large-scale 第5页

RSATree: Distribution-Aware Data Representation of Large-Scale Tabular Datasets for Flexible Visual

论文传送门视频作者浙江大学HonghuiMeiWeiChenYatingWeiYuanzheHuShuyueZhouBingruLin中南大学YingZhaoJiazhiXia摘要分析师通常会调查从统计数据汇总中得出的数据分布，这些统计汇总由图表（如直方图和合并的散点图）表示，以可视化和分析大型数据集。聚合查询是通过这样的过程隐式执行的。数据集时常会非常大；因此，应通过计算预定义的数据立方体来加快

algzjh·2020-08-10 15:53

Equalization Loss论文小结(CVPR2020)

CodeEqualizationLossforLong-TailedObjectRecognition该方法主要关注large-scale目标检测数据集上的长尾分布问题，在最新的LVIS数据上达到了SOTA

Marcus-Bao·2020-08-09 04:33

VGGNet: Very Deep Convolutional Networks For Large-Scale Image Recognition (2014) 全文翻译

作者KarenSimonyan∗&AndrewZisserman+（VisualGeometryGroup,DepartmentofEngineeringScience,UniversityofOxford，{karen,az}@robots.ox.ac.uk*当前工作公司：GoogleDeepMind+当前工作公司：UniversityofOxfordandGoogleDeepMind）摘要在这

魏晓蕾·2020-08-08 15:30

【点云】Large-scale Point Cloud Semantic Segmentation with Superpoint Graphs

目录1摘要2介绍3方法3.1基于全局能量的集合分割3.2建立超点图3.3嵌入超点3.4上下文分割1摘要我们提出一个基于深度学习的框架，来解决大规模点云的语义分割问题。我们认为点云的组织形式可以被SPG（SuperpointGraph）有效的捕获，SPG是从被分割为几何均匀部分的扫描场景中得到。SPGs提供了一个紧凑但是充足的目标上下文关系的表示，并可以被应用到图卷积网络。2介绍大规模点云的语义分割

zzl_1998·2020-08-06 13:57

Action Recognition-Temporal Attentive Alignment for Large-Scale Video Domain Adaptation——ICCV2019

Abstractimage-baseddomainadaptation,domainshiftinvideos,Twolarge-scaleDAdatasets(UCF-HMDB_full,Kinetics-Gameplay)Introductionvideoscansufferfromdomaindiscrepancyalongboththespatialandtemporaldirection

leiitbe23·2020-08-06 12:47

【论文笔记】PyTorch-BigGraph: A Large-scale Graph Embedding Framework（大规模图嵌入）

大规模图嵌入框架PBG，由Facebook开源。paper：https://mlsys.org/Conferences/2019/doc/2019/71.pdf基本思路：读入edgelist，对各node赋予一个vector，通过更新vector，使得connectedentities更加接近，unconnectedentities距离更远。PBG的出发点：图的scale！处理方法：graphpa

江户川柯壮·2020-08-05 10:45

对微信《Scalable Overload Control for Large-scale Microservice Architecture》论文的解读

这几年微服务大行其道，随之而来也产生了很多新的话题：服务注册和发现（常见解决方案如Consul,ZK,etcd)服务过载处理:熔断和降级（如Hystrix)…微信《ScalableOverloadControlforLarge-scaleMicroserviceArchitecture》这篇论文就是专门针对服务过载后的处理，提出了他们的解决方案。在服务过载时，一个常见的解决方案是限流。常见的限流方

沈鸿斌·2020-08-04 02:49

Fully-Convolutional Point Networks for Large-Scale Point Clouds

Abstract这项工作提出了一种通用的，完全卷积的网络架构，用于有效处理大规模3D数据。我们的方法的一个显着特点是它能够处理无组织的3D表示，例如点云作为输入，然后将它们内部转换为有序结构，以便能用3D卷积来进行处理。与从输入到输出维持无组织或有组织表示的传统方法相比，我们的方法具有操作存储器有效输入数据表示的优点，同时利用卷积操作的自然结构来避免冗余计算和存储网络中的空间信息。该网络消除了对原

爱傻笑的猪·2020-08-02 15:21

【视频显著性检测】Revisiting Video Saliency: A Large-scale Benchmark and a New Model【论文笔记】

