Multi-task 第6页

MTCNN笔记

论文题目《JointFaceDetectionandAlignmentusingMulti-taskCascadedConvolutionalNetworks》MTCNN提出了一种Multi-task的人脸检测框架

行者无疆兮·2018-03-26 16:10

阅读笔记：Instance-aware semantic segmentation via Multi-task Network Cascades

论文阅读：Instance-awaresemanticsegmentationviaMulti-taskNetworkCascades论文信息：CVPR2016, PASCALVOC inVGG63.5%mAP.COCO2015 inresnet101wonfirstprize整体框架：对于传统的多任务方法，都是在共享特征的基础上，每个任务同时进行各不干扰，互相独立。这篇文章是在共享特征的基础上，

AUTO1993·2018-03-24 15:53

深度学习系列之 Fast R-CNN 个人总结

FastR-CNN则是一套端对端的流程，singlestage且multi-task并行。2.训练速度慢且所需空间大：对于分类器和回归器，通过CNN提取的特征需要存储在硬盘上。对于一个大

coder_mckee·2018-03-15 15:25

Multi-task Learning

DeepLearning回顾之多任务学习https://www.52ml.net/20775.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral深度神经网络的多任务学习概览(AnOverviewofMulti-taskLearninginDeepNeuralNetworks)https://www.cnblogs.com/shuzirank/p/7141017.

cv_family_z·2018-01-19 09:59

论文笔记-MTCNN-Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Network

MTCNN-JointFaceDetectionandAlignmentusingMulti-taskCascadedConvolutionalNetwork.2016.11KaipengZhang.https://kpzhang93.github.io/MTCNN_face_detection_alignment/https://github.com/kpzhang93/MTCNN_face_d

Csuriwolf·2018-01-17 15:30

【论文笔记】Adversarial Multi-task Learning for Text Classification

一、概要该文章发于ACL2017，针对于已有的大多数神经网络多任务学习模型进行文本分类，存在的共享特征（sharedfeatures）可能再次包含特定任务特征（task-specificfeatures）或者含有来自其他任务带来的噪声问题，作者提出了一个对抗多任务学习模型，缓解了共享特征空间和特定任务特征空间相互干扰的问题，作者在16个任务上进行实验证明其模型的有效性，并且实验结果表明模型的共

Lawe·2017-12-19 13:43

多任务学习“Multi-Task Learning Using Uncertainty to Weigh Losses for Scene Geometry and Semantics”

多任务学习系统的性能很大程度上依赖于任务间的损失权值。手动调节权值非常耗时耗力，论文提出使用任务间的同方差不确定性给每个损失函数赋权。模型由单一图像同时学习像素级深度回归、语义及实例分割。场景理解的多任务学习在机器人领域比较实用，多个任务组合到一个模型可以降低计算量。多任务学习中每个任务的最优权值依赖于调节尺度、任务的噪声幅值。论文多任务学习的结构为：相关工作多任务学习可以认为是归纳知识迁移，通过

cv_family_z·2017-12-08 14:00

多任务学习“Rotating Your Face Using Multi-task Deep Neural Network”

多任务学习框架，在保持人脸ID同时将任意姿态和光照人脸旋转到目标姿态，目标姿态可以人为控制。通过使用人造的控制姿态的图像，提取姿态及光照不变的特征，用于人脸识别，在MultiPIE数据库上比较。论文通过训练一个DNN网络，将一幅人脸和一个表示目标姿态的二值编码作为输入，即RemoteCode，生成目标姿态且具有相同身份的人脸图像。这个人脸旋转器可以认为是一个黑盒子，旋转器的质量由输出图像与目标姿态

cv_family_z·2017-12-06 11:46

多任务学习“Fine-grained Recognition in the Wild: A Multi-Task Domain Adaptation Approach”

精细图像分类需要大量样本标记，但有些样本不容易标记。论文使用容易标记的样本，研究domainadaptation解决易获取样本与自然场景样本数据集转换的问题。这其中多任务的属性学习被用来提升性能。论文要解决的问题示例，先获取有标记的样本，实际应用的场景有少许样本有标记，使用domainadaptation作为两个数据集之间的转换方法：大部分的类别在某些已知的结构上与其他类别相关，比如，不同的车辆具

cv_family_z·2017-11-02 16:34

《Adversarial Multi-task learning for text classification》阅读笔记

论文来源：ACL2017链接：papermulti-tasklearning，学习sharedlayerstoextractthecommonandtask-invariantfeatures.通用和任务不变的特征然而，现有的方法，提取共享特征往往会被特定任务的特征或者其他任务带来的噪音污染。在本文，提出了一个adversarial对抗的multi-tasklearningframework，缓解

best___me·2017-10-28 21:32

多任务学习（Multi-Task Learning, MTL）

目录[显示]1背景2什么是多任务学习？3多任务学习如何发挥作用？3.1提高泛化能力的潜在原因3.2多任务学习机制3.3后向传播多任务学习如何发现任务是相关的4多任务学习可被广泛应用？4.1使用未来预测现在4.2多种表示和度量4.3时间序列预测4.4使用不可操作特征4.5使用额外任务来聚焦4.6有序迁移4.7多个任务自然地出现4.8将输入变成输出5多任务深度学习应用5.1脸部特征点检测5.2Deep

