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论文阅读学习 - CurriculumNet: Weakly Supervised Learning from Large-Scale Web Images

原文：论文阅读学习-CurriculumNet:WeaklySupervisedLearningfromLarge-ScaleWebImages-AIUAI论文：CurriculumNet:WeaklySupervisedLearningfromLarge-ScaleWebImages-ECCV2018作者：ShengGuo,WeilinHuang,HaozhiZhang,ChenfanZhuan

AIHGF·2020-08-26 23:15

Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition 论文解读

精彩解读（好的论文阅读习惯）解读1VGGNet模型解读-2014年（VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognition）

努力奋斗-不断进化·2020-08-22 09:24

Very deep convolutional networks for large-scale image recognition

这篇主要探索深度对CNN的影响，从这篇的结果16-19层对大规模图像分类的效果具有更好的效果以及在2014年googlenet中网络层数达到22层，甚至于可以实现更多层的这种CNN结构，目前对CNN的研究趋势似乎是朝更深的方向发展，同时这种堆叠特征的策略也给我们一些启示。但是对于层数越深效果可能实现不明显的提升，其花费的代价也会提升，如何达到这其中平衡，这也是一件值得思考的事。结论：A与A-LRN

x251140·2020-08-22 04:35

Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition（VGG）笔记

VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognition一、摘要本文主要是使用非常小的（3X3）的卷积滤波器架构对网络深度的增加进行全面的评估。二、网络结构图像的预处理是减去均值固定大小为224x224。3X3卷积层的填充是1、步长也是1。MAXPOOL窗口是2、步长也是2，初始通道数为64，在通道没有达到512之前，每池化一次通道数都

weixin_44700424·2020-08-22 04:44

论文解读| Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition

这个不做翻译了，网上太多了。如果想看，看看这篇博文，对论文进行了翻译。有时间我都抄来，嘿嘿。https://blog.csdn.net/abc_138/article/details/80568450https://blog.csdn.net/abc_138/article/details/80568450vgg的用途vgg的作用，分类图片，定位跟踪目标。其论文主要阐述了不同模型的深度对于分类图片

ChengLaun·2020-08-22 04:25

【论文整理】GAN Applications High-resolution image generation (large-scale image)

High-resolutionimagegeneration(large-scaleimage)GeneratingLargeImagesfromLatentVectors,[blog],[github]PROGRESSIVEGROWINGOFGANSFORIMPROVEDQUALITY,STABILITY,ANDVARIATION,[paper],[github]

DrogoZhang·2020-08-22 04:54

论文阅读笔记四十一：Very Deep Convolutional Networks For Large-Scale Image Recongnition（VGG ICLR2015）...

论文原址：https://arxiv.org/abs/1409.1556代码原址：https://github.com/machrisaa/tensorflow-vgg摘要本文主要分析卷积网络的深度对基于大数据集分类任务中准确率的影响，本文使用较小的卷积核（3x3），应用至较深的网络中并进行评估，将网络中的深度增加至16至19层，可以有效改进分类效果。介绍卷积网络在大规模图片/视频分类任务中取得巨

weixin_34112900·2020-08-22 04:05

VGG：VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION

论文地址：点击打开链接翻译地址：点击打开链接代码以及一些注释地址：点击打开链接网络模型图：训练集预处理：1.S即裁剪后的图片长度有：256和384，选其中一个把短边压缩到s然后用是s*s的框随机裁剪2.s是裁剪后的图片长度在【256，512】之间，如果要裁剪的图片的长度不在范围内则进行裁剪，如果在范围内，则随机取一个值为s，然后进行裁剪文中说是在梯度下降的时候对每张图随机裁剪一张。基本配置：训练k

曉_寧·2020-08-22 03:47

Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition(精读)

一.文献名字和作者VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognition.KarenSimonyan,AndrewZisserman二.阅读时间2014年11月4日三.文献的目的文献的主要目的在于测试随着深度的加深，卷积神经网络对于大规模图像分类和定位的作用。四.文献的贡献点图像分类：作者通过实验发现，随着卷积层数的增加，卷积神经网络

shengno1·2020-08-22 03:54

VGG——Very deep convolutional networks for large-scale image recognition

1.摘要在使用非常小（3×3）的卷积核情况下，作者对逐渐增加网络的深度进行了全面的评估，通过设置网络层数达16-19层，最终效果取得了显著提升。2.介绍近来，卷积神经网络在大规模图像识别领域取得了巨大的成功，这一方面归功于大规模公开数据的出现，另一方面则是计算能力的提升。在AlexNet的基础上大家进行了很多的尝试来进行改进，一条线是在卷积层利用更小的感知窗口和更小的步长，另一条线则是在整张图片上

seniusen·2020-08-22 03:50

【Paper Note】Very Deep Convolutional Network For Large-Scale Image Recognition 论文翻译（VGG）

