Towards 第9页

My feeling towards Maldives

FromlongtimeagowhenIfellinlovewiththeTVvarietyshowcalled"takemeout"IgottoknowtheplaceintheIndianOceannamedMaldivesbecauseit'safantasyplacefortheloverswhodatesuccessfullyfromthatrealityshow.Backtothatt

陈龙john·2021-05-07 12:55

Day18

1.laydownthelawtosb(强硬粗鲁地)发号施令2.bosssbaround指使3.ponyup拿出一笔钱4.reassess=reappraise重新评估5.awayfrom=\towards6

珺_7cbb·2021-05-05 15:08

《Focal FCN: Towards Biomedical Small Object Segmentation with Limited Training Data》论文笔记

《FocalFCN:TowardsBiomedicalSmallObjectSegmentationwithLimitedTrainingData》论文笔记论文链接FocalFCN:TowardsBiomedicalSmallObjectSegmentationwithLimitedTrainingData论文概述小目标分割是医学图像中的传统任务。如今基于深度学习的方法来检测小目标错误率仍然很高。

一场绮梦泪相似丶·2021-04-28 11:21

最新论文笔记(+1)：Towards Secure Industrial IoT: Blockchain System with Credit-Based Consensus Mechanism

TowardsSecureIndustrialIoT:BlockchainSystemwithCredit-BasedConsensusMechanism（面向安全工业物联网：基于信用共识机制的区块链系统）本篇论文主要涉及了区块链（Blockchain）和工业物联网（IndustrialInternetofThing，IIOT）领域，通过将引入一种“新的”共识机制以解决安全和隐私等问题。这篇也是基

crypto_cxf·2021-03-25 18:21

理解Towards Understanding Ensemble, Knowledge Distillation and Self-Distillation in Deep Learning

理解TowardsUnderstandingEnsemble,KnowledgeDistillationandSelf-DistillationinDeepLearning深度学习中的三个神秘之处神经网络集成vs特征图集成集成vs减少单个模型的误差多视图数据：新方法去证明深度学习中的集成知识蒸馏：让单个模型去学习多个视图自蒸馏：隐式地结合集成和知识蒸馏总结Reference注：本文转载自：学术头条

MasterQKK 被注册·2021-02-18 14:59

AAAI2020跟踪算法SiamFC++的配置（SiamFC++: Towards Robust and Accurate Visual Tracking）

SiamFC++是SiamFC的升级版，它也使用了类似SiamRPN提出的classificationbranch和regessionbranch，运算速度快，精度高，值得研究。注：本文在windows10系统上完成配置，pytorch版本为1.4.0。1、论文下载地址：SiamFC++:YindaXu,ZeyuWang,ZuoxinLi,YeYuan,GangYu."SiamFC++:Towar

博博有个大大大的Dream·2021-01-21 16:51

论文学习：（TSN）Temporal segment networks: Towards good practices for deep action recognition

论文：《TemporalSegmentNetworks：TowardsGoodPracticesforDeepActionRecognition》目录0、导论1、TSNNetworkArchitectureBackbone的选择实验WeightInitializationinSpatial&TemporalnetworkSegmentalConsensus的选择实验2、GoodPracticesC

小吴同学真棒·2020-12-16 20:52

《Towards Peer-to-Peer Content Retrieval Markets:Enhancing IPFS with ICN》论文阅读笔记

paperAbstract在当前的互联网中，大规模的内容交付，例如视频点播（VoD）与庞大的分布式基础设施有关，而这需要大量的投资。内容提供商（CP）通常求助于第三方内容分发网络（CDN）或构建自己昂贵的内容交付基础设施，以应对高峰需求并保持足够的服务质量（QoS），同时Internet服务提供商（ISP）也需要为他们的网络提供额外支持。在本文中，我们朝着设计一个系统迈出了第一步，该系统使用用户的

