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One-Shot Video Object Segmentation论文笔记

要解决的问题半监督的视频目标分割方法给出一帧或多帧人工标注的分割掩码，学习追踪特定目标的模型，然后将后续的视频序列的所有像素分割为前景与背景原理基于一个Fully-CNN，可以连续的传递genericsemanticinformation

VoNho·2020-08-21 22:18

FCN:Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation

imagegithub：https://github.com/shelhamer/fcn.berkeleyvision.org图像语义分割，就是给定一张图片，对图片上的每一个像素点分类。上图就是我们需要将实际的场景图分割成的分割图。不同颜色代表不同类别。当下流行的各种模型表现可以通过PASCALVOCChallengeperformanceevaluationserver查看。大部分的语义分割模型

有事没事扯扯淡·2020-08-21 21:43

论文笔记——FCOS：Fully Convolutional One-Stage Object Detection

FullyConvolutionalOne-StageObjectDetection论文链接：https://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Tian_FCOS_Fully_Convolutional_One-Stage_Object_Detection_ICCV

梦里中PAMI·2020-08-21 19:08

The ultimate end-to-end tutorial to create and deploy a fully decentralized Dapp in ethereum

Inthistutorialmyobjectiveistowalkyouthroughthestepsrequiredtocreateadescentralizedapplicationfromstarttofinishanddeployitinethereum.Hereishowitwilllook:I’mmakingitbecauseIseealotoftutorialsthatdon’tre

Omni-Space·2020-08-21 15:00

hadoop hdfs 全分布式（Fully-Distributed Operation）部署

一、架构简介：本文档介绍如何设置和配置单节点Hadoop安装，以便您可以使用HadoopMapReduce和Hadoop分布式文件系统（HDFS）快速执行简单操作。使用hadoop版本：ApacheHadoop2.6.5使用4个虚拟机节点以及角色：hadoop01(192.168.92.66)namenodehadoop02(192.168.92.67)datanode、secondnamenod

ccx_jy·2020-08-21 13:58

Hadoop3.3.0 完全分布式(Fully-Distributed Operation)集群搭建需要注意的地方

卷首：业精于勤，行成于思，荒于戏，毁于随。思来想去还是在这里记录一下吧，之前的所谓的顾虑是Hadoop版本在变化，没有一蹴而就的固定模式。但是在自己亲自过了一下官方的文档，阻断、前进、阻断、前进、再阻断、再前进，前进、进。最后，觉得还是有必要把过程大致记录或者说是还原一番，虽然这个事情比较浪费时间，但是如果可以帮助到一些人，也就值得了，不是吗？！--“战略上藐视敌人，战术(行动)上重视敌人“。在这

这个博客越来越坑啦·2020-08-21 12:51

Visual Tracking with Fully Convolutional Networks

VisualTrackingwithFullyConvolutionalNetworks本文作者提出了一种新的全卷积神经网络的方法来做视觉跟踪。作者不是简单的将卷积神经网络看做是一个黑盒的特征提取器，而是在线下通过大量的图像数据，深入研究了CNN特征的性能。通过研究得到的一些发现激发了作者设计出文中的跟踪系统。卷积神经网络的不同层上的特征在不同层次上描述着目标的不同的特征。在网络的顶层编码着更多的

leek1727·2020-08-20 16:14

Recalibrating Fully Convolutional Networks with Spatial and Channel ‘Squeeze & Excitation’ Blocks

Abstract在广泛的语义分割任务中，已经成功地利用完全卷积神经网络（F-CNN）来实现最先进的性能。F-CNN的架构创新主要是改进空间编码或网络连接以帮助梯度流。在本文中，我们的目标是自适应地重新校准学习的特征图;在抑制弱势特征的同时提升有意义的特征。通过简单的计算模块实现重新校准，这些模块可以轻松集成到F-CNN架构中。我们从最近提出的用于图像分类的通道重新校准的“挤压和激发”（SE）模块中

风之羁绊·2020-08-19 22:53

Conv Net Posts 笔记

ConvlayerA插入在fully-connectedlayerF之前

炎阳狮子_______头·2020-08-19 09:05

如何使用php 命名空间（Namespaces）（2）引入和化名

0.给3个定义全限定的名称(Fully

风-四方·2020-08-19 05:19

论文翻译｜FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection

FCOS：全卷积单阶段目标检测摘要1.引言2.相关文献anchorbased模型anchorfree模型3.方法3.1全卷积单阶段目标检测器3.2FCOS的FPN多层级预测FCOS的中心度(*Center-ness*)实验摘要我们提出了一种全卷积的单阶段目标检测器FCOS，在像素级预测中解决目标检测问题，类似于语义分割。几乎所有的sota目标检测器，如：RetinaNet、SSD、YOLOv3、F

