recognition

论文阅读：Zoom-Net：Mining Deep Feature Interactions for Visual Relationship Recognition(ECCV18)

这篇论文有两个亮点，第一个是SCA-Module，第二个是损失函数的求法。整个框架还是很简洁明了的，就不多说了。1.Spatiality-Context-ApperanceModule（SCA-M）总共计算了五种特征，主宾各一种，谓语三种。图上画得挺清楚的，就不细说了。谓语的三种特征计算的这种结构叫做ContrasiveROIPooling，是用来感知空间位置关系的主语和宾语的计算结构叫做Pyra
糖豆豆今天也要努力鸭·2023-01-12 08:09

NetVLAD: CNN Architecture for Weakly Supervised Place Recognition

NetVLAD:CNNArchitectureforWeaklySupervisedPlaceRecognitionNetVLAD:用于弱监督位置识别的CNN架构ReljaArandjelovic,PetrGronat
Grace_yanyanyan·2023-01-12 07:16

【读点论文】CosFace: Large Margin Cosine Loss for Deep Face Recognition，从损失函数的角度优化人脸识别

CosFace:LargeMarginCosineLossforDeepFaceRecognition由于深度卷积神经网络(CNNs)的发展，人脸识别取得了非凡的进步。
羞儿·2023-01-11 23:08

SphereFace的翻译，解读以及训练

前段时间，由于工作需要，学习了一下论文《SphereFace:DeepHypersphereEmbeddingforFaceRecognition》,收获挺大的，这几天刚好有空，就整理了一下。
qianqing13579·2023-01-11 23:37

【人脸识别】ElasticFace：基于Cosface和ArcFace改进的弹性Margin loss

论文题目：《ElasticFace:ElasticMarginLossforDeepFaceRecognition》论文地址：https://arxiv.org/pdf/2109.09416v4.pdf
姚路遥遥·2023-01-11 23:07

[论文阅读]词汇树 Scalable Recognition with a Vocabulary Tree

论文阅读，记录一下自己阅读论文的收获，如有谬误，希望能得到指正！------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------词汇树在图像检索领域用的
蜗牛一步一步往上爬·2023-01-11 17:25

图神经网络EEG论文阅读和分析：《EEG-Based Emotion Recognition Using Regularized Graph Neural Networks》

摘要：脑电图(EEG)通过电极测量大脑不同区域的神经元活动。现有的许多基于EEG的情绪识别研究并没有充分利用EEG通道的拓扑结构。在本文中，提出了一种正则化图神经网络(RGNN)用于基于脑电图的情绪识别。RGNN考虑了不同脑区域之间的生物拓扑结构，以捕捉不同脑电信号通道之间的局部和全局关系。具体来说，通过图神经网络中的邻接矩阵来建模脑电图信号的通道间关系，其中邻接矩阵的连接和稀疏性受到人类大脑组织
KPer_Yang·2023-01-11 12:37

EEG-SEED数据集作者的---基线论文阅读和分析

《InvestigatingCriticalFrequencyBandsandChannelsforEEG-basedEmotionRecognitionwithDeepNeuralNetworks》方法
KPer_Yang·2023-01-11 12:07

VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION

Abstract本文的工作，在大规模图像识别背景下，我们探究了卷积网络的深度对图像识别的准确性。我们的主要贡献是使用很小的（3×3）卷积滤波器的架构对深度不断增加的网络进行了彻底评估，这表明通过将深度推至16–19个权重层，可以实现对现有技术配置的显著改进。这些发现是我们2014年ImageNet挑战赛提交的基础，我们的团队在图像定位和图像分类方面分别获得了第一名和第二名。我们还表明，我们的表示可
好的ID有点难·2023-01-11 11:31

Deep Residual Learning for Image Recognition

Abstract深度很深的神经网络是很难训练的，我们提出了一个残差学习框架，以简化比以前使用的网络更深的网络的训练。我们明确地将提及的层表述为输入的学习残差函数，而不是学习本文未提及的其他函数。根据经验表明，残差网络是更容易优化的。此外，显著增加网络的深度是可以提高准确性的。在ImageNet数据集上，我们评估了深度高达152层的残差网络——比VGG网络深8倍，但复杂度仍然较低。这些残差网络的集合
好的ID有点难·2023-01-11 11:31