甸仔向前冲·2020-10-27 11:53

微信小程序监听左右滑动

:hidden;height:200rpx;line-height:200rpx;text-align:center;background-color:#e54d42;}.jsPage({data:{towards

换日线°·2020-09-17 15:40

视频动作识别--Towards Good Practices for Very Deep Two-Stream ConvNets

TowardsGoodPracticesforVeryDeepTwo-streamConvNetshttp://yjxiong.me/others/action_recog/https://github.com/yjxiong/caffe/tree/action_recog本文首先指出对于静态图像分类，CNN已经取得很大进步，但是对于视频动作分类，CNN网络表现的不是很好。这里我们分析了一下原因，

O天涯海阁O·2020-09-17 14:42

IRS综述：智能反射面研究——面向6G无线通信网络

本文为新加坡南洋理工大学赵俊和刘洋教授名为“ASurveyofIntelligentReflectingSurfaces(IRSs)：Towards6GWirelessCommunicationNetWorks

努力学习的小青年·2020-09-17 03:03

智能反射面综述： Towards Smart and Reconfigurable Environment: Intelligent Reflecting Surface Aided Wireless

这篇博文是对magazine文章：《TowardsSmartandReconfigurableEnvironment:IntelligentReflectingSurfaceAidedWirelessNetwork》的读后感记录，也借此理解智能反射面这个新兴的topic。文章目录智能反射面简述及其应用场景智能反射面硬件实现系统模型挑战与机遇反射面的反射因子设计信道估计智能反射面简述及其应用场景首先

B417科研笔记·2020-09-17 03:16

论文笔记之哈希学习比较--《Supervised Hashing with Kernels》《Towards Optimal Binary Code Learning via Ordinal Embe.

最近在看关于哈希学习的几篇论文，下面利用博客记录一下阅读笔记和比较。论文名字论文出处类型HashfunctionBalancefunctionOptimizationlossfunctionpairSupervisedHashingwithKernelscvpr2012Supervisedkernelfunctionbitbalance（哈希码平衡）Greedy+sigmoidSmoothng+R

dijiang0473·2020-09-15 04:52

【个人开源】论文复现SRN：Towards Accurate Scene Text Recognition with Semantic Reasoning Networks

TowardsAccurateSceneTextRecognitionwithSemanticReasoningNetworksCode:https://github.com/chenjun2hao/SRN.pytorchUnofficialPyTorchimplementationofthepaper,whichintegratesnotonlyglobalsemanticreasoningmo

农夫山泉2号·2020-09-14 04:53

【论文笔记】：Dynamic R-CNN: Towards High Quality Object Detection via Dynamic Training

&TitleDynamicR-CNN:TowardsHighQualityObjectDetectionviaDynamicTraining代码&SummaryDynamicR-CNN是R-CNN系列算法，即两阶段目标检测算法；动态性其实体现在在训练目标检测模型过程中使用动态训练的策略。前面介绍过的CascadeRCNN也可以看作是一种动态训练方法，它在训练过程中不断调整交并比阈值的大小以提高候选

Activewaste·2020-09-13 06:36

Towards Secure Blockchain-enabled Internet of Vehicles Optimizing Consensus Management （翻译、分析、文档资源）

文章全名：《TowardsSecureBlockchain-enabledInternetofVehicles:OptimizingConsensusManagementUsingReputationandContractTheory》中文名：《基于安全区块链的车联网：利用声誉和契约理论优化共识管理》文章资源：链接：https://pan.baidu.com/s/1_i0JzbObVKXB6yuM

KongJetLin·2020-09-13 01:05

大角度人脸转正--Towards Large-Pose Face Frontalization in the Wild

TowardsLarge-PoseFaceFrontalizationintheWildICCV2017https://www.arxiv.org/abs/1704.06244http://cvlab.cse.msu.edu/project-face-frontalization.html本文结合3DMorphableModel(3DMM)和GAN来进行人脸转正。大的框架如下图所示：3DMMCoe

