论文笔记《Notes on convolutional neural networks》
这是个06年的老文章了，但是很多地方还是值得看一看的. 一、概要 主要讲了CNN的Feedforward Pass和 Backpropagation Pass，关键是卷积层和polling层 ...
原文：论文笔记（1）：From Image-level to Pixel-level Labeling with Convolutional Networks
文章采用了多实例学习 MIL 机制构建图像标签同像素语义的关联 。 该方法的训练样本包含了 万张来自ImageNet的图片，但其语义分割的性能很大程度上依赖于复杂的后处理过程，主要包括图像级语义的预测信息 超像素平滑策略 物体候选框平滑策略和 MCG分割区域平滑策略。 下图是论文所用方法的一般性说明： 使用来自Imagenet的弱注释数据 仅图像级别的类别信息 对模型进行训练。 CNN生成特征平 ...
2018-01-11 15:48 0 1867 推荐指数：
相关推荐
论文笔记：Visualizing and Understanding Convolutional Networks
2014 ECCV 纽约大学 Matthew D. Zeiler, Rob Fergus 简单介绍（What） 提出了一种可视化的技巧，能够看到CNN中间层的特征功能和分类操作。 通过对 ...
论文笔记 Visualizing and Understanding Convolutional Networks
之前，我知道可以可视化CNN，也只是知道有这么一回事情。至于它是“怎么做的、其原理是什么、给我们的指导意义是什么”，也不清楚。说白了，就是我知道有“CNN可视化”，仅仅停留在“知道”层面！但当自己 ...
论文翻译——Character-level Convolutional Networks for Text Classification
论文地址 Abstract Open-text semantic parsers are designed to interpret any statement in natural language by inferring a corresponding meaning ...
【医学影像】《Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks》论文笔记
这是一篇关于皮肤癌分类的文章，核心就是分类器，由斯坦福大学团队发表，居然发到了nature上，让我惊讶又佩服，虽然在方法上没什么大的创新，但是论文本身的工作却意义重大，并且这篇17年见刊的文章，引用量已经达到1300多，让人佩服，值得学习。 【出发点】现有的皮肤癌分类系统由于数据量不够，同时只 ...
【论文阅读】Learning Spatial Regularization with Image-level Supervisions for Multi-label Image Classification
转载请注明出处：https://www.cnblogs.com/White-xzx/ 原文地址：https://arxiv.org/abs/1702.05891 Caffe-code：https: ...
论文笔记 — Learning to Compare Image Patches via Convolutional Neural Networks
论文： 引入论文中的一句话来说明对比图像patches的重要性，“Comparing patches across images is probably one of the most fundamental tasks in computer vision and image ...
论文笔记-U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation
paper: U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation code: PyTorch，官方公布的matlab的caffe版本 如果需要看网络结构，可以用这个prototxt文件unet prototxt ...