论文链接该论文主要内容有两点：一、建立了包含场景更加丰富的数据集，二、提出了一个结合注意力机制的CNN-LSTM网络，作为视频显著性检测模型。数据集：已有的一些数据集，要么数量太少，要么场景单一，且annotation获取时是由任务驱使的不是自由观看的。【显著性检测的是freeview时人眼的凝视点】。我们建立了一个场景更加丰富的数据集，共1k份视频，由17名观察者标注完成。网络模型：网络结构如图

千草幽幽·2020-08-02 14:56

图神经网络论文阅读(四) Large-Scale Learnable Graph Convolutional Networks, KDD2018

本文的三位作者来自华盛顿州立大学，同之前的几篇论文一样，本文也是旨在解决如何在非欧的graph中获得适用于广义卷积的子图结构，并提出模型learnablegraphconvolutionallayer(LGCL)。LGCL根据值的排序，为每个特征自动选择固定数量的相邻节点，将图形数据转换成一维格式的网格状结构（在节点邻域矩阵上执行最大池化，得到top-k特征元素），从而可以对泛型图进行常规的卷积操

五月的echo·2020-08-02 13:35

[论文阅读]Camera Pose Voting for Large-Scale Image-Based Localization - ICCV2015

这是我在组会上讲的文章，当时跟着论文的行文思路来讲的，可惜没能讲得很清楚。现在打算用我自己的思路来介绍这篇文章，希望用尽可能易懂的方法来讲解清楚。也希望通过博客总结，来进一步提升自己的理解。——致我的第一次组会报告Image-BasedLocalization首先介绍一下什么是Image-BasedLocalization。随着计算机视觉的发展，现在人们可以利用SfM（structurefromm

蜗牛一步一步往上爬·2020-07-30 06:04

跟着白泽读paper丨A Large-Scale Analysis of the Security of Embedded Firmwares

ALarge-ScaleAnalysisoftheSecurityofEmbeddedFirmwares本文发表在USENIXSecurity2014，文章工作主要由法国Eurecom研究中心的研究者完成。第一作者是现工作于芬兰于韦斯屈莱大学的助理教授，AndreiCostin，主要研究方向是嵌入式固件和静态分析，在USENIX、WiSec上等会议上发表过文章。主要内容随着嵌入式系统在我们的社会中

复旦白泽战队·2020-07-29 14:27

Large-Scale Texturing of 3D Reconstructions 阅读笔记

LetThereBeColor!Large-ScaleTexturingof3DReconstructions来到了三维重建的最后一部，纹理重建！Abstract.3Dreconstructionpipelinesusingstructure-from-motionandmulti-viewstereotechniquesaretodayabletoreconstructimpressive,la

青其·2020-07-28 06:39

论文阅读之“NeXtVLAD: An Efficient Neural Network to Aggregate Frame-level Features for Large-scale VId...

这是第2届YouTube8M短视频分类大赛的第3名的论文。论文内容主要是是对NetVLAD进行改进。NetVLAD的一大缺点在于编码后得到的特征维度太高了。假设NetVLAD中簇的数量是，每个簇中心向量的维度是，那么编码后每个视频对应的表示向量维度就是。后面再接个隐层将编码特征嵌入到低维空间中，那么这个隐层包含的参数就有个（在比赛中设定N=2048、K=128、H=1024，那么这一层的参数就

妖皇裂天·2020-07-28 04:44

semantic3d.net:a new large-scale point cloud classification benchmark（学习笔记一）

前言在此之前看过的点云论文都是看一篇是一篇，未尝写过博客记录下学习心得，时间久了自己都记不得内容了，前段时间看到舍弟写的博客，遂觉自己也有必要将所看论文写成博客记录所获心得。本篇博客是将英文论文翻译成中文。以下为全文汉译。未完待续，更新中……semantic3d网络：一种新的大规模点云分类基准TimoHackela,NikolaySavinovb,LuborLadickyb,JanD.Wegn

祖国统一急先锋·2020-07-15 14:07

Large-Scale Music Annotation and Retrieval:Learning to Rank in Joint Semantic Spaces

