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目标检测(object detection)系列（十三）CenterNet：no Anchor，no NMS

（一）R-CNN：CNN目标检测的开山之作目标检测(objectdetection)系列（二）SPP-Net：让卷积计算可以共享目标检测(objectdetection)系列（三）FastR-CNN：end-to-end

chaibubble·2020-07-14 08:59

Chapter 2 End-to-End Machine Learning Project

OReilly.Hands-OnMachineLearningwithScikit-LearnandTensorFlow读书笔记Chapter2End-to-EndMachineLearningProject需要掌握1、获取数据a）下载tgz文件，在本地解压为csv格式文件importosimporttarfilefromsix.movesimporturllib#远程网站根目录DOWNLOAD_

boywaiter·2020-07-14 08:51

完整走完一个机器学习项目（end-to-end machine learning project)上

HandsonMachineLearningwithScikit-learnandTensorFlow读书笔记Chapter2End-to-EndMachineLearningProject在这一章，你将会走完一个完整的机器学习项目。主要步骤如下：对所需解决的问题有一个总体的思路获取数据通过数据可视化来得到对数据潜在规律的一些思考在训练模型之前先对数据进行预处理选择一个合适的模型进行训练调整并找到

ZoeHwang_·2020-07-14 06:31

完整走完一个机器学习项目（end-to-end machine learning project)中

HandsonMachineLearningwithScikit-learnandTensorFlow读书笔记Chapter2End-to-EndMachineLearningProject在这一章，你将会走完一个完整的机器学习项目。主要步骤如下：对所需解决的问题有一个总体的思路获取数据通过数据可视化来得到对数据潜在规律的一些思考在训练模型之前先对数据进行预处理选择一个合适的模型进行训练调整并找到

ZoeHwang_·2020-07-14 06:31

End-to-End Machine Learning Project

End-to-EndMachineLearningProjectLookatthebigpictureGetthedataCreatetheWorkspaceDownloadtheDataTakeaQuickLookattheDataStructureCreateaTestSetDiscoverandVisualizetheDatatoGainInsightVisualizingGeographi

DatCat·2020-07-14 01:50

[论文笔记](CVPR2019) RVOS: End-to-End Recurrent Network for Video Object Segmentation

阳阳籽籽·2020-07-13 19:36

FCN——Fully convolutional networks for semantic segmentations

Fullyconvolutinalnetworksforsemanticsegmentations——CVPR2015把CNN重新定义为FCN，卷积神经网络经过端到端（end-to-end），像素到像素

莒国小白·2020-07-13 19:43

RCNN学习笔记(8)：Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation(全卷积网络FCN）

http://blog.csdn.net/tangwei2014http://blog.csdn.net/u010025211/article/details/51209504概览&主要贡献提出了一种end-to-end

Alanyannick·2020-07-13 15:03

论文阅读笔记：Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation

FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation尊重原创，转载请注明：http://blog.csdn.net/tangwei20141.概览&主要贡献提出了一种end-to-end

tangwei2014·2020-07-13 14:41

UDP 协议解析

UDP不提供差错纠正、队列管理、重复消除、流量控制和拥塞控制，但提供差错检测（包含我们在传输层中碰到的第一个真实的端到端（end-to-end）校验和）。这种协议自身提供

ITKaven·2020-07-13 11:38

ICASSP 2019----Adapting End-to-end Neural Speaker Verification to New Languages and Recording Condit

https://ieeexplore.ieee.org/document/8682611AdaptingEnd-to-endNeuralSpeakerVerificationtoNewLanguagesandRecordingConditionswithAdversarialTraining通过对抗性训练，使端到端的神经网络型说话人验证，适应新的语言和录音条件Abstract:文摘:Inthisa

Grace_yanyanyan·2020-07-12 18:56

Notes for LSTM-Based End-to-End Framework for Bio Event Extraction

ContentsIntroductionResearchbackgroundMethodsforBioEventExtractionOthers'Theauthor'sRelatedWorkMethodologyWordEmbeddingLongShort-TermMemoryBi-LSTM-BasedTriggerDetectionTree-LSTM-BasedArgumentDetection