Triplet Loss原理和代码实现

TripletLoss原理和代码实现TripletLoss原理TripletLoss代码实现TripletLoss原理Tripletloss最先在FaceNet:AUnifedEmbeddingforFaceRecognitionandClustering
ddingddong~·2023-01-11 10:55

运行 WuJie1010/Facial-Expression-Recognition.Pytorch 的 代码

运行WuJie1010/Facial-Expression-Recognition.Pytorch的代码通过idea打开，这些依赖全部都用最新的，直接让idea解决依赖就行了，py用的是3.7是可以的。
Jonathan Star·2023-01-11 10:29

ViT(Version Transformer)原始论文解读

AnImageisWorth16x16WordsTransformersforImageRecognitionatScalepaper：2010.11929.pdf(arxiv.org)code：google-research
Trouble..·2023-01-11 07:20

对于深度学习中训练集（train set）验证集(validation set)和测试集（test set）的理解

验证集的功能本文用两个流程图来解释如何更好的区分训练集验证集以及测试集的功能文章目录实验中网络训练集，测试集，验证集的功能前言一、训练集验证集和测试集的理论解释二、流程图解释1.在论文[ConvolutionalNeuralNetworksforRecognitionofLymphoblastCellImages
松鼠姐～·2023-01-11 02:26

交叉验证（Cross Validation）

一、训练集vs.测试集在模式识别（patternrecognition）与机器学习（machinelearning）的相关研究中，经常会将数据集（dataset）分为训练集（trainingset）跟测试集
梦寐_·2023-01-11 02:23

ECCV 2022 | 白翔团队提出CAN：手写数学公式识别新算法

文档图像分析与识别专委会本文简要介绍ECCV2022录用的论文“WhenCountingMeetsHMER:Counting-AwareNetworkforHandwrittenMathematicalExpressionRecognition
Amusi（CVer）·2023-01-10 21:44

【学习记录】Online Realtime Action Recognition based on OpenPose使用教程

目录一、环境配置二、下载预训练模型三、测试和训练一、环境配置1.使用anaconda创建一个新环境py36OpenPosecondacreate-npy36OpenPosepython=3.62.按顺序安装以下模块condainstalltensorflow-gpu=1.13pipinstallopencv-python==3.4.2.17pipinstallkeras==2.2.4pipinst
行云流水剑·2023-01-10 17:15

HRNet的学习笔记

1HRNet论文学习论文：《DeepHigh-ResolutionRepresentationLearningforVisualRecognition》arxiv链接：https://arxiv.org
songyuc·2023-01-10 14:37

face_recognition人脸识别项目

本项目的人脸识别是基于业内领先的C++开源库dlib中的深度学习模型，用LabeledFacesintheWild人脸数据集进行测试，有高达99.38%的准确率。但对小孩和亚洲人脸的识别准确率尚待提升。环境配置：基于windows10下dlib19.7.0dlib-19.7.0-cp36-cp36m-win_amd64.whlpipinstalldlib-19.7.0-cp36-cp36m-win
zmj52·2023-01-10 13:36

在CentOS7下的OpenCV环境搭建与基于C++的人脸辨认(Face Recognition)参考指南

本文分为两个部分，一个是OpenCV的搭建，一个是人脸识别程序的----强烈推荐浏览完全文再进行操作----OpenCV搭建OpenCV的官方文档：InstallationinLinux文档上说，有两种安装方式，第一种是只安装核心模组(Buildcoremodules)，另一种是外加opencv_contrib模组。在第一开始做该项目时，在编译我的C++程序时发现face.hpp的头文件不存在，于
ElementQi·2023-01-10 13:04

Micro-expression recognition with supervised contrastive learning基于对比监督学习的微表情识别

Micro-expressionrecognitionwithsupervisedcontrastivelearning基于对比监督学习的微表情识别——2022PRL文章链接：https://www.sciencedirect.com
福芙芙_growing·2023-01-10 12:41

计算机视觉 (CV) 相关的会议或期刊投稿时间

*红色代表在CV里具有一定影响力会议CCFAIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(CVPR)2021PaperSubmissionDeadline2020
今 晚 打 老 虎·2023-01-10 11:08

Multi-Task GANs for View-Specific Feature Learning in Gait Recognition论文翻译以及理解

Multi-TaskGANsforView-SpecificFeatureLearninginGaitRecognition论文翻译以及理解今天想尝试一下翻译一篇自己读的论文。写的不好，后续慢慢改进。
cool whidpers·2023-01-10 11:06