这篇文章主要介绍联合多个空间（下面介绍有哪些空间）进行学习，使用learningtorank训练得到排序函数，完成音乐方面的预测任务每一个预测任务可任务是一个空间：1.Artistprediction：输入一首歌曲，或一个音乐片段，返回一个有序的歌手列表2.Songprediction：输入一个歌手，返回一个有序的歌曲列表3.SimilarArtists：输入一个歌手，返回一个有序的相似歌手列表4

SamDing·2020-07-14 09:34

人脸识别-3D:Learning from Millions of 3D Scans for Large-scale 3D Face Recognition

LearningfromMillionsof3DScansforLarge-scale3DFaceRecognition从百万张3D人脸图片中学习3D人脸识别2018CVPR西澳大利亚大学摘要原文译文Inthisbackdrop,weproposeamethodforgeneratingalargecorpusoflabeled3Dfaceidentitiesandtheirmultipleins

alfred_torres·2020-07-14 07:05

论文阅读--Fully-Convolutional Point Networks for large-Scale Point Clouds

自我感悟这一篇文章着重的贡献体现在几个方面，第一，该网络可以处理large-scale的无规则输入，并且在内部转化为有规则的结构进行处理。

Little_sky_jty·2020-07-13 19:34

VGGNet论文翻译—Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition

VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognitionKarenSimonyan[*]&AndrewZisserman[†]VisualGeometryGroup,DepartmentofEngineeringScience,UniversityofOxford{karen,az}@robots.ox.ac.uk用于大规模图像识别的深

bigcindy·2020-07-10 22:43

论文阅读：Knowledge Guided Disambiguation for Large-Scale Scene Classification with Multi-Resolution CNNs

转载请注明本文出处，谢谢。场景分类文献阅读目前共有两篇：（一）论文阅读：ScenerecognitionwithCNNs:objects,scalesanddatasetbias（二）论文阅读：KnowledgeGuidedDisambiguationforLarge-ScaleSceneClassificationwithMulti-ResolutionCNNs论文链接：KnowledgeGui

王屋山下的鸡腿菇·2020-07-10 03:18

Knowledge Guided Disambiguation for Large-Scale Scene Classification With Multi-Resolution CNNs》阅读笔记

《KnowledgeGuidedDisambiguationforLarge-ScaleSceneClassificationWithMulti-ResolutionCNNs》阅读笔记图像分类中遇到的困难，以及针对这些困难本文方法的优势在哪里？场景分类中遇到的困难：1、场景的类别常常通过多个信息（局部目标，全局布局，背景信息）综合确定，这使得分类的类间差距很大。2、随着场景类别的增多，在大规模图像

图像检索_分类·2020-07-09 21:27

VGGNet 阅读理解 - Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition

论文理解-VGGNet-VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognition[VGG-Paper][原文地址-Verydeepconvolutionalnetworksforlarge-scaleimagerecognition]一篇对VGGNet理解比较详细的博客，很长很详尽，十分受用.转载并非常感谢原博主-Yuens’sBlog

AIHGF·2020-07-09 21:15

Large-Scale Scene Classification Using Gist Feature

1.论文介绍使用GIST特征对于场景图片进行分类。对于分类器的选择，作者使用了基于L2正则，L2损失的SVC方法，和基于核函数的SVM两种分类器。并在GIST特征的多尺度，多方向，不同划分图像块的三个方面进行了实验，结果表明带有核函数的SVM在提取GIST特征时使用18个方向，5个尺度，并使用4*4的划分卷积图像可以达到最好的分类结果。2.方法介绍2.1二维的Gabor滤波器对于二维的Gabor滤

LIUHUANUCAS·2020-07-09 08:58

【遥感图像目标检测】数据集DOTA: A Large-scale Dataset for Object Detection in Aerial Images

【遥感图像目标检测】数据集DOTA:ALarge-scaleDatasetforObjectDetectioninAerialImages1.论文：2.摘要：3.数据统计：4.下载地址：1.论文：论文地址：https://arxiv.org/pdf/1711.10398.pdf2.摘要：目标检测是计算机视觉中的一个重要而富有挑战性的问题。尽管过去十年已经见证了目标检测的主要进步的自然场景，但由于缺

Memory逆光·2020-07-08 23:07

论文笔记 - 《Very Deep Convolutional Networks For Large-Scale Image Recognition》精典

基于卷积神经网络的图像分类（经典网络）作者：KarenSimonyan&AndrewZisserman（两位大神）单位：牛津大学（VisualGeometryGroup）发表会议时间：arXiv2015（arXiv是一个网站，可以预先把idea发布到上面，这样可以防止paper发表之前，自己的idea被别人使用）ImageNetLarge-ScaleVisualRecognitionChallen

