论文阅读: Feature Pyramid Networks for Object Detection Feature Pyramid 是提取图像特征领域的很重要的概念。在深度学习领域没有被提及是因为目前深度学习仍然受到计算量的限制。 本论文根据不同的feature maps给出 ...
在神经网络中,处于底层的特征层提取到的特征具有足够的通用性,可以被用于不同的视觉任务 处于较高的特征层提取的特征具有很强的语义信息 根据不同层的损失函数,计算网络整体的损失函数时,需要根据每个层的损失值设定不同的权值,求解整个网络总体的损失函数 计算损失函数时候,不仅可以利用特征图的值进行距离损失函数计算,也可以考虑其他特征的损失函数计算方式,比如梯度,方向等 Abstract Anomaly d ...
2021-08-11 08:03 0 121 推荐指数:
论文阅读: Feature Pyramid Networks for Object Detection Feature Pyramid 是提取图像特征领域的很重要的概念。在深度学习领域没有被提及是因为目前深度学习仍然受到计算量的限制。 本论文根据不同的feature maps给出 ...
14年9月份挂出来的文章,基本思想就是用对抗训练的方法来学习domain invariant的特征表示。方法也很只管,在网络的某一层特征之后接一个判别网络,负责预测特征所属的domain,而后特征提取 ...
Background 1)Scene parsing:给输入的图像的每一个像素赋予一个类别标签。即在pixel集合与category label集合之间建立影射关系。如果category label ...
Title: Joint Detection and Identification Feature Learning for Person Search; aXiv上该论文的第一个版本题目是 End-to-End Deep Learning for Person Search ...
论文:https://github.com/ei1994/my_reference_library/tree/master/papers 本文的贡献点如下: 1. 提出了一个新的利用深度网络架构基于patch的匹配来明显的改善了效果; 2. 利用更少的描述符,得到 ...
MatchNet: Unifying Feature and Metric Learning for Patch-Based Matching CVPR 2015 本来都写到一半了,突然笔记本死机了,泪崩!好吧,重新写!本文提出了一种联合的学习patch表示的一个深度网络 ...
Cross-Domain Visual Matching,即跨域视觉匹配。所谓跨域,指的是数据的分布不一样,简单点说,就是两种数据「看起来」不像。如下图中,(a)一般的正面照片和各种背景角度下拍摄的照片;(b)摄像头不同角度下拍到的照片;(c)年轻和年老时的人脸照;(d)证件照和草图风格的人 ...