笔记】视频分类系列 Optical Flow Guided Feature: A Fast and Robust Motion Representation for Video (OFF)

Paper:OpticalFlowGuidedFeature:AFastandRobustMotionRepresentationforVideoActionRecognition(CVPR2018,SenseTime)0.简述运动信息对于视频中动作的识别有着重要的作用。其中最常用的一种运动信息，是光流。之前的方法计算光流是offline的，比较耗时，本文提出了一种新的简洁的运动表示，叫做Opti

Elaine_Bao·2018-06-24 21:45

图像保边滤波算法集锦--Guided Filter导向滤波算法与实现

本文讲解导向滤波的算法与实现；导向滤波是何凯明在2010年提出的一种滤波器，论文名称GuidedImagefilter，算法如下所示：整体而言是基于均值和方差的一种保边滤波器，效果如下图所示：代码实现如下：intGuidedFilter(unsignedchar*srcData,intwidth,intheight,intradius,floatdelta){float*data=(float*)

Trent1985·2018-06-22 14:48

Guided Image Filtering导向滤波通俗易懂

本文素材主要来自何凯明的导向滤波，需要更精细的理解可以拜读原文1.优点————————————————————噪声和边缘的区别，噪声一般周围的像素梯度变化较大，并且以其为中心，向四周的梯度大体相似。而边缘出现了梯度的阶跃，并且梯度最大的方向在边缘的法线方向，其他方向远离法线方向逐渐变小。一般的滤波无法区分噪声和边缘，于是对其统一处理，因此很多情况下，滤波的同时，边缘也被处理模糊了。2.处理方法——

三眼二郎·2018-04-14 11:25

GAIN论文解读 Tell Me Where to Look: Guided Attention Inference Network

简介这篇论文是依据RamprasaathR.Selvaraju的Grad-CAM:VisualExplanationsfromDeepNetworksviaGradient-basedLocalization的论文来写的。Grad-CAM这篇文章展示出卷积神经网络的识别方式和人的识别方式有着异曲同工之妙。如图1所示，当识别狗时，网络会将“注意力”放在狗身上，同样的当识别猫时，网络会将“注意力”放在

看_这是一群菜鸟·2018-04-02 15:19

Guided Image Filtering --引导图像滤波解析+图像去雾应用

论文地址以及代码：http://kaiminghe.com/eccv10/Abstract:这篇文章中，作者提出了一种新颖的图像滤波算法。这种方法的灵感来自于局部线性模型。本方法引入了一个导向滤波图，这个导向滤波图可以是图片本身也可以是另一个图片，然后算法利用导向滤波图的纹路来对目标图像进行滤波。这个方法类似于双边滤波器是一个边缘保留平滑算子，但是在边缘保留的表现上优于双边滤波器。此外，他还可以将

Elia_·2018-03-16 19:25

漫谈引导策略搜索 - A Review of Guided Policy Search (GPS)

引导策略搜索方法（GuidedPolicySearch）最早见于2015年SergeyLevine的博士论文LevineS,“Motorskilllearningwithlocaltrajectorymethods,”PhDthesis,StanfordUniversity,2014.GPS将策略搜索分为两步：控制相和监督相。这样有什么好处呢？这要从无模型强化学习方法的局限性说起。TRPO方法和D

止于至玄·2018-03-15 23:15

导向滤波原理（Guided Filter）

导向滤波原理（GuidedFilter）简介导向滤波（GuidedFliter）显式地利用guidanceimage计算输出图像，其中guidanceimage可以是输入图像本身或者其他图像。导向滤波比起双边滤波来说在边界附近效果较好；另外，它还具有O(N)的线性时间的速度优势。相关工作ExplicitWeighted-AverageFilters（显式加权平均滤波器）双边滤波可以在平滑的过程中保

江户川柯壮·2017-12-22 14:23

导向滤波小结：从导向滤波（guided filter）到快速导向滤波（fast guide filter）的原理，应用及opencv实现代码

http://blog.csdn.net/kuweicai/article/details/783858711.导向滤波简介导向滤波是何凯明在学生时代提出的一个保边滤波（edge-preservingsmoothing）算法。何凯明在cv圈应该算是名人了，学生时代关于图像去雾的研究就以第一作者的身份获得BestPaperAward（CVPR2009），而且今年刚刚又斩获MarrPrize（ICCV

fu_shuwu·2017-11-11 20:24

【论文笔记】视频物体检测(VID)系列 FGFA：Flow-Guided Feature Aggregation for Video Object Detection

论文链接：https://arxiv.org/abs/1703.10025代码链接：https://github.com/msracver/Flow-Guided-Feature-Aggregation

Elaine_Bao·2017-11-05 21:52

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