Tom Boom·2020-07-08 07:18

Pregel: A System for Large-Scale Graph Processing(译)

Pregel:ASystemforLarge-ScaleGraphProcessing(译)2012-09-1622:12:06|分类：搜索与分布式|标签：pregelgoogle论文图计算作者：GrzegorzMalewicz,MatthewH.Austern.etc.GoogleInc2010-6原文：http://people.apache.org/~edwardyoon/documents

strongwangjiawei·2020-07-08 06:52

一周一论文（翻译）——[SIGMOD 2015] Congestion Control for Large-Scale RDMA

本文主要解决的问题是在RoCEv2体系中，基于优先级的拥塞控制PFC是一种粗粒度的机制。它在端口（或端口加优先级）级别上运行，并且不区分流。PAUSE机制是基于每个端口（和优先级）的，而不是基于每个流的。这将导致Unfairness和Victimflow等问题。为了解决这个问题，作者提出了DCQCN机制，DCQCN提供快速收敛以达到公平性，实现高链路利用率，确保低队列建立和低队列振荡。并且为了优化

MasterT-J·2020-07-07 20:32

Efficient Large-Scale Stereo Matching论文解析

EfficientLarge-ScaleStereoMatching解析@(sinbad)[[email protected]]这是一篇2010年ACCV的立体匹配方面的论文，该文提出的算法主要用于在双目立体视觉中进行快速高清晰度图像匹配。算法基本思想为：通过计算一些支持点组成稀疏视差图，对这些支持点在图像坐标空间进行三角剖分，构建视差的先验值。由于支持点可被精确匹配，避免了使用其余点进行匹配

dkunktpwqynrw7574·2020-07-07 07:15

论文《Efficient Large-Scale Stereo Matching》学习

摘要我们的方法通过对一组可进行鲁棒匹配的支撑点进行三角剖分，减少了剩余支撑点的匹配模糊性，从而在差异的基础上建立了先验。这允许有效地利用不均匀搜索空间，产生精确的密集重建而不需要全局优化。1.介绍双目图像的深度估计是低层视觉的核心问题，是多视点重建等领域的重要组成部分。为了在自动驾驶等应用中具有实际应用价值，视差估计方法的运行速度应该类似于其他低级的视觉处理技术，例如边缘提取或兴趣点检测。由于深度

Orange Wu·2020-07-06 19:25

论文翻译 DOTA:A Large-scale Dataset for Object Detection in Aerial Images

简介：武大遥感国重实验室-夏桂松和华科电信学院-白翔等合作做的一个航拍图像数据集摘要：目标检测是计算机视觉领域一个重要且有挑战性的问题。虽然过去的十几年中目标检测在自然场景已经有了较重要的成就，但在遥感图像上却进展缓慢，原因不仅仅体现在图像规模的庞大及多样性、物体定位问题和地球表面物体实例的形状检测上，还因为遥感场景中具有良好注释的数据集过于匮乏。为了推进在EarthVision，又称EarthO

weixin_34081595·2020-07-06 00:26

TrackingNet: A Large-Scale Dataset and Benchmark for Object Tracking in the Wild 数据集！！！

苦苦等了好久好久，终于等到这么一个是用于目标跟踪的超大数据集了！本数据集特色总结如下：1，规模大：包含3万+个视频以及1420万个标注框——真的是爽到哭啊，OTB100才100个视频算什么？ImageNetVideo2015才3000多个视频又算什么？；2，专为目标跟踪设计：不像一般的大数据库都是隔几帧标注一个目标，这个数据集每个图片的目标都标注了——贴心啊；3，前景好：作者将SiameFC算法在

aiqiu_gogogo·2020-07-04 10:58

DOTA: A Large-scale Dataset for Object Detection in Aerial Images论文笔记

文章目录1.Introduction1.1区别1.2数据集简介2.AnnotationofDOTA3.PropertiesofDOTA4.EvaluationsAttention:论文解读的博客原文发布于个人github论文合集欢迎关注，有想法欢迎一起讨论！私信评论均可。后面有些语法在CSDN的markdown上不支持，导致显示bug，我就懒得改了，有需求直接访问原博客查看。创建人github论文

chaser_ming7·2020-07-04 00:43

DOTA: A Large-scale Dataset for Object Detection in Aerial Images 翻译

DOTA：用于航空图像中目标检测的大规模数据集原文：https://arxiv.org/pdf/1711.10398.pdf官网：https://captain-whu.github.io/DOTA/dataset：https://captain-whu.github.io/DOTA/dataset.htmlAbstract对象检测是计算机视觉中一个重要且具有挑战性的问题。尽管过去十年见证了自然场

