Top-Down

《系统架构：复杂系统的产品设计与开发》——第3章，第3.5节对复杂系统进行思索...

3.5.1自顶向下及自底向上式的思考自顶向下（top-down）和自底向上（bottom-up）是思考系统时的两种方向。
weixin_33701251·2023-03-30 06:29

密码锁设计-verilog及仿真

实验目的：（1）掌握自顶向下(Top-Down)的结构化设计方法；（2）运用Verilog语言完成数字系统设计，锻炼对具有一定复杂度和规模的问题的分析与求解能力。
QQ_778132974·2023-03-29 15:32

动态规划与递归

斐波那契的例子动态规划与递归的区别从子问题解决原问题,无非是两种方法，自底向上(Bottom-Up)与自顶向下(Top-Down)，形式上前者对应iteration，利用循环将结果存在数组里，从数组起始位置向后计算
209bd3bc6844·2023-03-19 23:36

AI Studio 精品项目 | 基于Keypoint模型下的人体关键点检测

利用Top-down与Down
飞桨PaddlePaddle·2023-02-07 08:41

语块理论

自上而下模式自上而下（top-down
bgms·2023-02-05 07:12

Towards Accurate Multi-person Pose Estimation in the Wild

一篇比较老的文章,CVPR2017的,链接地址概括论文采用了top-down的方法,即先检测出人,然后再坐单人pose检测.检测人的方法使用了faster-rcnn,单人pose方法是已reset结构为基础的网络
MatthewHsw·2023-01-16 08:41

论文精读:Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields ∗

标注数据信息COCO数据集提供17个关键点位置，openpose增加了一个关键点位置，即脖子处的关键点应用领域健身APP，安全检测等传统方法Top-down方
樱花的浪漫·2023-01-13 13:51

【机器学习08】层次聚类

9层次聚类9.1简介层次聚类分为两种类型：聚合(agglomerative)或自下而上(bottom-up)聚类分裂(divisive)或自上而下(top-down)聚类凝聚层次聚类(AGNES)：属于聚合或自下而上聚类步骤
执志@☆飞扬か·2023-01-06 13:35

百度飞浆图像分割课程 笔记11：实例分割 Mask R-CNN [ICCV 2017]

Top-down：先做检测，再做分割MaskR-CNN框架目的：检测图像中的对象object（boundingbox），同时为每个实例生成高质量的分割mask（框中哪个像素属于物体，哪个像素属于背景）第一阶段
享受这时光·2023-01-04 13:42

2D姿态估计整理：从DeepPose到HRNet

现阶段人体姿态识别主流的通常有2个思路：1）Top-Down（自上而下）方法：将人体检测和关
等待破茧·2023-01-03 07:48

论文笔记（TOP-DOWN）

论文笔记：摘要任务（长文本）---LONGDOCUMENTSUMMARIZATIONWITHTOP-DOWNANDBOTTOM-UPINFERENCE介绍摘要简介Methods方法自底向上推理（Bottom-UpInference）自顶向下推理（Top-DownInference）Token-SegmentCross-Attention池化层（PoolMethods）实验介绍论文：《LONGDOC
Yun.云·2022-12-30 21:07

【论文阅读笔记】Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioning and Visual Question Answering.

Bottom-UpandTop-DownAttentionforImageCaptioningandVisualQuestionAnswering.2018-CVPRP.Anderson,X.He,C.Buehler,D.Teney,M.Johnson,S.Gould,andL.Zhang.什么是“自上而下”，“自下而上”？类比人类视觉的注意力机制：自上而下：基于某种任务，通过意识，集中地关注某物
little06960·2022-12-30 07:34

优化器核心技术—Join Reorder

开务数据库中的JoinReorder主要采用了基于规则变换的Top-down枚举算法，通过各种Join之间满足的Reorder规则
·2022-12-26 10:18

人体姿态估计综述

在估计给定图像中的人体姿势时，最常见的两种方法：1）Top-down的方法，处理从低分辨率到高分辨率进行，首先使用边界框对象检测器检测图像中的各个实例，然后重点确定它们的姿态。
今天不标数据的小wu·2022-12-21 06:01

Verilog学习

1.模块介绍对大型的数字电路进行设计时，可以将其分割成大小不一的小模块，每个小模块实现特定的功能，最后通过由顶层模块调用子模块的方式来实现整体功能，这就是Top-down的设计思想。
Mr529302·2022-12-18 15:39