More than you see·2020-07-12 11:52

Apache Flink 端到端（end-to-end）Exactly-Once特性概览（翻译）

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>ApacheFlink端到端（end-to-end）Exactly-Once特性概览本文是flink博文的翻译，原文链接https://flink.apache.org

weixin_34391445·2020-07-12 10:03

【论文笔记】如何理解深度学习中的End to End

end-to-end（端对端）的方法，一端输入我的原始数据，一端输出我想得到的结果。只关心输入和输出，中间的步骤全部都不管。

weixin_34250709·2020-07-12 09:13

Detr & End-to-end object detection with Transformers (1)

title:Detrauthor:yangseniusoriginallink:https://senyang-ml.github.io/2020/06/04/detr/date:2020-06-0418:19:09Detr（DEtectionTRansformer）是最近很受关注的一个工作。论文叫做「End-to-endobjectdetectionwithTransformers」，Faceb

塞涅斯·杨·2020-07-11 22:32

多任务：End-to-End Multi-Task Learning with Attention

论文摘要：Weproposeanovelmulti-tasklearningarchitecture,whichallowslearningoftask-specificfeature-levelattention.Ourdesign,theMulti-TaskAttentionNetwork(MTAN),consistsofasinglesharednetworkcontainingagloba

qq_21157073·2020-07-11 15:56

YOLO详解

基于一个单独的end-to-end网络，完成从原始图像的输入到物体位置和类别的输出。

mydear_11000·2020-07-11 13:20

Object Detection: One-stage Detector DenseBox

继上一篇文章ObjectDetection:One-stageDetectorYOLO，我们可以窥探到回归(regression)、端到端(end-to-end)思想在目标检测问题上的应用。

小威威__·2020-07-11 11:52

目标检测(object detection)系列（三） Fast R-CNN：end-to-end的愉快训练

（一）R-CNN：CNN目标检测的开山之作目标检测(objectdetection)系列（二）SPP-Net：让卷积计算可以共享目标检测(objectdetection)系列（三）FastR-CNN：end-to-end

chaibubble·2020-07-11 03:22

End-to-End Relation Extraction using LSTMs on Sequences and Tree Structures论文笔记

ACL2016论文End-to-EndRelationExtractionusingLSTMsonSequencesandTreeStructures中提出了一种用于NER和NRC的端到端的联合模型，并在模型中融入了依存路径信息。这篇论文里涉及到的很多知识之前没关注到，在这里记录下来。1、端到端（endtoend）没有找到官方解释，可以参考知乎里的问题，个人理解：端到端指的是输入是原始数据，输出是

Torero_lch·2020-07-11 00:10

[行为识别] ICCV 2017 RPAN：An end-to-end recurrent pose-attention network for action recognition

一、实验一篇引入关节点信息的论文，要点（abstrat中作者提到）：端到端的模型，lstm，没有经过先提取关节特征这种步骤；不同于独立的学习关节点特征(human-jointfeatures)，这篇文章引入的pose-attention机制通过不同语义相关的关节点(semantically-relatedhumanjoints)分享attention参数，然后将这些通过human-partpool

废柴Panda_M·2020-07-09 23:51

HTTP1.0与HTTP1.1的区别

注意，版本号只能用来判断逐段（hop-by-hop）的兼容性，而无法判断端到端（end-to-end）的

iteye_21199·2020-07-09 17:23

机器学习论文阅读笔记

端到端深度学习传统的机器学习流程通常由多个独立模块串行组成，每个独立模块单独完成一个任务，前一个模块的结果会影响下一个模块，而使用神经网络的深度学习模型，中间的所有操作都在神经网络内部执行，不再分为多个独立的模块处理，这就称为端到端（end-to-end

登龙·2020-07-09 14:42

angular 入门1

创建项目手动installngnewhelloworld--skip-install然后使用cnpminstall或者yarninstall加速3.运行项目ngserve--open4.项目结构e2e:end-to-end