_likyoo·2020-07-04 00:52

CIKM 2017 Tutorial: Construction and Querying of Large-scale Knowledge Bases

Intoday'scomputerizedandinformation-basedsociety,peopleareinundatedwithvastamountsoftextdata,rangingfromnewsarticles,socialmediapost,scientificpublications,toawiderangeoftextualinformationfromvariousd

Omni-Space·2020-07-02 13:00

TrackingNet阅读笔记：A Large-Scale Dataset and Benchmark for Object Tracking in the Wild

最近论文精读的少了，就不太在博客发表TrackingNet是发表在ECCV2018上的一篇目标跟踪方面的论文，由题目可以看出来，提出了一个大规模的目标跟踪数据集和一个评测的Benchmark，数据集的内容针对的是intheWild现在数据集已经开放下载，详情可以看官方网站https://tracking-net.org/，未来我可能也会跟进这个数据集的使用。总结下来，这篇文章有三方面内容：提出了一

Fan72·2020-07-02 00:59

A Benchmark on Tricks for Large-scale Image Retrieval

ABenchmarkonTricksforLarge-scaleImageRetrieval摘要1、引言2.预处理技巧2.1数据清理和实验2.2小规模验证集2.3实验结果3、学习表示4、后处理技巧4.5实验结果4.5.1多特征集成4.5.2DBA/QEandPCAw4.5.3重排序4.5.4谷歌地标检索大赛5、结论摘要关于度量学习已进行了许多研究，而度量学习已成为实例级图像检索的最佳执行方法中的关

一诺长安·2020-07-01 17:01

论文研读之《RandLaNet: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds》

论文：https://arxiv.org/pdf/1911.11236.pdf代码：https://github.com/QingyongHu/RandLA-Net应用领域：大场景（如室外）的点云语义分割数据集：Semantic3DSemanticKITTIS3DIS主要贡献：提出更快的点云语义分割模型。对比现有的采样方法，发现随机采样最好。为了减小随机采样丢失的信息，提出局部特征采样器，包括Lo

小鸟张开翅膀·2020-07-01 15:33

【点云识别】RandLA-Net: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds (CVPR 2020 Oral)

RandLA-Net:EfficientSemanticSegmentationofLarge-ScalePointClouds本文介绍一篇cvpr2020里面关于大场景下点云分割的文章。论文代码1.问题为了解决的问题很直接，超大规模的点云分割2.思想网络架构如上，本文花了大量的时间论述针对超大规模的点云场景，目前只能使用随机采样这种快速的采样方法。对比部分可以详见论文。为了与随机采样这种方法相适

orientliu96·2020-07-01 12:04

论文阅读003-VGGNet-Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition

自从2012的AlexNet横空出世后，卷积神经网络算是在CV领域越来越火热了。对AlexNet的改进有很多，作者着眼于改进网络的深度，并且网络全部层都使用3*3卷积过滤器。作者公布了两个表现最好的模型http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/research/very_deep/网络结构1、图像输入：图像调整为224*224，统一减去训练集像素均值2、统一使用3x3卷积核（

半夜萤火虫·2020-07-01 12:43

【论文笔记】Large-scale Semantic Parsing without Question-Answer Pairs

背景什么是Freebase（什么是知识库）：CuratedKBs知识库是由结构化的三元组（entity,relation/property,entity）所表达的知识组成的知识库，如果把这个三元组用起点-边-终点来表示，这个知识库就可以被表示为指示图。代表：FreebaseExtractedKBs知识库则是直接从网页中抽取实体关系三元组所组成的知识库，这样的知识更多是自然语言的形式表达的，涉及到e

MestuleFire·2020-07-01 11:15

大规模超文本网络搜索引擎解析 [ The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine ]