O天涯海阁O·2020-09-12 21:14

Quantization Mimic: Towards Very Tiny CNN for Object Detection

本文提出了一种使用量化后的教师网络进行知识蒸馏来得到性能较好的用于目标检测的学生量化网络。其框架如下：首先训练一个全精度的大型网络，然后在训练阶段对其和学生网络的特征图同时进行量化。用L2损失来定义两个网络的差距。

JachinMa·2020-09-12 02:21

目标检测经典论文——Faster R-CNN论文翻译：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Net

FasterR-CNN:TowardsReal-TimeObjectDetectionwithRegionProposalNetworksFasterR-CNN：通过RegionProposal网络实现实时目标检测ShaoqingRen,KaimingHe,RossGirshick,andJianSunAbstractState-of-the-artobjectdetectionnetworksd

bigcindy·2020-09-11 21:50

Towards intelligent environments: an augmented reality–brain–machine interface operated with a see-t

Towardsintelligentenvironments:anaugmentedreality–brain–machineinterfaceoperatedwithasee-throughhead-mountdisplay迈向智能环境：基于头戴式透视显示器的AR-BMI文章目录Towardsintelligentenvironments:anaugmentedreality–brain–mac

MissXy_·2020-09-10 11:08

深度学习论文翻译解析（十三）：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks...

论文标题：FasterR-CNN:TowardsReal-TimeObjectDetectionwithRegionProposalNetworks标题翻译：基于区域提议(RegionProposal)网络的实时目标检测论文作者：ShaoqingRen,KaimingHe,RossGirshick,JianSun论文地址：https://arxiv.org/abs/1506.01497Faster

发哥讲Java·2020-09-07 21:00

Towards a Security Baseline for IaaS-Cloud BackEnds in Industry 4.0

摘要：定义参数在合法服务协议在laas层变得很重要，（enisa）提取laas作为参数；分别是openstack和vmare、1介绍第一我们确定了一组仍然需要研究和开发的主题第二我们比较了私有云环境，这很重要对于工业4.0用例。2相关工作3安全相关基线本节给出了这些标准和指南的简要概述，a国际标准iso2700x提供了一系列市场需求1is0/iec27001专注于敏感信息系统管理的需求[11]2i

暴怒的死肥宅·2020-08-24 17:36

【论文阅读】Towards Robust Neural Machine Translation

论文信息ACL2018来自腾讯提出背景在神经机器翻译中，由于引入了循环神经网络和注意力机制，上下文中的每个词都可能影响模型的全局输出结果，类似于蝴蝶效应。比如说，同声传译里面的同音异形词；文本中的拼写错误输入的小的扰动会影响神经机器翻译的质量，在这篇文章中提出了利用对抗训练来提高NMT模型的robustness的方法。具体方法该方法的架构示意图如下图所示：其工作过程为：给定一个输入

void_p·2020-08-24 06:01

Towards Adversarially Robust Object Detection 论文笔记

前言许多工作证明分类器在面对对抗攻击（adversarialattack）时是非常脆弱的，比如有一种对抗样本，它只对原图进行很轻微地修改，但是在视觉上与原图相比是完全不同的。因此也有很多工作致力于提升分类器的鲁棒性。最近的一些工作发现，目标检测器也会由于蓄意设计的输入而受到攻击，如下图所示，展示了标准检测器和鲁棒性更强的检测器分别检测clean和adversarial图像的效果，可以看到，标准检测

头柱碳只狼·2020-08-24 05:00

[论文笔记]TOWARDS DEEP NEURAL NETWORK ARCHITECTURES ROBUST TO ADVERSARIAL EXAMPLES 论文笔记

[论文笔记]TOWARDSDEEPNEURALNETWORKARCHITECTURESROBUSTTOADVERSARIALEXAMPLES一、前言二、注入噪声三、去噪自编码(DAE)四、深度收缩网（DCN）一、前言本文主要是为了探索对抗样本的特性和神经网络的拓扑结构。设计实验：通过加入噪声来破坏对抗样本、利用去噪自编码进行预处理。发现去噪自编码能够去除大量的对抗噪声，但是如果把去噪自编码和原来的