摘要在这项工作中，我们调研了在大规模图片识别问题上卷积核的深度对其准确率的影响，我们主要的贡献在于通过使用非常小（3x3）的卷积核来增加评价网络的深度，这项工作与以往的相比有显著提升，网络结构可以被加深至16-19层，这是我们在2014年ImageNet大赛上的应用，我们的团队取得了定位项目的第一名和分类项目的第二名。我们的模型在其他数据集上的效果也远超最先进的成果，我们将性能最好的两个模型公开，

roguesir·2020-08-22 03:39

【经典网络学习笔记3】VGG-Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition

论文链接：http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks主要是针对原论文，和参考相关笔记，进行了个人解读，抽丝而成，请大家多多指教。要点掌握1、VGG16网络结构2、3*3和1*1小卷积核的优点3、训练数据的处理多尺度训练是原图的尺寸的最小边在256-5

快乐成长吧·2020-08-22 02:14

Very deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition

arXiv：[1409.1556]VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognitionintro：ICLR2015主要收获这篇文章给我的主要收获是：作者观察到了卷积网络中77的感受野可以用3层33的卷积来代替，这样做减小参数量，便于训练。关于VGG16VGG16中的16代表着有参数的层有16个VGG研究了卷积神经网络深度在大规模图像

四月的友人·2020-08-22 02:08

Very Deep Convolutional Networks For Large-Scale Image Recognition

VeryDeepConvolutionalNetworksForLarge-ScaleImageRecognition原文地址时间：2014Intro本文的VGG网络在2014年的ImageNet竞赛中分别在定位和分类上获得第一和第二，主要的贡献是使用了小的（3×3）卷积核使得网络可以拓展到16-19层深。ConvNetConfigurationsArchitecture整体结构使用了以下的部件3

luputo·2020-08-22 02:25

VGG-《Very deep convolutional networks for large-scale image recognition》翻译

原文：https://arxiv.org/abs/1409.15562015年摘要在这项工作中，我们研究了在大规模的图像识别中卷积神经网络的深度对其准确度的影响。我们主要贡献是对使用非常小的卷积核（3×3）架构的网络逐渐增加层数的全程评估，这表明通过将深度加到16-19个权重层可以实现对现有技术配置的显著改进。这些发现基于我们2014ImageNet挑战赛的应用，我们团队分别获得了本地化第一名和分

ShaneneD·2020-08-22 00:54

《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》论文阅读

这是一篇2015.04的论文。Abstract本文探索了神经网络的深度在大尺寸图像爱那个识别精度上的影响。我们主要的贡献是：完整地评估了一个用3x3卷积滤波器增加深度的网络，结果表明，当层数达到16-19层的时候，精度会有一个很好的提升。这个发现也使我们团队在ImageNetChallenge2014获得了定位第一名，分类第二名的主要原因。我们也证明了我们的模型在其他数据集上可以很好的泛化，并达到

Chris_zhangrx·2020-08-22 00:29

VGG - Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition

VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognitionICLR2015(oral)http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/research/very_deep/本文针对AlexNet的改进主要集中在网络的深度，depth。通过固定其他网络的结构和参数，来增加网络的深度（通过使用3*3的小卷积滤波器来增加网络深度

O天涯海阁O·2020-08-22 00:35

Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition

VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognition转载请注明：http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/39736509这篇论文是今年9月份的论文[1]，比较新，其中的观点感觉对卷积神经网络的参数调整大有指导作用，特总结之。关于卷积神经网络(ConvolutionalNeura

张雨石·2020-08-22 00:30

VGG：VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION译文

仅供参考，如有翻译不到位的地方敬请指出。论文地址：VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognition译文地址：http://blog.csdn.net/wspba/article/details/61625387摘要本文研究了深度对卷积网络在大规模图像识别中准确率的影响。本文的主要贡献是，对使用很小(3×3)的卷积滤波器来增加深度