时间序列模式识别_空气质量传感器数据的时间序列模式识别

ExploratoryDataAnalysis∘2.1PatternChanges∘2.2CorrelationBetweenFeatures·3.AnomalyDetectionandPatternRecognition
柠檬大饭饭·2023-01-10 10:37

python 金融时间序列分析_利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python

JeremyCuruksuForecastingtheevolutionofeventsovertimeisessentialtomanyapplications,suchasoptionpricing,diseaseprogression,speechrecognition
weixin_39955925·2023-01-10 10:06

模式识别笔记与感悟（1）

模式识别通识PatternRecognition即模式识别，字面意思就是要：将模式认识出来，再将其区别开来。用数学语言更抽象地去理解则可以表
老羴羊不膻·2023-01-10 08:14

Bag of Tricks for Long-Tailed Visual Recognition with Deep Convolutional Neural Networks

长尾分布在图像识别中的相关技巧总结背景目前图像识别领域在长尾分布上存在着巨大挑战，类总是展现出数据不平衡，虽然一些复杂的方法和改良方案（eg：调整特征、损失函数）都起到了一定的作用，但是这些方法可能会发生冲突，目前并没有一个具体的实验指导原则，说明这些方法结合的有效性。本文主要内容总结了目前所有在图像识别中的长尾分布主流的技巧方法，并且做了相关的对照试验，对比出每一类中效果最好的，并且提出了一种不
熠regina·2023-01-09 20:55

[CVPR 2018] Zero-Shot Visual Recognition Using Semantics-Preserving Adversarial Embedding Networks

[paper]摘要：作者提出了SP-AEN，即语义保持对抗嵌入网络，来解决基于嵌入的零样本方法的固有问题——语义损失。语义损失：是指在训练阶段，如果一些语义对训练类别是没有判别性的，它们很可能会被丢弃。但是这些语义可能对识别测试类是很关键的。框架图如上，上面的分支是语义嵌入网络，下面分支是自编码器结构。上面的分支是用来学习视觉到语义的映射，在嵌入空间年关联已见类和未见类。下面的分支用来弥补语义损失
一亩高粱·2023-01-09 13:07

论文创新及观点2

题目Zero-ShotVisualRecognitionusingSemantics-PreservingAdversarialEmbeddingNetworks摘要基于visual-semanticembedding
big_matster·2023-01-09 13:35

PCL_3D物体识别之描述符_descriptors

http://robotica.unileon.es/index.php/PCL/OpenNI_tutorial_4:_3D_object_recognition_(descriptors)3D对象识别是点云处理最主要的应用之一
yamgyutou·2023-01-09 13:28

PCL：点云特征描述子3D_object_recognition_(descriptors)

https://pointclouds.org/翻译自该网站：http://robotica.unileon.es/index.php/PCL/OpenNI_tutorial_4:_3D_object_recognition
Upupup6·2023-01-09 13:22

LeNet-5源代码（详注）、mnist_data及论文

LeNet-5是论文Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition（IEEE-1998）提出的一种用于手写体字符识别的卷积神经网络模型。
避暑客·2023-01-09 10:51

用tensorflow搭建的lenet网络➕源代码

LeNet:《Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition》CNN的开山之作，也是手写体识别经典论文。
IT little white·2023-01-09 10:17

c语言神经网络实验报告,LeNet-5: LeNet-5神经网络，C语言写成，不依赖任何第三方库。附带MNIST字符集测试demo...

LeNet-5神经网络介绍根据YANNLECUN的论文《Gradient-basedLearningAppliedToDocumentRecognition》设计的LeNet-5神经网络，C语言写成，不依赖任何第三方库
石之龙·2023-01-09 10:16

【转载】关系抽取之远程监督算法

关系抽取综述二、远程监督关系抽取算法的滥觞三、多实例学习和分段最大池化四、句子级别的注意力机制一、关系抽取综述信息抽取是自然语言处理中非常重要的一块内容，包括实体抽取（命名实体识别，NamedEntityRecognition
byn12345·2023-01-09 09:28

DRCNN: Dynamic Routing Convolutional Neural Network for Multi-View 3D Object Recognition（2）