论文笔记：Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioning and Visual Question Answering

论文：Bottom-UpandTop-DownAttentionforImageCaptioningandVisualQuestionAnsweringhttp://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/html/Anderson_Bottom-Up_and_Top-Down_CVPR_2018_paper.html在以往的图像描述或者视觉问答的深度网络模
金融科技自习生·2022-12-16 20:17

《Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioning and Visual Question Answering》——2018 CVPR论文笔记

这是一篇2018年的CVPR的论文，使用自下而上和自上而下相结合的注意力机制实现了imagecaptioning和VQA，作者使用这个注意力模型在imagecaptioning上取得了非常好的效果，在2017年的VQA挑战赛中也取得了冠军。论文链接：CVPR2018OpenAccessRepository关联论文：TipsandTricksforVisualQuestionAnswering:Le
BXDBB·2022-12-16 20:47

Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioning and Visual Question Answering

这是CVPR2018Oral的一篇关于ImageCaptioning和VisualQuestionAnswering的文章，paper链接https://arxiv.org/abs/1707.07998，作者的homepagehttp://www.panderson.me/，code已经被released出来了https://github.com/peteanderson80/bottom-up-
fuxin607·2022-12-16 20:47

关于注意力的自上而下和自下而上（top-down attention and bottom-up attention）

自上而下（top-down）与自下而上（bottom-up）的注意力，这一名词的提出可搜到的来源最早提出于神经学论文《Bottom-upandtop-downattention:differentprocessesandoverl
阳光素描·2022-12-16 20:47

CVPR 2018 Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioning and Visual Question Answering

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1707.07998.pdfBackground在本文方法出现之前，大多数imagecaptioning模型的视觉特征提取都是使用CNN来提取gridfeatures。本文提出了使用目标检测方法，得到一个图片中相对重要的目标区域来进行视觉特征的提取。如下图所示，左边是常规的gridfeatures，右边是本文提出的目标检测特征提取方法。其次在这
leeyns·2022-12-16 20:17

AdaptivePose: 人体姿态估计新思路，将人体部位表示为自适应点

一、动机多人姿态估计一直以来都遵循top-down和bottom-up两种范式，不管哪一种，实际上都是两阶段方法：top-down是先检测人体，然后估计关节点；bottom-up是先估计出关节点，在通过
叶舟·2022-12-06 18:03

人体骨骼关键点检测

--Background专业术语：multi-personposeestimation多人姿态估计的两种研究方法——自顶向下(top-down)：先检测出多
华仔168168·2022-12-05 01:25

CenterNet++ | CenterNet携手CornerNet终于杀回来了，实时高精度检测值得拥有！

点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者丨ChaucerG来源丨集智书童目标检测有2种主流:top-down和bottom-up。最先进的方法大多属于第一类。
Tom Hardy·2022-11-30 09:14

向量化方式优化Bihash searching研究报告

基础性能表现.查询函数的底层指令和CPU微架构的Top-Down分析法.向量化方式优化searching.优化前后性能对比结论什么是Bihash?
weixin_37097605·2022-11-28 22:03

yolov5 simplepose人体姿态

github地址：https://github.com/liangheming/simple_pose该项目主要包含一系列Top-Down的2D姿态估计算法,如AlphaPose中的DUC,SimpleBaselines
AI视觉网奇·2022-11-28 17:21

算法笔记(六)多尺度特征融合之FPN/PANet

模型设计：自底向上Bottom-up，自顶向下Top-down，横向连接Lateralconne
nooobme·2022-11-24 05:24

数字化转型总体需求

其中三维通用模型库、TOP-DOWN协同设计、参数化/模块化设计、机电液一体化、MBD三维标注、三维工艺设计管理、产品运营监控看板、仿真分析、电子手
智能方案·2022-11-23 04:30

YOLOv7-Pose尝鲜，基于YOLOv7的关键点模型测评

点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取【前言】目前人体姿态估计总体分为Top-down和Bottom-up两种，与目标检测不同，无论是基于热力图或是基于检测器处理的关键点检测算法
自动驾驶之心·2022-11-23 02:34

[CVPR2018]Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioning and Visual Question Answering