大师鲁·2017-10-11 16:47

人脸检测（三）——Multi-task CNN（MTCNN）

这篇文章主要记录了《JointFaceDetectionandAlignmentusingMulti-taskCascadedConvolutionalNetworks》链接在人脸检测和特征点定位的任务上，这篇文章提出的方法比现有最先进的技术有明显的额提升，而且具有实时处理的性能。在这篇文章中，提出了一个深度卷积多任务的框架，这个框架利用了检测和对准之间固有的关系来增强他们的性能。特别是，在预测人

Daisy_HJL·2017-09-28 20:23

论文阅读：Instance-aware Semantic Segmentation via Multi-task Network Cascades

论文框架：作者提出一种基于多任务的网络串联方法（Multi-taskNetworkCascade），解决问题实例分割（Instance-awareSemanticSegmentation）。该模型分成三个子网络，differentiateinstance，estimatemask，categoryobject。分别针对三个问题，获取region-level的检测框，得到pixel-level的ma

Ethan_Wuuu·2017-08-07 14:26

MTCNN解读：Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks

解读论文为《JointFaceDetectionandAlignmentusingMulti-taskCascadedConvolutionalNetworks》基于多任务级联卷积神经网络的人脸检测和对齐论文地址：https://kpzhang93.github.io/MTCNN_face_detection_alignment/本文作者：非文艺小燕儿，博客地址：http://blog.csdn.

非文艺小燕儿_Vivien·2017-06-14 11:38

【论文笔记】物体检测与分割系列 DeepMask

LearningtoSegmentObjectCandidates.FAIR,2015NIPS.code：https://github.com/facebookresearch/deepmaskDeepMask是以分割的思想来做检测，这种方式近来很流行，multi-task

Elaine_Bao·2017-06-09 19:19

图像分割“Instance-aware Semantic Segmentation via Multi-task Network Cascades”

模型包含三个网络：实例分辨，掩码计算，目标归类。三个网络形成级联的结构。运行时间上，使用VGG-16一张图片需360ms。在MSCOCO2015分割比赛中获取第一名。将instance-aware语义分割分成三个子任务：1.实例分辨，使用类别无关的bbox表示实例；2.掩码估计，估计每个实例的像素级掩码；3.目标分类，预测每个掩码级别实例的类别。论文提出的多任务学习时级联结构，下一阶段依靠上一阶段

cv_family_z·2017-04-18 16:06

GO-MTL:Learning and overlap in Multi-task Learning 论文随笔

hjh1705072347·2016-12-09 10:20

[深度学习论文笔记][Instance Segmentation] Instance-aware Semantic Segmentation via Multi-task Network Cascad

Dai,Jifeng,KaimingHe,andJianSun.“Instance-awaresemanticsegmentationviamultitasknetworkcascades.”arXivpreprintarXiv:1512.04412(2015).(Citations:40).1MotivationAllpreviousworksrequireexternelsegmentatio

Hao_Zhang_Vision·2016-11-13 20:25

多任务学习（Multi-task learning）

多任务学习（Multi-tasklearning）是和单任务学习（single-tasklearning）相对的一种机器学习方法。在机器学习领域，标准的算法理论是一次学习一个任务，也就是系统的输出为实数的情况。复杂的学习问题先被分解成理论上独立的子问题，然后分别对每个子问题进行学习，最后通过对子问题学习结果的组合建立复杂问题的数学模型。多任务学习是一种联合学习，多个任务并行学习，结果相互影响。所谓

小妖精Fsky·2016-10-24 14:29

MTCNN（Multi-task convolutional neural networks）人脸对齐

该MTCNN算法出自深圳先进技术研究院，乔宇老师组，是今年2016的ECCV。（至少我知道的今年已经一篇cvpr，一篇eccv了）。进入正题理论基础：正如上图所示，该MTCNN由3个网络结构组成（P-Net,R-Net,O-Net）。ProposalNetwork(P-Net)：该网络结构主要获得了人脸区域的候选窗口和边界框的回归向量。并用该边界框做回归，对候选窗口进行校准，然后通过非极大值抑制（

watersink·2016-09-27 15:02

caffe 实现多标签输入（multilabel、multitask）

caffe本身并不支持多类标的输入，该框架主要用于解决图片分类的问题，而目前，两个重要的问题需要多标签的输入：多任务学习（multi-task）和多标签分类（multi-label），本文针对这两个问题

GZGlenn·2016-03-23 08:32

[置顶] caffe 实现多标签输入（multilabel、multitask）

caffe本身并不支持多类标的输入，该框架主要用于解决图片分类的问题，而目前，两个重要的问题需要多标签的输入：多任务学习（multi-task）和多标签分类（multi-label），本文针对这两个问题

hubin232·2016-03-23 08:00

Heterogeneous Multi-task Learning for Human Pose Estimation with Deep Convolutional Neural Network

