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#ICCV2019论文阅读#Fully_convolutional_geometric_features

一知识背景3Dscan&cloudpoints(点云）patch-basedfeatures，fullyconvolutionalnetwork,deepmetriclearning,sparsetensors,sparseconvolutions,hardnegetive-mining,contrastiveloss,tripletloss,batchnormalization...1.clou
uwbb·2020-01-08 23:00

根据tensor的名字获取变量的值方式

如下：input=np.random.randn(4,3)net=slim.fully_connected(input,2,weights_initializer=tf.ones_initializer
coderwangson·2020-01-04 10:35

论文泛读：《SPNet: Shape Prediction Using a Fully Convolutional Neural Network》

简述：现有的基于深度学习的分割模型采用pixel-wise的lossfunction,不利于网络学习分割目标的拓扑形状信息。本文提出利用网络预测分割目标的形状，而非传统的pixel-wiseclassification。作者训练Unet产生signeddistancefunction(SDF),然后将SDF转化到形状域（shapedomain），并设计一个新loss,在形状域计算预测误差。在X-光
月牙眼的楼下小黑·2019-12-31 09:36

[Paper Share - 4]R-FCN :Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks

导读本文是何凯明的作品。文章为了解决图像分类中平移不变性和目标检测中平移变换性的困境，构造position-sensitivescoremap，并且整个网络是全卷积网络，从而在处理一张图像时基本上共享了所有的计算。论文链接1.Introduction最近图像分类任务中state-of-the-art的网络比如ResidualNet和GoogLenet都是全卷积网络。因此很自然的想法就是把目标检测也
少侠阿朱·2019-12-26 11:28

tensorflow示例学习--贰 fully_connected_feed.py mnist.py

转载请注明出处。一、简介：1、相比于第一个例程，在程序上做了优化，将特定功能以函数进行封装，独立可能修改的变量，使程序架构更清晰。加入了可视化、保存数据的功能。2、模型网络结构.png3、程序流程程序流程.png4、可视化封装视图方法：'withtf.name_scope('name'):'收集数据：'tf.summary.scalar('name',name)','tf.summary.merg
华夏意匠·2019-12-15 05:15

Lesson 45 Fully insured

Wordsandexpressions1.fete露天游乐会Synonyms:fair,carnival2Premium保险费；附加费Setapremiumonsb/sth重视，珍视3.Capsize（船）翻4.Shiver颤抖Shiverwithcold/excitement/pleasure5.Dive跳水Diveinto将手伸入（包里，口袋里）6.Agonizing精神紧张的，提心吊胆的7.
Donutzpj·2019-12-01 20:20

论文泛读：《A Multi-scale Pyramid of 3D Fully Convolutional Networks for Abdominal Multi-organ Segmenta...

简介：提出了一个非常朴实的多尺度3D分割算法。受限于GPU内存，3D分割模型的输入尺寸较小，需要对原始输入做crop操作，而考虑到性能，又需要足够大的context信息，往往需要对输入做downsampling操作。由插图，猜测作者的做法是：原始图像经downsampling得到图像1(分辨率低，context信息丰富)，经3d-FCN-1得到结果1;原始图像经crop得到图像2(分辨率高，con
月牙眼的楼下小黑·2019-12-01 08:15

详细的Hadoop的入门教程-完全分布模式Fully-Distributed Operation

1、前面在伪分布模式下已经创建了一台机器，为了统一命名，hostname更名为hadoop01、然后再克隆2台机器：hadoop02、hadoop03；将第一台机器hadoop01上的伪分布停止，创建一个新目录，重新安装hadoop，解压后，再分发到其他两台机器，具体按下面的步骤操作。2、服务器功能规划hadoop01hadoop02hadoop03192.168.100.129192.168.1
长苏先生·2019-11-20 10:00

【PyTorch实战】Fully Connected Network

1.简介(1)结构简单的三层结构，第一层为输入层，第二层为隐藏层，第三层为输出层(2)激活函数2.模型设计(1)Modelimporttorch.nnasnnfromcollectionsimportOrderedDictlayers=OrderedDict()#创建顺序的dict结构fori,n_hiddeninenumerate(n_hiddens):layers['fc{}'.format(
HE_EH·2019-11-04 20:20