小时候贼聪明·2020-08-22 00:56

(3) [ICLR15] Very deep convolutional networks for large-scale image recognition

计划完成深度学习入门的126篇论文第三篇，来自Oxford的KarenSimonyan教授在ILSVRC比赛上取得冠军后的论文，同时也是2015年ICLR上发表的论文。同时作者本人也强调本篇是继12年DeepConvolutionalNeuralNetworks的深入研究。摘要Abstract在本文中，我们研究了卷积网络深度在大尺度图像识别设置中对其准确率的影响。我们的主要贡献是使用一个带有非常小

gdtop818·2020-08-22 00:02

2014-VGG-《Very deep convolutional networks for large-scale image recognition》翻译

原文：http://xueshu.baidu.com/s?wd=paperuri%3A%282801f41808e377a1897a3887b6758c59%29&filter=sc_long_sign&tn=SE_xueshusource_2kduw22v&sc_vurl=http%3A%2F%2Farxiv.org%2Fabs%2F1409.1556&ie=utf-8&sc_us=454945

爱吃自己炒的土豆·2020-08-22 00:50

【论文阅读】Very deep convolutional networks for large-scale image recognition

论文简介：《VeryDeepConvolutionalNetworksForLarge-ScaleImageRecognition》文章出自牛津大学RoboticsReSearchGroup团队，在2014ILSVRC(ImageNetLargeScaleVisualRecognitionCompetition)竞赛中，团队在localisation（目标定位）和classification（分类

MoFMan·2020-08-22 00:19

论文阅读——VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION

前言之前有一段时间看了挺多深度学习方面的论文，但是由于时间方面的问题一直没来得及进行总结。最近一段时间突发奇想把自己看论文时的学习笔记给记录一下，由于之前没写过博文，所以排版可能会有点emmm...一言难尽。专业方面的知识，如果有理解不到位的地方欢迎各位大佬指教。ABSTRACT文章的主要工作：研究了卷积网络深度在大规模的图像识别环境下对准确性的影响。使用非常小的卷积核(3×3)架构对网络深度的增

雨•人·2020-08-22 00:06

深度学习研究理解10：Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition

本文是牛津大学visualgeometrygroup（VGG）KarenSimonyan和AndrewZisserman于14年撰写的论文，主要探讨了深度对于网络的重要性；并建立了一个19层的深度网络获得了很好的结果；在ILSVRC上定位第一，分类第二。一：摘要……从Alex-net发展而来的网络主要修改一下两个方面：1，在第一个卷基层层使用更小的filter尺寸和间隔；2，在整个图片和multi

whiteinblue·2020-08-21 23:31

Large-scale Video Classification with Convolution Neural Networks

Large-scaleVideoClassificationwithConvolutionNeuralNetworks摘要：卷积神经网络（CNNs）在图像识别问题中已经被当做一个有力的模型被建立起来。受这些成果的影响，我们在大规模的视频分类数据集上准备了大量的对于CNNs经验的评价，我们用了一个新的数据集，它包括一百万个YouTube视频，属于487个不同的类别。为了扩展CNN的在时间域的连通性，

leek1727·2020-08-20 16:42

R2-CNN: Fast Tiny Object Detection in Large-scale Remote Sensing Images论文解读

一、研究动机得益于卷积神经网络的迅速发展，目标检测作为计算视觉领域的基础任务也得到飞速发展，尤其是在日常场景（平视视角）中的数据集上表现喜人。但对于大尺度遥感图像的极小物体目标检测，其检测效果改进空间依旧很大。分析当前面临的挑战主要有以下几方面：（1）输入图片尺寸过大（18000×18192和27620×29200），现有目标检测方法效率低。（2）复杂背景对检测任务带来干扰（沙漠、植被、城区等不同

MingSun95·2020-08-20 01:06

The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine

http://infolab.stanford.edu/~backrub/google.htmlTheAnatomyofaLarge-ScaleHypertextualWebSearchEngineSergeyBrinandLawrencePage{sergey,page}@cs.stanford.eduComputerScienceDepartment,StanfordUniversity,St

夜泊枫桥·2020-08-20 00:36

每天一篇论文 332/365 Visual Semantic SLAM with Landmarks for Large-Scale Outdoor Environment

VisualSemanticSLAMwithLandmarksforLarge-ScaleOutdoorEnvironment每天一篇论文汇总list[Code](摘要-语义SLAM是自主驾驶和智能代理中的一个重要领域，它能使机器人实现高层次的导航任务，获得简单的认知或推理能力，实现基于语言的人机交互。本文将ORB-SLAM[1]、[2]的三维点云与PSPNet-101[3]卷积神经网络模型的语义