TheAnatomyofaLarge-ScaleHypertextualWebSearchEngineSergeyBrinandLawrencePage{sergey,page}@cs.stanford.eduComputerScienceDepartment,StanfordUniversity,Stanford,CA94305摘要1.引言1.1网页搜索引擎的崛起：1994-20001.2谷歌：

IIcyZhao·2020-07-01 10:35

[论文笔记] [2015] Deep Convolutional Networks on Graph-Structured Data

这是15年的一篇论文，是JoanBruna等人对13年的工作SpectralNetwork[1]做出的改进，主要解决两个了问题：spectralnetwork拓展到大规模数据（large-scale,high-dimensional

Alexzhuan·2020-07-01 04:09

论文笔记-LSHTC: A Benchmark for Large-Scale Text Classification-2015

lingpy·2020-07-01 03:05

CVPR 2020——RandLA-Net: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds （已开源）

CVPR2020|RandLA-Net:大场景三维点云语义分割新框架（已开源）Authors(一)Abstract(二)Introduction(三)RelatedWork(四)RandLA-Net4.1.Overview4.2.Thequestforefficientsampling4.3.LocalFeatureAggregation4.4.Implementation(五)Experimen

Dujing2019·2020-07-01 01:41

[LGCN论文笔记]：Large-Scale Learnable Graph Convolutional Networks

文章目录Abstract补充：如何理解inductivelearning与transductivelearning?1.Introduction2.RelatedWork图卷积网络（GCNs）图注意网络（GATs）3.Methods3.1ChallengesofApplyingConvolutionalOperationsonGraphData3.2LearnableGraphConvolutio

yyl424525·2020-06-30 11:42

菜鸟笔记之《Large-Scale Learnable Graph Convolutional Networks》

本文是发表在KDD会议上的一篇文章，以大规模可学习图卷积神经网络为研究内容，作者来自于华盛顿大学。在笔者看过的很多graphembedding的论文中，华盛顿大学出现过很多次，看来在该领域华盛顿大学很优秀呀。言归正传，我将从以下三个方面，相关工作、模型算法、实验设计进行总结阐述。1.相关工作众所周知，深度学习领域，卷积神经网络CNN功能强大，无论是在图像识别，自然语言处理，机器翻译等领域，都有很出

mying_三丘·2020-06-30 05:19

大规模图像检索深度特征：Large-Scale Image Retrieval with Attentive Deep Local Features

在今年CVPR的“RevisitingOxfordandParis_Large-ScaleImageRetrievalBenchmarking”一文中，对比了当前几种比较优异的图像检索算法在landmark中的表现，其中由“Large-ScaleImageRetrievalwithAttentiveDeepLocalFeatures”提出的DELF特征展现出最为突出的检索精度。论文摘要：我们提出了

Shawn0901·2020-06-27 13:00

试译Google Dapper：Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure

最近在研究分布式链路跟踪系统，GoogleDapper当然是必读的论文了，目前网上能搜到一些中文翻译版，然而读下来个人感觉略生硬；这里试着在前人的肩膀上重新翻译一遍这个论文，权当是个人的学习笔记，如果同时能给其他人带来好处那就更好了。同时把译文放到了github，如您发现翻译错误或者不通顺之处，恳请提交githubPR:https://github.com/AlphaWang/alpha-dapp

AlphaWang·2020-06-27 11:17

论文笔记：Revisiting Oxford and Paris: Large-Scale Image Retrieval Benchmarking

RevisitingOxfordandParis:Large-ScaleImageRetrievalBenchmarking(CVPR2018)github:https://github.com/filipradenovic/revisitopOxford5K和Paris6k一直是图像检索中最受欢迎的数据集，主要原因是其每一组中图片数量较多。然而，由于数据集年份较久，标注观点等的变化，两个数据集都

二楼后座Scarlett·2020-06-27 09:03

论文笔记：Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition

前言论文：VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognition一、INTRODUCTION作者在这篇论文中提出了如何解决卷积网络深度的问题。作者先是固定好模型的其他部分参数，然后通过增加一些卷积层来逐渐增大网络的深度，而且作者的卷积层使用的是非常小的卷积核Inthispaper,weaddressanotherimportantas

ReWz·2020-06-26 01:47

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