国内首家！BES恒玄推出蓝牙5.0 真无线解决方案BES2300

BES恒玄BES2300是国内首家蓝牙5.0真无线解决方案，也是国内首家蓝牙5.0，低功耗和ANC高级主动降噪和蓝牙音频一体化芯片，播放音频时的电流从以往的14mA大幅降低到了4mA，还支持第三代FWS（Fully
我爱音频网·2019-11-03 21:04

Learning both Weights and Connections

ApproachAfteraninitialtrainingphase,weremoveallconnectionswhoseweightislowerthanathreshold.Thispruningconvertsadense,fully-connectedlayertoasparselayer.Thisfirstphaselearnsthetopologyofthenetworks—lea
信步闲庭v·2019-11-01 22:07

论文：FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI5MDUyMDIxNA==&mid=2247488321&idx=2&sn=2f94d4db12c6581c00f05dff5db63d98&scene=21#wechat_redirect转载自大佬文章，有一点没看懂，还需要慢慢消化！论文地址|https://arxiv.org/pdf/1904.01355.pdf
_123杨子江·2019-10-22 17:25

NAT唯一五元组选取

，可以使用如下扩展选项：#SNAT源地址转换，用在POSTROUTING、INPUT链--to-source[[-]][:port[-port]]--random#映射到随机端口号,--random-fully
ouyangxibao·2019-10-15 04:46

论文阅读：FCIS：Fully Convolutional Instance-aware Semantic Segmentation

文章目录1、论文总述2、position-sensitiveinside/outsidescoremaps的产生3、position-sensitiveinside/outsidescoremaps的利用4、框的回归5、MNC的3个缺点6、FPN只是一个分类网络7、ObjectSegmentProposal8、与其他网络的性能比较参考文献1、论文总述下图类似于发展史：这篇论文是第一个实现e2e的全
贾小树·2019-10-08 20:54

论文精读及分析：Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation

  本文主要内容为论文《FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation》的阅读笔记，在原始论文的基础上加入了自己的一些理解，内容和图片主要参考该论文。其中一部分的翻译参考了“一生不可自决”的博客《FullyConvolutionalNetworksforsemanticSegmentation（深度学习经典论文翻译）》1.作者介绍  在论文中声明
独孤呆博·2019-09-26 18:00

k8s1.16.0 +flannel+kube-proxy出现 --random-fully解决

出现错误日志日志kube-proxy日志：I092310:19:59.443659543401proxier.go:1729]Notusing`--random-fully`intheMASQUERADEruleforiptablesbecausethelocalversionofiptablesdoesnotsupportitkubelet
juestnow·2019-09-23 12:54

apache状态显示报错AH00558: httpd: Could not reliably determine the server's fully qualified domain name, using

今天启动apache查看状态发现报错，说不能确认服务器完全确认域名，以下是报错内容：[root@localhost~]#servicehttpdstatusRedirectingto/bin/systemctlstatushttpd.service●httpd.service-TheApacheHTTPServerLoaded:loaded(/usr/lib/systemd/system/http
疯刘小三·2019-09-19 16:00

apache状态显示报错AH00558: httpd: Could not reliably determine the server's fully qualified domain name, using

今天启动apache查看状态发现报错，说不能确认服务器完全确认域名，以下是报错内容：[root@localhost~]#servicehttpdstatusRedirectingto/bin/systemctlstatushttpd.service●httpd.service-TheApacheHTTPServerLoaded:loaded(/usr/lib/systemd/system/http
疯刘小三·2019-09-19 16:00

论文阅读笔记：Retinal vessel segmentation based on Fully Convolutional Neural Networks

基于全卷积神经网络的视网膜血管分割关键词：全卷积神经网络、平稳小波变换、视网膜眼底图像、血管分割、深度学习摘要本文提出了一种新的方法，将平稳小波变换提供的多尺度分析与多尺度全卷积神经网络相结合，来处理视网膜血管结构的宽度和方向的变化。我们的方案使用旋转操作作为数据增强和预测的联合策略的基础，这使我们能够探索在训练中学习到的信息，从而细化分割。该方法在三个公开可用的数据库上进行了评估，在DRIVE、
SIAT_啊哦·2019-09-04 14:47

