Zero shot Recognition via semantic embeddings and knowledege graphs : : Abstract 我们考虑 zero shot recognition 的问题：学习一个类别的视觉分类器，并且不用 training data，仅仅依赖于 类别的单词映射 the word embedding of the category 及其与其他类别 ...
2018-03-31 15:55 0 1804 推荐指数：
Fast Neural Architecture Search of Compact Semantic Segmentation Models via Auxiliary Cells 2019-04-24 14:49:10 Paper：https://arxiv.org/pdf ...
Instance-aware Semantic Segmentation via Multi-task Network Cascades Jifeng Dai Kaiming He Jian Sun 本文的出发点是做Instance-aware Semantic ...
图森和CMU的合作工作。 论文链接[https://arxiv.org/abs/1702.08502](https://arxiv.org/abs/1702.08502) 主要提出DUC（dense upsampling convolution）和HDC（hybrid dilated ...
一、介绍 在传统的分类模型中，为了解决多分类问题（例如三个类别：猫、狗和猪），就需要提供大量的猫、狗和猪的图片用以模型训练，然后给定一张新的图片，就能判定属于猫、狗或猪的其中哪一类。但是对于之前训练 ...
论文地址：https://arxiv.org/abs/2105.05633 1 引言 图像语义分割在单个图像块级别通常表现得比较模糊，文章提出了一种基于tansformer的语义分割模型，可以在网络传播过程中建模全局上下文信息。其网络结构是在ViT模型的基础上进行扩展，以适应语义分割任务 ...
“Two-Stream Convolutional Networks for Action Recognition in Videos”（2014NIPS） Two Stream方法最初在这篇文章中被提出，基本原理为对视频序列中每两帧计算密集光流，得到密集光流的序列（即temporal信息 ...
本文是针对Zero-Shot（ZSSR）的缺点做出的一些改进。虽然ZSSR提出了利用内部信息，采用无监督的方式进行SR，但缺点在于其测试时间过长。本文提出的MZSR将元学习和ZSSR结合，同时利用内部和外部信息，可以在几个gradient update中就输出比较好的结果。 元学习一般 ...
项目地址：http://www.wisdom.weizmann.ac.il/~vision/zssr/ 之前利用深度学习构建的SR模型都是有监督学习，利用了大量的外部信息。但是由于这些LR-HR ...