Shida·2020-08-19 05:40

FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection 算法解析

这是一篇使用anchorfree方法做目标检测的工作，相对于其他的工作，没有本质上的变化，但是我觉得有两个创新点是很有意思的。文章：FCOS:FullyConvolutionalOne-StageObjectDetection论文地址：https://arxiv.org/pdf/1904.01355.pdf代码地址：https://github.com/tianzhi0549/FCOS文章的内容从

QW_zhang·2020-08-19 05:17

Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking基于全卷积孪生网络的目标跟踪算法SiameseFC

Fully-convolutionalsiamesenetworksforobjecttracking."

sumangshang·2020-08-19 04:36

FCOS:Fully Convolutional One-Stage Object Detection--------论文理解

参考博客：https://blog.csdn.net/qiu931110/article/details/890732441.概述论文提出了一种新的目标检测方法，通过像素预测方式的目标检测，类似于语义分割。目前的目标检测都是基于锚框机制的，如two-stage的FasterR-CNN等，one-stage的RetinaNet，SSD，YOLOv3等。相比之下，本文中提出的FCOS，既避免了预测框与

ruoruojiaojiao·2020-08-19 03:53

论文：FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection 阅读笔记

一、论文(19)FCOS:FullyConvolutionalOne-StageObjectDetectionhttps://arxiv.org/abs/1904.01355code:https://tinyurl.com/FCOSv1二、论文笔记1、背景（1）、anchor-based需要设置的超参数太多了，而且超参数很影响最后的结果（比如cascadeRcnn,使用不同IOU阈值的的结构级联，

code-life·2020-08-19 02:12

FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection 论文学习

FCOS:FullyConvolutionalOne-StageObjectDetectionAbstract1.Introduction2.RelatedWork基于Anchor的检测器Anchor-free检测器3.方法3.1全卷积单阶段检测器网络输出损失函数前向推理3.2Multi-levelpredictionwithFPNforFCOS3.3Center-ness4.Experiment

calvinpaean·2020-08-19 01:01

【论文解读】Concurrent Spatial and Channel `Squeeze & Excitation' in Fully Convolutional Networks

Paper这篇论文提出了一种称为scSE（ConcurrentSpatialandChannel`Squeeze&Excitation'）block的神经网络，它可以应用在CNN的任意层，用于增强CNN编码空间信息（spatialencoding）能力，提高CNN的图像识别能力。在Kaggleimagesegmentation比赛--TGSSaltIdentificationChallenge中，

A君来了·2020-08-19 00:29

Fcos: Fully convolutional one-stage object detection 论文阅读小结

Abstract:FCOS方法是一种anchor的方法，不需要预定义的anchor，避免了由anchor引起的复杂的计算，也减少了针对anchor的超参数，这些超参数对最终的检测结果影响很大。只使用了一个NMS后处理程序，FCOS就能以非常简单的特性超过此前的一阶检测器，这篇论文也是第一提出如此简单且灵活的高精度检测框架。FCOS能够为例如实例分割等任务服务。ICCV'19，code：https:

亚里·2020-08-19 00:26

如何计算tensorflow计算model的大小size（1）

train_dir=CURRENT_DIR+'/logs/'a=tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,6,512],name='a')printa.shapeb=slim.fully_con

白话先生·2020-08-18 08:47

[CS231n@Stanford] Assignment2-Q1 (python) Fully-connected Neural Network实现

layer.pyimportnumpyasnpdefaffine_forward(x,w,b):"""Computestheforwardpassforanaffine(fully-connected)

youknowzjz·2020-08-17 18:36

cs231n作业：Assignment2-Batch Normalization

frombuiltinsimportrangeimportnumpyasnpdefaffine_forward(x,w,b):"""Computestheforwardpassforanaffine(fully-connected

mrcoderrev·2020-08-17 17:54

VGGNets原理及其Tensorflow实现

importtflearnfromtflearn.layers.coreimportinput_data,dropout,fully_connectedfromtflearn.layers.convimportconv