路过君_P·2020-07-09 05:10

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

论文《GA-Net:GuidedAggregationNetforEnd-to-endStereoMatching》的完整翻译，如有不当之处，敬请评论指出，蟹蟹！（时间：2019-06-11）发表：CVPR2019作者：FeihuZhang1∗VictorPrisacariu1RuigangYang2PhilipH.S.Torr11UniversityofOxford2BaiduResearch,

tjut_zdd·2020-07-08 07:34

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

GA-Net《GA-Net:GuidedAggregationNetforEnd-to-endStereoMatching》CVPR2019的一篇双目匹配论文，借鉴了一些传统方法SGM和滤波的思想，提出了两个网络层。论文：https://arxiv.org/pdf/1904.06587v1.pd代码：https://github.com/feihuzhang/GANet一、摘要在双目匹配任务里，传

星落秋风五丈原·2020-07-07 21:19

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

本论文是CVPR2019收录的文章。论文链接：https://arxiv.org/pdf/1904.06587v1.pdfGitHub链接：https://github.com/feihuzhang/GANet摘要在立体匹配任务中，为了准确估计视差，代价聚合在传统方法和深层神经网络模型中都是至关重要的。我们提出了两个新的神经网络层，分别用于捕获局部和整个图像的成本相关性。第一个是半全局聚合层（SG

DeH40·2020-07-07 19:51

win10下yolov4 keras/tensorflow版本训练笑脸数据集(genki4k)并测试、完成摄像头采集自己人脸对表情的实时分类判读

对笑脸数据集正负样本划分、模型训练和测试3、调用摄像头采集自己的人脸对表情实时分类判读4、查看loss曲线和val_loss曲线变化5、总结6、参考文献1、yolo原理Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end

p唯唯唯eng·2020-07-07 12:19

大数据技术之flink（5）

文章目录前言第九章状态编程和容错机制9.1有状态的算子和应用程序9.3.1算子状态（operatorstate）9.3.2键控状态（keyedstate）9.2状态一致性9.2.1一致性级别9.2.2端到端（end-to-end

E699A8·2020-07-06 21:55

端到端的深度学习（end-to-end deep learning）

相对于深度学习，传统机器学习的流程往往由多个独立的模块组成，比如在一个典型的自然语言处理（NaturalLanguageProcessing）问题中，包括分词、词性标注、句法分析、语义分析等多个独立步骤，每个步骤是一个独立的任务，其结果的好坏会影响到下一步骤，从而影响整个训练的结果，这是非端到端的。而深度学习模型在训练过程中，从输入端（输入数据）到输出端会得到一个预测结果，与真实结果相比较会得到一

追求卓越583·2020-07-06 13:30

(2020)End-to-end Neural Coreference Resolution论文笔记

paper:End-to-endNeuralCoreferenceResolutioncode:https://github.com/kentonl/e2e-coref文章目录：文章词语解释AbstractIntroductionTaskModel整体算法流程Experiments文章词语解释span等术语参考博客Abstract想法：通过考虑文档中所有的span【文本中的子串/短语】以及学习每个

troublemaker、·2020-07-06 06:47

DL之小概念

1、FCN：简单来说就是没有全连接层的CNN，主要好处是支持不同大小的输入，支持全图end-to-end的训练，可以更好地学习context信息，非常适合于输出是图像的task比如segmentation

EchoIR·2020-07-06 06:04

论文阅读笔记——DispSegNet: Leveraging Semantics for End-to-End Learning of Disparity Estimation from Stereo

写在前面：这篇文章，思路和Segstereo类似，也是利用语义信息，只是通过分割的方式，其中视差估计和语义分割两个任务高度耦合。DispSegNet采用两步细化过程：开始初始化的视差被语义分割网络细化，模型是无监督训练得到，其中立体图像对通过变换计算光度误差。以下是其结构图：整个过程包括：(a)矫正过的立体图像.(b)提取特征.(c)把对应特征串联在一起构成成本容积.(d)用3D卷积从成本容积得到

www.flybird.xyz·2020-07-05 16:24

Explaining How a Deep Neural Network Trained with End-to-End Learning Steers a Car论文笔记