Xie Zhuang·2020-08-24 05:55

《Focusing Attention：Towards Accurate Text Recognition in Natural Images》阅读

论文链接：https://arxiv.org/abs/1709.02054摘要场景文本识别优于其广发的应用一直是计算机识别中的研究热点之一。目前最先进的计算是基于注意力机制的编码-解码框架的，该技术以纯数据驱动的方式学习输入图像和输出序列的映射关系。但是，我们发现现有的attention机制的方法在复杂和低质量的图像表现较差。一个主要的原因是现有方法对于这样的图像不能得到特征区域和目标间的准确对齐

zzwwllii·2020-08-22 05:26

Wasserstein GANs 三部曲（一）：Towards Principled Methods for Training Generative Adversarial Networks的理解

论文地址：https://arxiv.org/abs/1701.04862这一篇文章相当于一个引言，运用了许多推导与证明说明了生成对抗网路存在的一系列问题，然后引入了一个新的评价标准。虽然公式推导是比较乏味的，也可以参阅知乎上的这篇文章https://zhuanlan.zhihu.com/p/25071913，比较简单直观。当时我在学习的时候有部分也借鉴了这篇文章，以下是我的理解：第一部分GAN存

大白兔兔92·2020-08-22 04:18

【论文翻译】Towards Robust Detection of Adversarial Examples

对抗样本的鲁棒检测TowardsRobustDetectionofAdversarialExamplesTianyuPang,ChaoDu,YinpengDong,JunZhu目录对抗样本的鲁棒检测TowardsRobustDetectionofAdversarialExamples摘要1、介绍2、准备工作Preliminaries2.1符号2.2威胁模型2.3攻击方法3、方法Methodolog

Mr Ma·2020-08-22 04:34

(41)[NIPS15] Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks

计划完成深度学习入门的126篇论文第四十一篇，MSRA的KaimingHe及RossGirshick,和JianSun等完成的对前作FastR-CNN的改进。[github]Abstract最先进的目标检测网络依赖于区域建议算法来假设目标位置。SPPnet[1]和FastR-CNN[2]等技术的进步，降低了检测网络的运行时间，暴露了regionproposal计算的瓶颈。在这项工作中，我们引入了一

gdtop818·2020-08-22 04:06

论文阅读笔记：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks

论文阅读笔记：FasterR-CNN:TowardsReal-TimeObjectDetectionwithRegionProposalNetworks本文主要包含如下内容：博客训练代码功能介绍论文地址：FasterR-CNN:TowardsReal-TimeObjectDetectionwithRegionProposalNetworks论文阅读笔记FasterR-CNNToward

ProYH·2020-08-22 03:35

【Faster R-CNN全文翻译】Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks

Abstract先进的目标检测网络依赖于区域提议算法来假设对象位置。像SPPnet和FastR-CNN的改进减少了这些检测网络的运行时间，使区域提议计算成为瓶颈。在这项工作中，我们引入了一个区域提议网络（RPN），它与检测网络共享全图像卷积特征，从而实现了几乎无成本的区域提议。RPN是一个完全卷积网络，可同时预测每个位置的物体边界和对应分数。RPN被端到端地训练以生成高质量区域提议，其被FastR