加油！小小七·2020-08-17 16:32

图像分割后处理Fully connected/ Dense CRF pydensecrf的使用

参考源码：https://github.com/lucasb-eyer/pydensecrf转载：https://www.cnblogs.com/wanghui-garcia/p/10761612.html安装pydensecrfsudopipinstallpydensecrf使用说明："""2类crf"""defdense_crf_2d(img,output_probs):#img为H，*W*C

qq_43222384·2020-08-17 14:45

log4j.propertise文件配置

为严重错误主要是程序的错误WARN为一般警告，比如session丢失INFO为一般要显示的信息，比如登录登出DEBUG为程序的调试信息2.配置日志信息输出目的地log4j.appender.appenderName=fully.qualified.name.of.appender.c

wangyidasb·2020-08-17 03:56

Tensorflow 常用语法（自用）

1、Tensorflowlayers.fully_connected参数deffully_connected(inputs,num_outputs,activation_fn=nn.relu,normalizer_fn

jinjiajia95·2020-08-16 16:30

CS231n Spring 2019 Assignment 2—Fully-Connected Neural Nets(全连接神经网络)

Fully-ConnectedNeuralNets全连接神经网络Fully-ConnectedNeuralNets(全连接神经网络)Affinelayer:foward/backwardReLUactivation

laizi_laizi·2020-08-16 13:22

Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation (FCN)论文翻译和理解

论文题目：FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation论文来源:FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation_2015_CVPR翻译人：莫陌莫墨FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentationJonathanLong∗EvanShelhame

莫陌莫墨·2020-08-16 07:38

CS231n -- assigment2 FullyConnectedNet \ BN \ Dropout

都大三下了，课业还是很重，被光纤光学虐了两天，今天终于可以继续开始撸CS231n啦\^o^/.这次是Fully-connectedNerualNetwork+BatchNormalization+Dropout.Part1Fully-connectedNerualNetwork

东海鱼鱼·2020-08-16 06:35

Artetxe - 2018ACL - A robust self-learning method for fully unsupervised cross-lingual mappings...

Arobustself-learningmethodforfullyunsupervisedcross-lingualmappingsofwordembeddings知识点摘要引言本文方法实施流程3.1预处理(词嵌入标准化)3.2完全无监督初始化自学习（self-learning）Symmetricre-weighting（对称重加权）结果分析本文是来自巴斯克地区大学发表于ACL2018会议的文章

小小鸟要高飞·2020-08-16 03:59

[Ember Zigbee]How often should I call emberTick()?

Inlieuofapp-specific,fully-qualified,field-testedrecommendations,arecommendationforhowoftentocallemberTick

DesiLuo·2020-08-16 02:27

Proguard配置注解

.**{*;}-keepattributesSubscribe#-keepclassmembersclass*{#@fully.qualified.package.AnnotationType*;#}-

weixin_34122810·2020-08-14 20:47

log4j.properties属性详解

为严重错误主要是程序的错误WARN为一般警告，比如session丢失INFO为一般要显示的信息，比如登录登出DEBUG为程序的调试信息2.配置日志信息输出目的地log4j.appender.appenderName=fully.qualified.name.of.appender.classorg.apache.log4j.ConsoleAppender

诸秋白·2020-08-14 12:16

cs231n作业：Assignment2-Fully-Connected Neural Nets

fc_net.pyfrombuiltinsimportrangefrombuiltinsimportobjectimportnumpyasnpfromcs231n.layersimport*fromcs231n.layer_utilsimport*classTwoLayerNet(object):"""Atwo-layerfully-connectedneuralnetworkwithReLUno

mrcoderrev·2020-08-14 05:53

SiamFC：用于目标跟踪的全卷积孪生网络 fully-convolutional siamese networks for object tracking

SiamFC网络图中z代表的是模板图像，算法中使用的是第一帧的groundtruth；x代表的是searchregion，代表在后面的待跟踪帧中的候选框搜索区域；ϕ代表的是一种特征映射操作，将原始图像映射到特定的特征空间，文中采用的是CNN中的卷积层和pooling层；6×6×128代表z经过ϕ后得到的特征，是一个128通道6×6大小feature，同理，22×22×128是x经过ϕ后的特征；后面

-流风回雪-·2020-08-14 00:50

论文阅读笔记--SiamFC--Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking

论文阅读笔记--SiamFC--Fully-ConvolutionalSiameseNetworksforObjectTrackingPaper:http://www.robots.ox.ac.uk/~