视觉目标跟踪SiamFC

Paper：Fully-ConvolutionalSiameseNetworksforObjectTracking.https://arxiv.org/abs/1606.09549SiamFC为ECCV2016
lgdhang·2019-08-18 22:34

《Deformable part-based fully convolutional network for object detection》笔记

Introduction该论文参照传统目标检测方法DPM，在基于R-FCN的基础上，给网络添加了检测目标的部分形变的功能。把目标分成k×kk\timeskk×k个网格部分，考虑到目标的各个部分在不同的场景下可能会发生形变或位置偏移，DP-FCN在R-FCN的结构上添加检测目标部分偏移量的额外结构。在网络中加入额外的目标形状位置信息，提高网络的目标检测的精度。Deformablepart-based
叫什么就是什么·2019-08-16 10:05

《R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks》笔记

Introduction目标检测网络的backbone一般是分类网络，用网络的最后一层featuremap的特征进行对目标的分类和定位。分类网络的高层featuremap包含的是高层语义信息，具有平移不变性。平移不变性有助于分类任务，但是会影响目标定位，目标定位需要位置敏感的特征信息。平移不变性和平移变性这个两个矛盾的需求限制了目标检测网络的精度。作者实现了一个基于区域的全卷积网络R-FCN，提出
叫什么就是什么·2019-08-11 11:09

深度学习_卷积神经网络

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）用于图像识别，在CNN中有卷积层（Convolution层）、池化层（Pooling层）和全连接层（fully-connected
AI 黎明·2019-08-10 11:38

【论文笔记】Fully Connected CRFs

论文：《EfficientInferenceinFullyConnectedCRFswithGaussianEdgePotentials》，NIPS20111.概览全连接条件随机场（FullyConnectedCRF）也叫做DenseCRF，即图像中每个像素都与其他所有像素相关，为每个像素对都建立pairwisepotential，但是问题在于，连接数量是像素数量的平方级别，这就导致了即使是很小的
不吃饭就会放大招·2019-08-09 23:22

TensorFlow MNIST手写数字识别学习笔记（一）

该问题解决的是把28x28像素的灰度手写数字图片识别为相应的数字，其中数字的范围从0到9.源码下载源码地址：代码下载地址代码包含：文件目的fully_connected_feed.py网络配置，TF设置以及启动网络
朵来朵去的喵喵·2019-08-01 18:54

cs231n assignment2 Fully-connected Neural Network

本次作业分为五个部分：Q1：Fully-connectedNeuralNetwork、Q2：BatchNormalization、Q3：Dropout、Q4:ConvolutionalNetworks、
一叶知秋Autumn·2019-07-29 11:36

关于对象标注文件的转换（xml转json）

背景介绍手上有一个工程https://github.com/aditya-vora/FCHD-Fully-Convolutional-Head-Detector该工程是一个预测人头位置的目标检测工程。
loco1223·2019-07-10 16:03

Flutter 报错centerSlice was used with a BoxFit that does not guarantee that the image is fully visible

我们在做图片拉伸的时候会出现这个报错，查了很多资料都解释不多，这次用代码跟踪并整理一下什么情况下会报错上一个用到的一个192x78的png，记住这个尺寸！！！1.正常情况Imageimage=newImage.asset('asset/images/icon_bubble1.png',width:183,height:79,centerSlice:Rect.fromLTWH(10,1,10,5),
HuberCui·2019-07-05 17:33

Fully Convolutional DenseNets for Semantic Segmentation论文笔记

摘要：语义分割最先进的方法是建立在卷积神经网络网络上的，典型的语义分割架构由（a）下采样路径负责提取粗糙的语义特征，后面跟着（b）上采样路径被训练在模型的输出恢复输入图像的分辨率，可选的（c）后处理模块，比如条件随机场去精修模型预测的结果。最近，一种新的CNN架构，即密集连接卷积网络（DenseNets），在图像分类任务中表现出色。DenseNets的想法是基于这样的观察：如果每个层以前馈方式直接
xuefengxiaoyang·2019-07-04 09:54

TensorFlow笔记（十一）——tensorflow 中batch normalize 函数的使用(定义网络时用）

1.3slim.utils.convert_collection_to_dict()二、层函数2.1batch_norm处理2.3tf.contrib.slim.conv2d()2.4slim.max_pool2d2.5slim.fully_connected
马大哈先生·2019-06-29 15:31