IEEE Fellow·2020-08-22 02:10

论文笔记：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks

一、基本信息标题：FasterR-CNN:TowardsReal-TimeObjectDetectionwithRegionProposalNetworks时间：2016引用格式：Ren,Shaoqing,etal.“Fasterr-cnn:Towardsreal-timeobjectdetectionwithregionproposalnetworks.”Advancesinneuralinfo

zzig·2020-08-22 02:49

Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks程序(Python)配置问题总结

转自http://blog.csdn.net/jiajunlee/article/details/50373815目录目录预先浏览QAQ1errorutilsbboxcNosuchfileordirectoryQ2errornmscpu_nmscNosuchfileordirectoryQ3errornmsgpu_nmscNosuchfileordirectoryQ4Makefileconfign

cvml·2020-08-22 02:50

【论文翻译】Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks

《FasterR-CNN:TowardsReal-TimeObjectDetectionwithRegionProposalNetworks》链接地址发表会议：CVPR2016Abstract：最先进的目标检测网络依赖于区域建议算法来假设目标的位置。SPPnet[1]和快速R-CNN[2]等技术的进步缩短了这些检测网络的运行时间，暴露了区域建议计算的瓶颈。在这项工作中，我们引入了一个区域建议网络(

jcfszxc·2020-08-22 01:36

【目标检测】Faster R-CNN论文详解（Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Netw....

论文原文：https://arxiv.org/pdf/1506.01497.pdfR-CNN论文详解：https://www.jianshu.com/p/c1696c27abf8fastR-CNN论文详解：https://www.jianshu.com/p/fbbb21e1e390一、简介fasterR-CNN发表于NIPS2015，从命名不难看出，它和R-CNN、fastR-CNN一脉相承。首先

不可能打工·2020-08-22 01:36

Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 代码编译

看到fasterrcnn官方说明其实配置起来很简单，但是...还是遇到了一堆的问题。有几个重要的地方还记得就强调一下。1.fasterrcnn的官方第一句话是改Makefile.config的配置：使用cudnn以及pythonlayer。所以是需要cudnn的，而且，（划重点）。只能使用cudnnv4。如果看我以前的文章就知道，我刚开始安装的时候看别人的教程，就安装的cudnnv5。但是，跑这个

Aem666·2020-08-22 01:44

RCNN学习笔记(3)：《Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks》

有很多优秀的作者都对这篇文章进行了翻译，我从那些笔记中摘选出我认为比较重要的进行记录。RCNN学习笔记(7):FasterR-CNN英文论文翻译笔记——>http://blog.csdn.net/u011534057/article/details/51259812RCNN学习笔记(5)：fasterrcnn——>http://blog.csdn.net/u011534057/article/de

Wonder233·2020-08-22 01:14

【论文阅读】Faster R-CNN:Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks

论文简介：FasterR-CNN是作者针对FastR-CNN的若干缺点进行改进提出的一种目标检测方法，该方法对FastR-CNN还需要selectivesearch等外围方法进行regionproposals提取的缺点，提出使用训练的网络RPN（regionproposalnetwork）进行regionproposals提取，使得整个目标检测过程更“统一网络化”。一、FasterR-CNN简介F

MoFMan·2020-08-22 00:56

(论文翻译)Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks

论文地址：http://papers.nips.cc/paper/5638-faster-r-cnn-towards-real-time-object-detection-with-region-proposal-networks

wangjun0708·2020-08-22 00:14

Fatser R-CNN:Towards Real-Time Object Detecion with Region Proposal Networks--2015论文笔记

1.Introduction我们基于一个ideao：convolutionalfeaturemapscanalsobeusedforgeneratingregionproposals.所以在此基础上，我们增加了两个额外的convlayers:1）encodeeachermappositionintoashortfeaturevector.(把每一个featuremap的位置都encode成一个短的

weixin_41950276·2020-08-22 00:09

[论文阅读]Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks

文章目录RPN（RegionProposalNetworks）anchoranchor设计解决多尺度问题anchorbox与groundtruth匹配机制架构softmax判定foreground与background边界框回归对proposals进行boundingboxregressionProposalLayerROIpooling损失函数参考资料RPN（RegionProposalNetw

