摘要 我们描述了一种图像压缩方法，包括非线性分析变换，均匀量化器和非线性合成变换。变换是在卷积线性滤波器和非线性激活函数的三个连续阶段中构建的。与大多数卷积神经网络不同，选择联合非线性来实现局部增益控制的形式，其灵感来自用于模拟生物神经元的那些。使用随机梯度下降的变体，我们在训练图像数据库上联合优化整个模型的率失真性能，引入由量化器产生的不连续损失函数的连续代理。在某些条件下，松弛损失函数可以被解 ...
2018-12-24 22:17 0 1084 推荐指数：
PS. 这里做的论文笔记主要是为自己方便回顾。 概述 做了什么：引入一个端到端的Human Mesh Recovery框架，从包含人体的RGB位图中重建出一个SMPL的3D网格，并尝试重新投影回图片上 目的：最小化关键点的重投影损失，使得我们可以使用只带2D准确标注的户外场景图像就能 ...
论文源址：https://arxiv.org/abs/1605.09410 tensorflow 代码：https://github.com/renmengye/rec-attend-public 摘要 卷积网络在像语义分割等结构预测任务中效果较好，但对于场景中不同实例 ...
End to end：指的是输入原始数据，输出的是最后结果，应用在特征学习融入算法，无需单独处理。 end-to-end（端对端）的方法，一端输入我的原始数据，一端输出我想得到的结果。只关心输入和输出，中间的步骤全部都不管。 端到端指的是输入是原始数据，输出是最后的结果，原来 ...
白翔的CRNN论文阅读 1. 论文题目 Xiang Bai——【PAMI2017】An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application ...
End-to-end Learning of Deep Visual Representations for Image Retrieval Abstract 虽然深度学习已经成为许多计算机视觉任务的top执行方法的关键组成部分，但到目前为止，它还没有在实例级图像检索方面带来类似的改进 ...
摘要 在本论文中，我们提出了一种新的损失函数，称为广义端到端( generalized end ...
论文阅读:End-to-End Object Detection with Transformers（DETR) 目录 论文阅读:End-to-End Object Detection with Transformers（DETR) 简介 模型整体 ...
Lukas Neumann——【ICCV2017】Deep TextSpotter_An End-to-End Trainable Scene Text Localization and Recognition Framework 目录 作者和相关链接 方法概括 方法细节 ...