SE Block （Sequeze and Excitation）

layer_name):withtf.name_scope(layer_name):squeeze=Global_Average_Pooling(input_x)#对每个通道取全局最大化excitation=Fully_connected
bl128ve900·2019-06-26 22:44

论文笔记(FCOS)-2019-FCOS：Fully Convolutional One-Stage Object Detection

FCOS：FullyConvolutionalOne-StageObjectDetectionZhiTianChunhuaShen∗HaoChenTongHeTheUniversityofAdelaide,Australia目录FCOS：FullyConvolutionalOne-StageObjectDetection1.Introduction2.RelatedWork（1）Anchor-ba
clover_my·2019-06-21 11:41

【论文阅读】Efficient Inference in Fully Connected CRFs with Gaussian Edge Potentials

参考：https://blog.csdn.net/dcz1994/article/details/88837760用一个Gibbs分布来表征条件随机场：P(X∣I)=1Z(I)exp⁡(−∑c∈CGϕc(Xc∣I))P(\mathbf{X}|\mathbf{I})=\frac{1}{Z(\mathbf{I})}\exp\left(-\sum_{c\in\mathcal{C}_{\mathcal{G
dzm123lalala·2019-06-15 12:38

TensorFlow——tf.contrib.layers库中的相关API

tf.contrib.layers.conv2d，池化函数使用tf.contrib.layers.max_pool2d和tf.contrib.layers.avg_pool2d，全连接函数使用tf.contrib.layers.fully_connecte
Baby-Lily·2019-06-09 13:00

《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》阅读及代码实现

论文原文https://arxiv.org/pdf/1411.4038.pdf创新点提出了一种端到端的做语义分割的方法，如图，直接拿分割的groundtruth作为监督信息，训练一个端到端的网络，让网络做p像素级别的预测。如何设计网络结构如何做像素级别的预测在VGG16中的第一个全连接层的维度是25088x4096的，将之解释为512x7x7x4096的卷积核，这样最后就会得到一个featurem
just_sort·2019-06-03 14:28

《DeepLab v1：semantic image segmentation with deep convolutional nets and fully connected CRFs》论文笔记

1.概述导读：文章指出仅仅使用DCNNs网络的最后一层实现精确地语义分割是不足够的。为此，本篇文章的工作将DCNNs与概率图模型来共同解决分割精度的问题。文章新提出的这个方法在定位分割的边界上超过了之前的方法（当时），在VOC2012数据集上取得了71.6%的IOU，GPU上速度为8FPS（不含CRF）。相比于传统的视觉算法(SIFT或HOG)，DCNNs以其end-to-end方式获得了很好的效
m_buddy·2019-05-30 23:39

重启http服务提示httpd: Could not reliably determine the server's fully qualified domain name

重启http服务，出现“httpd:Couldnotreliablydeterminetheserver'sfullyqualifieddomainname,using192.168.1.122forServerName”问题原因：域名无法找到解决办法：进入/etc/httpd/conf/httpd.conf，将“ServerNamewww.example.com:80”前的注释符去掉如果本文章为
小马驹在路上·2019-05-26 17:59

Thensorflow: 双向lstm用于情感分类源码解析

importtflearnfromtflearn.data_utilsimportto_categorical,pad_sequencesfromtflearn.datasetsimportimdbfromtflearn.layers.coreimportinput_data,dropout,fully_connectedfromtflearn.layers.embedding_opsimport
颠沛的小丸子·2019-05-14 19:28

【深度学习】TensorFlow命令笔记

regularizer和tf.contrib.layers.l2_regularizertf.convert_to_tensortf.contrib.slim.conv2dtf.contrib.slim.fully_connectedtf.contrib.sl
Zhang_Chen_·2019-05-06 23:34

FCOS:Fully Convolution One-Stage Object Detection

2019年anchor-free的论文code文章目录概述细节ResultConclusion概述要解决的问题One-stageanchor-freeobjectdetection采用的方法center到top,left,right,bottom边距的回归由于采用了上述方法，出现了一些低质量的预测框，使用了“center-ness”方法来处理结果如何比肩anchor-based一类的方法one-s
One__Coder·2019-05-06 15:18