爱吃糖的茄子·2020-08-22 00:09

【论文阅读笔记】Faster R-CNN：Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks

论文链接：https://arxiv.org/abs/1506.01497作者：ShaoqingRen,KaimingHe,RossGirshick,andJianSun发布时间：20152015年66月发布，20162016年11月月最后修改摘要之前最先进的目标检测模型如FastRCNN和SPPnet都受限于候选区域的计算，导致不能实现实时检测。在本论文中，作者引入了RegionPropos

时光机ﾟ·2020-08-22 00:35

论文阅读——Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks

目录前言Abstract1、INTRODUCTION2、RELATEDWORK3、FASTERR-CNN3.1、区域建议网络(RPN)3.1.1、锚点3.1.2、损失函数3.1.3、训练RPNs3.2、RPN和FastR-CNN共享特征3.3、实现细节4、EXPERIMENTS4.1、在PASCALVOC数据集上进行实验4.2、在MSCOCO数据集上进行实验5、CONCLUSION前言之前有一段时

雨•人·2020-08-22 00:06

推荐系统论文笔记（2）：Towards the Next Generation of Recommender Systems:A Survey of the State-of-the-Art ....

一、基本信息论文题目：《TowardstheNextGenerationofRecommenderSystems:ASurveyoftheState-of-the-ArtandPossibleExtensions》发表时间：July2005,IEEETransactionsonKnowledgeandDataEngineering17(6):734-749论文作者及单位：GediminasAdom

塘朗老实人·2020-08-21 09:23

3.Towards Unifified Depth and Semantic Prediction from a Single Image

论文在这儿本篇论文的源代码貌似没有公布…大体思想由于深度估计和语义分割两者有密切关联且能相互促进，所以这篇论文提出了一个统一的深度和语义联合预测框架(atwo-layerHierarchicalConditionalRandomField分层条件随机场(HCRF))，首次将语义分割和深度估计结合起来。CRF的理解CRF就是用来计算给定观察序列计算标记序列的概率的P(y|x,lambda)，需要确定

いしょ·2020-08-19 05:21

DS-SLAM: A Semantic Visual SLAM towards Dynamic Environments. 作者：Chao Yu. 文献笔记

DS-SLAM:ASemanticVisualSLAMtowardsDynamicEnvironments.作者：ChaoYu.文献笔记摘要需要解决的问题：However,someproblemsarestillnotwellsolved,forexample,howtotacklethemovingobjectsinthedynamicenvironments,howtomaketherobot

简单才最傻·2020-08-19 03:20

[论文笔记] DS-SLAM: A Semantic Visual SLAM towards Dynamic Environments

DS-SLAM:ASemanticVisualSLAMtowardsDynamicEnvironments一、introduction这篇文章主要提出了结合语义信息和运动特征点检测，来滤除每一帧中的动态物体，从而提高位姿估计的准确性。同时建立了语义八叉树地图。在高运动的场景中，与ORBSLAM2相比提升明显。但也存在不足，如仅能识别20种物体，并只认为人是移动的类别；八叉树地图的作用不知道是干嘛的

KylinQAQ·2020-08-19 00:26

SiamFC++: Towards Robust and Accurate Visual Tracking with Target Estimation Guidelines 论文学习

SiamFC++:TowardsRobustandAccurateVisualTrackingwithTargetEstimationGuidelines论文学习论文阅读总结TranslationAbstract1Introduction2RelatedWork3SiamFC++:FullyConvolutionalSiameseTrackerforObjectTrackingSiamese-ba

亚里·2020-08-19 00:57

动名词到底什么时候才用？ ———— 英语菜鸟最后的倔强！

,under,beside,behind,between2.表示时间：in,on，at,after,from,sincefor,behind3.表示运动：across,through,past,to,towards

事在人为。·2020-08-18 00:11

【点云识别】Weakly Supervised Semantic Point Cloud Segmentation: Towards 10x Fewer Labels(CVPR 2020)

WeaklySupervisedSemanticPointCloudSegmentation:Towards10xFewerLabels本文介绍一篇cvpr2020里面关于点云弱监督分割的文章。

orientliu96·2020-08-17 20:53

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