机器视觉-zjuer·2020-08-13 20:01

SiamFC:Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking

作者在本文中提出了一种新的基于全卷积Siamese网络的跟踪算法，并在ILSVRC15数据集上进行了端到端的训练，实时性非常好。全卷积Siamese神经网络结构如上图所示。Z表示模板图片，x表示待搜索的图片。作者提出用一个函数f(z,x)来比较一个模板图片z和x中相同尺寸的候选区域，如果两个图片描述了相同的物体就得到一个很高的分数，反之得到一个很低的分数。为了得到一张新图片中物体的位置，可以尽可能

echo_hao·2020-08-13 17:01

siamfc-pytorch代码讲解（一）：backbone&head

就先看了一篇论文：Fully-ConvolutionalSiameseNetworksforObjectTracking【ECCV2016workshop】又因为学的是PyTorch框架，所以找了一份比较

laizi_laizi·2020-08-13 15:46

目标跟踪论文（一）：SiamFC孪生网络

Fully-ConvolutionalSiameseNetworksforObjectTracking项目网页http://www.robots.ox.ac.uk/~luca/siamese-fc.htmltensorflow

Star·端木·2020-08-13 12:53

FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection

论文：FCOS:FullyConvolutionalOne-StageObjectDetection目录0.简介1.网络结构2.框回归——直接、自由3.Center-ness0.简介摘要：one-stage；44.7%inAPwithsingle-modelandsingle-scaletestingsolveobjectdetectioninaper-pixelpredictionfashion

长颈鹿大侠·2020-08-12 12:00

LCDet Low-Complexity Fully-Convolutional Neural Networks for Object Detection in Embedded Systems

SubarnaTripathiUCSanDiego∗[email protected]@ucsd.eduVasudevBhaskaranQualcommInc.vasudevb@[email protected]（加州大学圣地亚哥分校）Abstract深卷积

TJMtaotao·2020-08-12 10:04

Red Hat linux 6.4 无法开启Apache服务，解决httpd: Could not reliably determine the server's fully qualified do

报错信息：Startinghttpd:httpd:Couldnotreliablydeterminetheserver'sfullyqualifieddomainname,usinglocalhost.localdomainforServerName(13)Permissiondenied:make_sock:couldnotbindtoaddress[::]:80(13)Permissionde

Jif_L·2020-08-11 02:48

YOLACT

YOLACT结构2.Prototypes3.Cofficients4.InstanceMasks组装lossfuction5.FastNMS6.代码实验0.简介惯例，有请作者自己介绍一下本文工作——摘要：是一个fully-convolutional

长颈鹿大侠·2020-08-09 20:00

TensorFlow学习笔记（四）——TensorFlow运作方式入门、可视化

dicuo0992·2020-08-09 07:21

CS231n《深度学习与计算机视觉》-- 作业下载及CIFAR-10数据集下载

cs231n.github.io/2018年作业被分成了两部分：assignment1：Imageclassification、KNN、SVM、Softmax、NeuralNetworkassignment2：Fully-connectedNets

寻梦梦飞扬·2020-08-09 01:57

(待续)科研速记(1)：图像去噪篇ICCV19-Fully Convolutional Pixel Adaptive Image Denoiser

一、概览面向的问题贡献数据集论文实验效果复现实验效果FC-AIDE自适应图像去噪1.扩展了AIDE的框架，该框架将去噪器表达为基于上下文的像素级别的映射2.使用全卷积增强基础的监督模型3.引入正则化方法来进行自适应的微调来获得更强和更鲁棒的自适应性Set5set12BSD68Urban100Manga109SOTA二、相关工作2.1基于深度学习的去噪器作者做法缺陷1.Cruz2.Liu设计了一个基

Leeyegy·2020-08-09 01:57

[CS231n Assignment 2 #01] 全连接神经网络(Fully-connected Neural Network)

文章目录作业介绍1.Fully-ConnectedNeuralNets架构2.初始化作业环境3.实现全连接层(AffineLayer)3.1前向传播3.2反向传播4.ReLU激活函数5."

灵隐寺扫地僧·2020-08-08 20:16

cs231n-assignment2的笔记

重度拖延症患者准备继续完成作业2了......首先题目链接点击打开链接Q1:Fully-connectedNeuralNetwork(25points)在这一问中需要完成layers.py文件中的一些函数

Zamirquito·2020-08-08 19:50

slim.arg_scope嵌套理解（简单）

defnew_arg_sc():withslim.arg_scope([slim.conv2d,slim.fully_connected],trainable=True,activation_fn=tf.nn.relu

leung5·2020-08-08 19:03

HBase的这些配置参数你都懂了吗？

tmp/hbase-${user.name}/hbaseThedirectorysharedbyregionserversandintowhichHBasepersists.TheURLshouldbe'fully-qualified'toin

macyang·2020-08-08 17:37

Hadoop部署方式-本地模式(Local (Standalone) Mode)

本地模式（Local(Standalone)Mode），伪分布式（Pseudo-DistributedMode），分布式（Fully-DistributedMode）。

weixin_33790053·2020-08-08 02:57

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