How to Fully Remove Microsoft Azure AD Connect

###文章出处：https://interworks.com/blog/mroy/2018/07/25/how-to-fully-remove-microsoft-azure-ad-connect/Microsoft
jia_xiaolei·2019-04-28 10:38

对全连接层（fully connected layer）的通俗理解

--------转载-------------作者：刺客五六柒来源：CSDN原文：https://blog.csdn.net/qq_39521554/article/details/81385159定义全连接层（fullyconnectedlayers，FC）在整个卷积神经网络中起到“分类器”的作用。如果说卷积层、池化层和激活函数层等操作是将原始数据映射到隐层特征空间的话，全连接层则起到将学到的“
Doublexs·2019-04-13 17:31

对全连接层（fully connected layer）的通俗理解

--------转载-------------作者：刺客五六柒来源：CSDN原文：https://blog.csdn.net/qq_39521554/article/details/81385159定义全连接层（fullyconnectedlayers，FC）在整个卷积神经网络中起到“分类器”的作用。如果说卷积层、池化层和激活函数层等操作是将原始数据映射到隐层特征空间的话，全连接层则起到将学到的“
Doublexs·2019-04-13 17:31

【论文笔记】目标跟踪算法之Siamese-FC

Fully-ConvolutionalSiameseNetworksforObjectTracking文章目录Fully-ConvolutionalSiameseNetworksforObjectTracking
LCCFlccf·2019-04-07 18:15

论文解读-FCOS:Fully Convolutional One-Stage Object Detection

文章目录1动机2算法思想2.1网络结构2.2center-ness输出分支2.3优化目标3实验结果3.1centerness的影响3.2和已有方法的对比4总结5参考资料1动机目标检测算法可以分为两大类别，anchor-based和anchor-free算法，前者是主流的做法，比如yolo-v3、ssd、fasterrcnn等，它存在如下缺点，（1）引入很多需要优化的超参数，比如anchornumb
diligent_321·2019-04-07 17:38

DeepLab-V1: SEMANTIC IMAGE SEGMENTATION WITH DEEP CON-VOLUTIONAL NETS AND FULLY CONNECTED CEFs

Abstract通过结合DCNNs(深度卷积网络)和概率图模型解决语义分割问题.DCNN最后一层不足够充分的定位,无法进行精确的目标分割,这源于非常固定的属性使得DCNNs对于高层任务性能好.通过合并DCNN最后一层的相应和一个全连接的CRF克服这个深度网络本地化差的属性.最好的结果是怎么获取的:1.carefulnetworkre-purposing2.waveletcommunity的hole
TWSF·2019-03-31 16:44

【阅读笔记】《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》（FCN）

本文记录了博主阅读论文《FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation》的笔记，代码。更新于2019.04.16。文章目录摘要IntroductionRelatedworkFullyconvolutionalnetworksAdaptingclassifiersfordensepredictionShift-and-stitchisfilterr
ShuqiaoS·2019-03-30 14:10

FC-CRF: Efficient Inference in Fully Connected CRFs with Gaussian Edge Potentials

参考:https://blog.csdn.net/ahnu120705097/article/details/78913675Abstract传统的图像分割和标记技术是在像素或者图片区域上定义CRF.虽然区域模型上通常有密集的成对连通性,但是像素级别的模型一般只允许用在稀疏图结构.本文是在整个图像上运用全连接的CRF模型(FC-CRF).结果CRF图模型的边非常多,不能使用传统方法.本文主要贡献是
TWSF·2019-03-27 11:33

Hadoop----单节点集群安装

多节点的完全分布模式（Fully-Distribute
HHH992·2019-03-16 23:17

深度学习——全连接层（Fully connected dence layers）原理解析

深度学习——全连接层（Fullyconnecteddencelayers）原理解析一、简介全连接层有多个神经元，是一个列向量(单个样本)。在计算机视觉领域正常用于深度神经网络的后面几层，用于图像分类任务。全连接层算法包括两部分：前向传播(Forward)和反向传播(Backward)二、算法解析前向传播(Forward)上图主要有5个变量，x,a,W,b,σx,a,W,b,\sigmax,a,W,
jmujsc·2019-02-03 12:20
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