流浪机器人·2020-08-19 03:36

MIS-SLAM:Real-Time Large-Scale Dense Deformable SLAM System阅读笔记

论文名称：MIS-SLAM:Real-TimeLarge-ScaleDenseDeformableSLAMSysteminMinimalInvasiveSurgeryBasedonHeterogeneousComputing即：MIS-SLAM：基于异构计算的微创手术中的实时大规模密集可变形SLAM系统。1摘要实时的SLAM对于为外科医生或外科手术机器人提供为虚拟现实和增强现实技术非常有帮助。本文

qq_21696337·2020-08-19 03:54

Paper reading 3 LSD-SLAM: Large-Scale Direct Monocular SLAM

标题：LSD-SLAM：基于直接法的大范围单目即时定位和地图构建方法类似于特征点法中的ORB-SLAM,单目直接法的是LSD-SLAM.核心贡献是：将直接法应用到了半稠密的单目SLAM中，不需要计算特征点，还能构建半稠密的地图（梯度明显的像素位置）缺点是：对相机内参和曝光非常敏感，且相机快速运动时容易丢失；回环检测部分，仍然使用特征点法，不能摆脱特征点。摘要：本文提出一种基于直接法的单目SLAM算

try_again_later·2020-08-19 00:34

【Imagenet LSVRC系列模型】VGGnet-2014 Very deep convolutional networks for large-scale image recognition

SimonyanK,ZissermanA.Verydeepconvolutionalnetworksforlarge-scaleimagerecognition[J].arXivpreprintarXiv:1409.1556,2014.2014年ImageNet图像分类第二名，物体检测第一名。论文主要贡献：1：分别训练了深度从11-19的ABCDE五个网络模型（图1），探究了深度对CNN效果的影响

wy23333·2020-08-17 17:28

VGG：VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION论文笔记

论文地址：VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognition前言VGG模型在ILSVRC2014上大放异彩，虽然从VGG的诞生到现在已经2年多，但是它依然是目前最热门的模型网络之一。它最大的贡献是，将深度学习从AlexNet的时代推入到deepermodel的时代，第一次将模型深度提高到16层以上（当然还有同年的GoogLeNet

小时候贼聪明·2020-08-17 17:17

《Large-Scale Learnable Graph Convolutional Networks》论文理解

1.LGCL算法框架使得卷积神经神经网络无法直接应用于图数据的原因主要有两个：（1）图数据没有固定数量的领域节点；（2）图数据的节点没有显式或者隐式的顺序；在LGCL算法中，作者通过k-最大节点选择部分确定图数据的邻域节点以及领域节点的顺序;通过1-D卷积神经网络将节点的邻域信息进行卷积形式的信息聚合得到输出。下图为LGCL的算法流程图。2.k-最大节点选择k-最大节点选择的主要目的就是将图结构数

monster.YC·2020-08-17 16:12

VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION 网络主要部分梳理和网络应用

一.模型介绍成果出处和主要成果《VeryDeepConvolutionalNetworksForLarge-ScaleImageRecognition》文章出自牛津大学RoboticsReSearchGroup团队，在2014ILSVRC(ImageNetLargeScaleVisualRecognitionCompetition)竞赛中团队在localisation目标定位和classifica

诸峰之巅·2020-08-17 15:05

VGG-16、VGG-19(论文阅读《Very Deep Convolutional NetWorks for Large-Scale Image Recognition》)

论文阅读《VeryDeepConvolutionalNetWorksforLarge-ScaleImageRecognition》介绍这是卷积神经网络发展的一些主要网络LeNet（3个卷积层+2个降采样层+1个全连接层）CNN雏形AlexNet（5个卷积层+3个全连接层+1个softmax层本文所讨论的VGG就是基于LeNet、AlexNet提出的更深的卷积神经网络VGG主要采用增加卷积层的方法来

zz_走走停停·2020-08-17 15:19

VGG论文(Very Deep Convolutional NetWorks for Large-Scale Image Recognition) 学习笔记

这个笔记是对2014年VGG网络《VeryDeepConvolutionalNetWorksforLarge-ScaleImageRecognition》一些笔记。笔记按照文章的结构来做的。论文下载地址http://arxiv.org/pdf/1409.1556v6.pdf1.引言自2012年AlexNet神经网络引起大量的关注之后,大量的研究者在尝试着对它进行改进,如:在第1个卷积层中,使用更小

zhan建州·2020-08-17 15:44

VGG(very deep convolutional networks for large-scale image recognition)