Bottom-UpandTop-DownAttention附：论文下载地址主要贡献提出了一个新的LSTM组合模型，包括了attentionLSTM和languageLSTM两个组件。在这个组合模型的基础上引入spatialattention机制（类似于《show,attendandtell》的top-downattention机制）。引入了bottom-up，bottom-up机制基于Faster
枉费红笺·2022-11-22 01:24

论文笔记：Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioning and Visual Question Answering

论文链接在该论文中，自下而上的机制（基于FasterR-CNN）提出了图像区域，每个区域都有一个相关的特征向量，而自上而下的机制决定了这些特征向量的权重3.1节，描述了实现自下而上注意模型的方法；3.2节，概述了图像字幕模型的架构；3.3节，概述了VQA模型。对于自上而下的注意力组件，两个模型（字幕模型和VQA模型）都使用简单的一次性注意力机制，而不是最近模型都使用的更复杂的方案，例如堆叠、多头或
SCUT_JQ·2022-11-22 01:54

【注意力机制】Bottom-up and top-down attention for image captioning and visual question answering

文章下载地址：https://arxiv.org/pdf/1707.07998.pdf代码地址：GitHub-peteanderson80/bottom-up-attention:Bottom-upattentionmodelforimagecaptioningandVQA,basedonFasterR-CNNandVisualGenome发表地点：CVPR2018fulloral1内容概述针对V
爱吃冰淇淋的小可爱·2022-11-22 01:54

论文解读：Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioning and Visual Question Answering

这是关于VQA问题的第九篇系列文章。本篇文章将介绍论文：主要思想；模型方法；主要贡献。有兴趣可以查看原文：Bottom-UpandTop-DownAttentionforImageCaptioningandVisualQuestionAnswering1，主要思想论文使用了目标检测算法，先找出候选的区域；然后再采用注意力机制去找到重要的区域。文章提出一种自上而下与自下而上相结合的注意力模型方法，应
yealxxy·2022-11-22 01:22

Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioning and Visual Question Answering阅读笔记

自上而下的视觉注意机制被广泛应用于图像字幕和视觉问答（VQA）中，通过精细的分析甚至多个步骤的推理来实现更深入的图像理解。本文提出了一个自下而上和自上而下的注意机制，使注意力能够在物体和其他显著图像区域的水平上计算。自底向上机制（基于更快的R-CNN）提出图像区域，每个区域都有一个相关的特征向量，而自顶向下机制确定特征权重。一、文章引入在人类视觉系统中，注意力可以通过当前任务确定的自上而下的信号（
untitled713·2022-11-22 01:22

2018：Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioning and Visual Question Answering

摘要本文中，我们提出一种结合bottom-up和top-down的注意力机制，能够在对象和其它显著图像区域的水平上计算注意力。
weixin_42653320·2022-11-22 01:22

【多模态】《Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioning and Visual Question Answering》论文阅读笔记

一、概述这篇文章既做了imagecaption，也做了VQA。所以本文在介绍模型亮点和框架之后，也会对imagecaption和VQA的建模方式进行介绍，因为大多数模型在这两个任务上都是通用的。这篇文章相较于之前介绍的几篇在多模态任务上应用attention机制的文章来说，之前的几篇文章：【多模态】《StackedAttentionNetworksforImageQuestionAnswering
CC‘s World·2022-11-22 01:21

Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioning and Visual Question Answering 论文精简翻译

摘要自顶向下的视觉注意机制已广泛应用于imagecaption和VQA中。我们提出了一个自底向上和自顶向下相结合的注意力机制，使注意力能够在物体和其他突出的图像区域的水平上进行计算。在我们的方法中，自底向上的机制(基于FasterR-CNN)提取图像区域，每个区域有一个对应的特征向量，而自顶向下的机制确定特征权重。用这个模型我们获得了2017年VQA挑战赛的第一名。1.介绍视觉注意机制被广泛应用于
小猿外·2022-11-22 01:21

论文分享——Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioning and Visual Question Answering

文章目录文章简介1、背景介绍研究背景概念介绍问题描述IC与VQA领域的主要挑战2、相关研究CNN+RNN体系架构AttentionmechanismBottom-UpandTop-DownAttentionBottom-UpAttentionBottom-UpandTop-DownAttentionFasterRCNN3、本文方法Overviewoftheproposedcaptioningmod
李霁明·2022-11-22 01:51

《Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioning and Visual Question Answering》阅读笔记