接上文，通过将DRL插入到CNN中，我们提出了用于3D物体识别的DRCNN算法。而且，每个3D物体视图的特征都是被同一个CNN1提取出来的。然后这些特征点通过提出的DRL形成新的特征从而代表3D物体。然后，作为输入，新的特征传播到CNN2中生成相应的形状描述符来完成分类或检索工作。论文第三部分C部分，讲述MVCNN中的视图层和DRCNN中DRL的关系作者一上来先说，经过研究发现，MVCNN中的视图
qq_40864007·2023-01-09 08:19

【论文导读】Online Training Data Poisoning of Autonomous Driving Systems

1.IntroductionDeeplearningisincreasinglybeingdeployedforreal-worldapplicationslikeself-driving,facerecognitionsystems
城南方铭·2023-01-09 07:07

python虚拟人脸生成_10行Python代码实现简单人脸识别

测试环境:Python3.6.5MacBookPro(10.13.6)ageitgey/face_recognitiongithub.com安装debug：安装方法：pip3installface_recognition
weixin_39548968·2023-01-08 21:49

AlexNet网络结构详解与代码复现

CSDN博客：pytorch中的卷积操作详解_太阳花的小绿豆的博客-CSDN博客_pytorch卷积一、简介AlexNet是2012年ISLVRC2012（ImageNetLargeScaleVisualRecognitionChallenge
放风筝的猪·2023-01-08 15:35

ResNet

论文：DeepResidualLearningforImageRecognition从AlexNet(7层)到VGGNet(16–>19层)再到GoogLeNet(22层)，似乎是网络越深(复杂，参数多
pyStar_公众号·2023-01-08 10:32

尝试搭建本地语音转文字系统[1]

安装百度飞桨PaddleSpeech前言安装平台平台简单介绍开始安装安装Paddlepaddle（GPU版本）安装PaddleSpeech测试样例ASR（AutomaticSpeechRecognition
Transistor_Red·2023-01-08 09:54

OCR字符识别技术总览

OCR的定义与应⽤场景OCR英⽂全称是OpticalCharacterRecognition，中⽂叫做光学字符识别。
菜菜的tunning·2023-01-08 06:28

车牌识别1：License Plate Detection and Recognition in Unconstrained Scenarios阅读笔记

一、WHAT论文下载地址：LicensePlateDetectionandRecognitioninUnconstrainedScenarios[pdf]github的项目地址：alpr-unconstrained
weixin_30588907·2023-01-08 05:21

给你的树莓派部署一个车牌识别系统

代码仓库1、码云Gitee：https://gitee.com/yangkun_monster/raspberrypi-License-Plate-Recognition2、Github：https:/
树莓派爱好者基地·2023-01-08 05:50

统一的NER识别模型-Unified NER

论文：UnifiedNamedEntityRecognitionasWord-WordRelationClassification地址：https://arxiv.org/abs/2112.10070截止到
just do it now·2023-01-07 21:39

简单有效，来看看这个NER SOTA！

论文：LabelSemanticsforFewShotNamedEntityRecognition发表方：AmazonWebServic
zenRRan·2023-01-07 21:06

一种全新易用的基于Word-Word关系的NER统一模型，刷新了14种数据集并达到新SoTA...

论文：UnifiedNamedEntityRecognitionasWord-WordRelationClassification链接：https://arxiv.org/pdf/2112.10070.
zenRRan·2023-01-07 21:05

深度残差网络（ResNet）之ResNet34的实现和个人浅见

的实现和个人浅见一、残差网络简介残差网络是由来自MicrosoftResearch的4位学者提出的卷积神经网络，在2015年的ImageNet大规模视觉识别竞赛（ImageNetLargeScaleVisualRecognitionChallenge
rothschildlhl·2023-01-07 20:41

BERT 命名实体识别 (pytorch实现)

BERT命名实体识别代码链接：GitHub-kamalkraj/BERT-NER:Pytorch-Named-Entity-Recognition-with-BERT数据集train.text中的数据格式
Toady 元气满满·2023-01-07 19:23

复现记录1——MECT: Multi-Metadata Embedding based Cross-Transformer for Chinese Named Entity Recognition

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2104.07204.pdf代码地址：https://github.com/CoderMusou/MECT4CNERgithub上readme关于复现实验的步骤写的比较详细，这里写一下复现过程。数据集下载：汉语拆字字典：GitHub-kfcd/chaizi:漢語拆字字典Weibo+MSRA:GitHub-OYE93/Chinese-NLP-Co
xuan233·2023-01-07 19:47
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