论文：https://arxiv.org/pdf/1409.1556.pdf摘要：论文探索了卷积网络深度在大量图像重建任务中的精度，论文的主要贡献是使用一个3x3的卷积层，16-19权重层下的网络在图像任务中取得非常成功的成果。介绍：论文介绍了一堆其他研究者的工作，这里不再赘述。论文修整了卷积网络结构的参数，使用3x3的卷积层增加了网络的深度，添加了更多的卷积网络层。卷积结构：论文使用3x3卷积层

奔跑的林小川·2020-08-17 13:37

经典论文阅读《VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION》简短阅读笔记

本论文提出了大名鼎鼎的VGG网络结构。关键要点如下所示：2个stacked3*3卷积的作用（中间没有poolinglayer）的感受野和5*5的卷积的感受野一样;3个stacked3*3卷积的作用（中间没有poolinglayer）的感受野和7*7的感受野一样；那么本论文中提出的采用3*3的卷积的作用在于以下两点：1、makethedecisionfunctionmorediscriminativ

liqiming100·2020-08-17 13:37

图像分类经典卷积神经网络—VGGNet论文翻译（纯中文版）—用于大规模图像识别的深度卷积网络（Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Ima）

图像分类经典论文翻译汇总：[翻译汇总]翻译pdf文件下载：[下载地址]此版为纯中文版，中英文对照版请稳步：[VGGNet中英文对照版]VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognition用于大规模图像识别的深度卷积网络KarenSimonyan[*]&AndrewZisserman[†]VisualGeometryGroup,Dep

bigcindy·2020-08-17 11:23

Large-Scale Matrix Factorization with Distributed Stochastic Gradient Descent 阅读报告矩阵分解的分布式SSGD优化

刘平2019年9月4日核心思想基于DSGD对NMF非负矩阵分解算法进行优化。DSGD指通过对训练数据集进行一定的划分，在划分的每个数据子集里运行SSGD，通过每个子结果得到整个训练数据的结果。算法流程和感想NMF非负矩阵分解：Vn×m=Wm×kHk×nV_{n\timesm}=W_{m\timesk}H_{k\timesn}Vn×m=Wm×kHk×nNMF矩阵分解常采用的损失函数是：1.平方距离：

Hagtaril·2020-08-17 11:03

Very Deep Convolutional Networks For Large-Scale Image Recognition论文翻译总结

VGGnet论文：《VeryDeepConvolutionalNetworksForLarge-ScaleImageRecognition》1.概述本文是牛津大学visualgeometrygroup（VGG）KarenSimonyan和AndrewZisserman于2014年撰写的论文，主要探讨了网络深度对于网络的重要性，建立了16-19层的深度网络获得了Imagenet分类的冠军。2.网络架

穿越5极限·2020-08-17 11:18

VGGNet论文（Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition）（译）

VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognition仅供参考，个人水平有限，如有不足谢谢指正。原文地址：VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognition摘要在这项工作中，我们研究了卷积网络的深度对大规模图像识别任务精度的影响。我们的主要贡献是使用非常小（3×3）卷

hongbin_xu·2020-08-17 10:49

VGGNet来源论文《Very deep convolutional networks for large-scale image recognition》读后总结

VGGNet来源论文《Verydeepconvolutionalnetworksforlarge-scaleimagerecognition》读后总结）前言文章主要内容与贡献使用了更深的网络结构使用了更小的卷积滤波器最后献上数值实验前言这是一些对于论文《Verydeepconvolutionalnetworksforlarge-scaleimagerecognition》的简单的读后总结，首先先奉

geek12138_·2020-08-17 10:31

代谢环境的大规模重建和系统发育分析（Large-scale reconstruction and phylogenetic analysis of metabolic environments）

Large-scalereconstructionandphylogeneticanalysisofmetabolicenvironments摘要Ⅰ.引言Ⅱ.结果（Results）Ⅲ.讨论（Discussion）Ⅳ.材料和方法（MaterialsandMethods）1.代谢网络和相关数据2.鉴定种子化合物3.协方差相关分析4.系统演化分析，过渡速率和保护。作者：ElhananBorenstein

Wendy_WHY_123·2020-08-17 00:31

附件-代谢环境的大规模重建和系统发育分析（Large-scale reconstruction and phylogenetic analysis of metabolic environments）

Large-scalereconstructionandphylogeneticanalysisofmetabolicenvironments种子集识别对丢失或错误数据的敏感性紧密连接的组件统计信息环境属性2-羟基戊二酸的系统形态成为种子的概率与拓扑特征之间的相关性种子集数据的主成分分析代谢网络的重构紧密连接的组件分解系统发生模式和系统种子模式检测相关模态路径选取预测病原菌中外源氨基酸和辅因子Ta