《Bottom-UpandTop-DownAttentionforImageCaptioningandVisualQuestionAnswering》阅读笔记《Bottom-UpandTop-DownAttentionforImageCaptioningandVisualQuestionAnswering》是一篇关于imagecaption方向的论文，收录在2018CVPR中，最近在阅读这篇论文，
zhaoliwen是猪啊·2022-11-22 01:48

(Paper Reading)Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioning and Visual Question Answering

IntroductionWithinourapproach,thebottom-upmechanism(basedonFasterR-CNN)proposesimageregions,eachwithanassociatedfeaturevector,whilethetop-downmechanismdeterminesfeatureweightings.Inthispaperweproposea
loopun·2022-11-22 01:48

论文笔记：Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioningand Visual Question Answering

前言这篇文章是本人第一次看imagecaption相关类型的文章，参考了很多的笔记，但是总有一些地方还是有一些不理解，所以决定自己写一份笔记记录，并且只看imagecaption相关部分，VQA就没有看。小白一枚~有说的不对的请多指教一、阅读这篇论文的目的？了解何为自顶向下和自底向上，这两者组合的注意力机制又是怎么应用于imagecaption。首先第一个问题，原文中的introduction就告
詹姆斯德1·2022-11-22 01:14

Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioning and Visual Question Answering

自上而下（Top-Down）：非视觉或任务特定环
pinkshell_1314·2022-11-22 01:43

two stage(两阶段实例分割)自上而下(Top-Down)和自下而上(Bottom-Up)

自上而下（Top-Down） 自上而下的实例分割方法的思路是：首先通过目标检测的方法找出实例所在的区域（boundingbox），再在检测框内进行语义分割，每个分割结果都作为一个不同的实例输出。 
a little cabbage·2022-11-20 12:07

marrying causality and association with visual learning--cuipeng

另一条路：human-likelearning：top-down=>newAIalgo1.因果学习，学的时候问为什么2.不是凭空学的，视图去联想，已经知道的，learnbyassociation3.靠想象目前机器学习不具备人的这些特征
h_l_dou·2022-11-20 11:28

YOLOv7-Pose尝鲜，基于YOLOv7的关键点模型测评

目前人体姿态估计总体分为Top-down和Bottom-up两种，与目标检测不同，无论是基于热力图或是基于检测器处理的关键点检测算法，都较为依赖计算资源，推理耗时略长，今年出现了以YOLO为基线的关键点检测器
pogg_·2022-11-19 21:14

Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation 源码分析

基于top-down方法的人体姿态估计模型源码解析RethinkingonMulti-StageNetworksforHumanPoseEstimation源码分析_那时那月那人的博客-CSDN博客HRNet
那时那月那人·2022-11-15 17:21

CPN-Cascaded Pyramid Network for Multi-Person Pose Estimation 源码分析

CPN和StackedHourglassnetwork一样都是top-down形式也就是需要先将一个个人先检测出来，在经过CPN来一个个人来进行姿态估计。
那时那月那人·2022-11-15 17:21

HRNet 源码分析

论文DeepHigh-ResolutionRepresentationLearningforHumanPoseEstimation也是一个top-down得对于人体姿态估计得检测方法。
那时那月那人·2022-11-15 17:21

姿态估计Rethinking on Multi-Stage Networks for Human Pose Estimation论文梗概及代码解读

2018年COCO关键点检测冠军算法MSPN，姿态估计，Top-down的技术路线应该是截止2019年10月26日时开源的最好的姿态估计算法之一了旷世出品代码链接点这，是基于Pytorch的论文链接点这摘要姿态估计方法以基本形成
进击的煎饼果子·2022-11-15 16:19

2020人体姿态估计综述（Part2：2D Top-Down Multi-Person Pose Estimation）

承接上一篇博文：A2020HumanPoseEstimationReview（Part1：2DSinglePerson）目录1HumanPoseEstimation22DSingle-PersonPoseEstimation32DTop-DownMulti-PersonPoseEstimation3.1Top-Down3.2MaskRCNN3.3CascadedPyramidNetworkforM
我要燕麦·2022-11-15 16:47

数据挖掘（六） 层次聚类

层次聚类算法一般分为两类：Divisive层次聚类：又称自顶向下（top-down）的层次聚类，最开始所有的对象均属于一个cluster，每次按一定的准则将某个cluster划分为多个cluster，如此往复
我叫辰辰啦·2022-11-12 11:05
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