HeterogeneousMulti-taskLearningforHumanPoseEstimationwithDeepConvolutionalNeuralNetwork论文题目HeterogeneousMulti-taskLearningforHumanPoseEstimationwithDeepConvolutionalNeuralNetwork, 链接该篇论文是IJCV 2014的,文章

xuanyoumeng·2015-12-14 14:00

生活学会做减法，幸福才能做加法！

一次只专注做一件事，尽可能不做Multi-task。－生活极简－慢生活。不做无效社交。坚持锻炼。穿着简单，不花哨。少吃含有添加

第一阅读·2015-12-03 00:00

生活学会做减法，幸福才能做加法！

一次只专注做一件事，尽可能不做Multi-task。－生活极简－慢生活。不做无效社交。坚持锻炼。穿着简单，不花哨。少吃含有添加

第一阅读·2015-12-03 00:00

Multi-Task Learning with Low Rank Attribute Embedding for Person Re-identification

ICCV2015http://www.umiacs.umd.edu/~fyang/mtl-lorae.htmlPersonRe-identification方面的文献，本文主要引入了personattributescorrelation即人的一些属性具有相关性，利用这些相关性来进行人的检索。Ourcontributions：1）针对PersonRe-identification提出一个multi-

cv_family_z·2015-11-18 13:02

Multi-Task Learning with Low Rank Attribute Embedding for Person Re-identification

ICCV2015http://www.umiacs.umd.edu/~fyang/mtl-lorae.htmlPersonRe-identification方面的文献，本文主要引入了personattributescorrelation即人的一些属性具有相关性，利用这些相关性来进行人的检索。Ourcontributions：1）针对PersonRe-identification提出一个multi-

cv_family_z·2015-11-18 13:00

迁移学习（transfer learning）、多任务学习（multi-task learning）、深度学习（deep learning）概念摘抄

本文在写作过程中参考了诸多前辈的博客、论文、笔记等。由于人数太多，在此不一一列出，若有侵权，敬请告知，方便我进行删改，谢谢！！！迁移学习（TransferLearning）迁移学习出现的背景如下：在一些新兴领域很难得到我们需要的大量的训练数据，另外，传统的机器学习需要对每个领域都标定大量训练数据，这将会耗费大量的人力与物力。而迁移学习（TransferLearning）的目标是将从一个环境中学到的

qrlhl·2015-10-11 14:00

Improving Multiview Face Detection with Multi-Task Deep Convolutional Neural Networks 基于深度学习的人脸检测算法

ImprovingMultiviewFaceDetectionwith Multi-TaskDeepConvolutionalNeuralNetworks概述：这是一篇基于深度卷积神经网络的人脸检测论文，达到了很好的效果，同时速度相比起其他深度学习系的方法也有所提高。算法流程：1. 作者先使用几个级联的Multiviewdetector来对输入图片进行初步鉴别，以此来剔除掉大量的非人脸图片。 2

罗达志·2015-08-15 21:45

论文提要"Fast R-CNN"

快速R-CNN，对R-CNN和SPPNet的加速，使用multi-task进行单步训练，网络使用的是VGG16。

cv_family_z·2015-07-01 18:14

论文提要"Fast R-CNN"

快速R-CNN，对R-CNN和SPPNet的加速，使用multi-task进行单步训练，网络使用的是VGG16。

cv_family_z·2015-07-01 18:00

Android之Activity生命周期讲解

生命周期:现在使用者使用智慧型手机，大多已习惯使用多工(Multi-Task)的操作系统(如WindowsMobile)，可以在用手机听音乐的同时，也执行其他多个程序。

杨勇汉·2015-02-01 14:00

两个Multi-task learning(多任务学习)的代码

STELLAR0·2013-03-31 00:00

两个Multi-task learning(多任务学习)的代码

STELLAR0·2013-03-31 00:00

2012过去一年的工作回顾总结

用两个词总结这个部门的生活，那就是multi-task, under-presure，所以这一年中能够7点前回去的日子，绝

zzhonghe·2012-09-08 23:00

Android之Activity生命周期讲解

生命周期:现在使用者使用智慧型手机，大多已习惯使用多工(Multi-Task)的操作系统(如WindowsMobile)，可以在用手机听音乐的同时，也执行其他多个程序。

rhljiayou·2011-12-09 15:00

Multi-task learning

FromWikipedia,thefreeencyclopediaJumpto:navigation,searchMulti-tasklearningisanapproachtomachinelearning,thatlearnsaproblemtogetherwithotherrelatedproblemsatthesametime,usingasharedrepresentation.This

杰·2010-10-09 13:00

WinCE 5 kernel thread priority真的很厉害

WinCEkernel是multi-task环境2.

cpuwolf·2008-07-10 10:00

individual

Are you a multi-task individual? 你能同时处理多项任务么? Are you a multi-tasked individual?

ayaya·2008-06-27 13:00

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