这一系统通过学习人类驾驶者的操纵方式来学习驾驶汽车。神经网络通过车上安装的摄像头收集路面情况，随后将图像和驾驶者动作的记录进行配对。研究者们记录了大量不同环境中的驾驶数据：有画线和没有画线的道路；乡间小路和高速公路；一天中不同光照条件下的同一段路，以及不同天气条件下的道路环境。通过观察，神经网络通过训练在完全没有手动输入编程指令的情况下学会了如何驾驶BB8。现在这个神经网络已经可以在未遇到过的新环

如今我已剑指天涯·2020-07-05 13:58

车道线检测End-to-end Lane Detection through Differentiable Least-Squares Fitting（论文解读）

论文链接https://arxiv.org/pdf/1902.00293动机一般的车道线检测算法分为两步，第一步进行图像分割，第二步对分割结果进行后处理。这种2-step的方法不是直接预测车道线，所以通过分割的方式预测车道线不一定能够实现最佳的表现。贡献提出一个可以直接预测车道线的方法。利用最小二乘法可微的性质，实现车道线检测网络端到端的训练。车道线检测网络分为两个部分：（1）一个用于预测weig

sinat_24674017·2020-07-05 12:16

nvme1.3 学习笔记 8 End-to-End Data Protection(Optional)

End-to-EndDataProtection(Optional)E2E用来提供从应用程序到存储媒体再到应用程序自身的健壮的数据保护。如果这个可选机制被使能了，额外的保护信息(如:CRC)被添加到了LogicalBlock上面，这些保护信息被Controller或者Host用来判断本段LogicalBlock的完整性。额外增添的保护信息根据Namespace被格式化的方式决定被放在Metadat

八档电风扇·2020-07-05 03:34

HTTP协议原理及实践

经典五层协议HTTP是在应用层，基于传输层0x1低三层物理层主要作用是定义物理设备如何传输数据数据链路层在通信的实体间建立数据链路连接网络层为数据在结点之间传输创建逻辑链路0x2传输层向用户提供可靠的端到端(End-to-End

徐念安·2020-07-04 16:22

[目标检测新范式]DETR --- End-to-End Object Detection with Transformers

目录简介TransformersDETRBackboneTransformerencoderTransformerdecoderPredictionfeed-forwardnetworks(FFNs)Auxiliarydecodinglosses论文：https://arxiv.org/abs/2005.12872代码：https://github.com/facebookresearch/det

梦坠凡尘·2020-07-04 12:21

每天一篇论文PointTrackNet: An End-to-End Network for 3-D Object Detection and Tracking from Point Clouds

PointTrackNet:AnEnd-to-EndNetworkfor3-D摘要摘要近年来，基于深度学习的多目标跟踪（MOT）框架在三维点云中得到了广泛的应用。大多数传统的跟踪方法使用滤波器（如Kalman滤波器或粒子滤波器）来预测时间序列中的目标位置，但是它们容易受到极端运动条件的影响，如突然刹车和转弯。在本文中，我们提出了一个端到端的三维目标检测和跟踪网络PointTrackNet，来为每个

流浪机器人·2020-07-02 17:21

论文学习-End-to-end Sequence Labeling via Bi-directional LSTM-CNNs-CRF

1.传统方法和问题本文要解决的是序列标注的问题，可用于POS、NER等任务。大部分传统的高效模型是线性统计模型，包括HMM，CRF等。这些模型十分依赖手工标注特征，需要引入外部相关资源（名称库），普适性差。导致序列标注模型很难去应用到新的标记任务上。近些年有一些非线性神经网络模型用词向量（WordEmbedding）作为输入，颇为成功，但是如果仅依赖词向量，效果将变得很差。2.本文的贡献一种用于语

给爸爸上去·2020-07-02 16:54

【目标检测算法YOLO学习记录】深度残差网络，图片输入尺寸和输出张量维度

YOLO全称YouOnlyLookOnce，是一个端到端（end-to-end）的目标检测算法，现在已经发展到第三个版本。由于第三个版本已经比较复杂，我们选择学习第一个版本。

idwtwt·2020-07-02 03:00

A Simple End-to-End Question Answering Model for Product Information 论文笔记

本片论文出自（ACL2018）从以下几个方面展开：1.论文目的2.论文创新点3.模型框架1.论文目的正如文章介绍的那样，本篇论文解决的是针对某种电商产品，用户可能会对商品的各个属性有疑问，如果匹配用户的自然语言问题和商品的某个属性名称来得到最后的属性值是本篇文章需要解决的问题2.论文创新点（1）一个新而简单的神经网络a.个人理解新体现在作者在做语义匹配时不是通过简单的共享训练的网络参数（孪生网络）

GrinAndBearIt·2020-07-01 09:20

目标检测方法概述（二）--YOLO系列

YOLOYOLO是一个end-to-end的目标检测算法，通过回归的方法进行坐标框的检测及分类，奠定了YOLO系列“分而治之”的基调。网络结构YOLO使用CNN提取特征，然后使用全连接层得到预测值。

冷月葬婲魂·2020-07-01 05:52

ECCV 2020 DETR:《End-to-End Object Detection with Transformers》论文笔记

目录简介动机贡献方法实验简介本文出自FaceBookAI，方法很新颖，不同于已有的R-CNN一系列，也不同于Yolo一系列，也不同于FCOS、CenterNet等最新的AnchorFree模型。作者将目标检测视为directsetpredictionproblem（直接集预测）。下载链接本篇博客的部分内容参考自这里动机simplifypipelines.贡献本文将Transformer融入目标检测

NeverMoreH·2020-06-30 16:27

论文阅读Soft Proposal Networks for weekly-supervised object localization

SoftProposalNetworksforWeaklySupervisedObjectLocalization1.摘要弱监督的目标检测相对较为困难，因为只有imagelabels可以提供，在训练的过程中没有boundingboxes，本文是第一次将弱监督Objectproposals集成在一个end-to-end

cherrysnower·2020-06-30 04:54

http协议原理+实践 Web开发工程师必学

到打开网页的过程：网络协议分层：低三层：物理层主要作用是定义物理设备如何传输数据（硬件上）数据链路层在通信的实体间建立数据链路连接（软件上）网络层为数据在结点之间传输创建逻辑链路传输层：向用户提供可靠的端到端(End-to-End

任性的我·2020-06-29 19:11

Encoder-Decoder和Seq2Seq

Encoder-Decoder框架有一个最显著的特征就是它是一个End-to-End学习的算法，在机器翻译中，比如将中文翻译成英语。编码是将输入序列转化成一个固定长度的向量；解码就是将之前

bill_b·2020-06-29 12:42

[翻译]End-to-End Learning of Motion Representation for Video Understanding

摘要尽管端到端学习的表示最近取得了成功，但手工制作的光流特征仍然被广泛应用于视频分析任务中。为了填补这一空白，我们提出了TVNet，一个新颖的端到端可训练神经网络，从数据中学习光流的特征。TVNet包含了一个特定的光流解算器，即TV-L1方法，并通过将其优化迭代展开为神经层来初始化。因此，TVNet可以直接使用，无需任何额外的学习。此外，它可以与其他特定于任务的网络自然地连接起来，以形成端到端结构

牛牛存·2020-06-29 03:36

Flume日志收集

Flume提供了三种级别的可靠性保障，从强到弱依次分别为：end-to-end（收到数据agent首先将event写到磁

weixin_30800987·2020-06-28 00:11

Deep Speech 2 : End-to-End Speech Recognition in English and Mandarin论文笔记

感想这篇文章的署名作者尤其的多，做了很多工作，从模型设计到产品不熟，还实现了一个GPU版本的CTC，CTC可以说是这篇文章的核心部分，没有它，就没有端到端的训练，作者还用到了双向神经网络，对GPU并行都做了相应的定制化优化，涉及的很全，算法比较实验也很全，大多都是很人类水平比较。介绍数十年的手工工程领域知识已经融入到了最新的自动语音识别（automaticspeechrecognition，ASR

农民小飞侠·2020-06-27 12:47

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