譯文 摘要：在深度卷積網絡 ConvNet 的幫助下，邊緣檢測已經取得了重大進展。基於ConvNet的邊緣檢測器在標准基准測試中達到了人類水平。我們提供了對於這些檢測器輸出的系統研究，且經研究表明它們沒有准確定位邊緣，這對於需要清晰的邊緣輸入的任務來說可能是背道而馳的。此外，我們提出了一種新穎的細化架構來解決使用ConvNet學習邊緣檢測器的挑戰性問題。我們的方法利用自頂向下的向后細化路徑，逐步 ...
2018-01-12 17:01 0 2557 推薦指數：
文章采用了多實例學習（MIL）機制構建圖像標簽同像素語義的關聯 。 該方法的訓練樣本包含了70 萬張來自ImageNet的圖片，但其語義分割的性能很大程度上依賴於復雜的后處理過程，主要包括圖像級語義的預測信息、超像素平滑策略、物體候選框平滑策略和 MCG分割區域平滑策略。 下圖是論文所用 ...
這是一篇關於皮膚癌分類的文章，核心就是分類器，由斯坦福大學團隊發表，居然發到了nature上，讓我驚訝又佩服，雖然在方法上沒什么大的創新，但是論文本身的工作卻意義重大，並且這篇17年見刊的文章，引用量已經達到1300多，讓人佩服，值得學習。 【出發點】現有的皮膚癌分類系統由於數據量不夠，同時只 ...
最近在調網絡結構的參數，其實就是漫無目的的亂改。但是運氣不佳，沒有得到自己想要的准確率。於是，硬着頭皮，去了解一下別人選擇參數的一些依據。正如這篇論文的標題： Delving Deep into Rectifiers，或許只有這樣才能對選擇參數的原則有一個基本認識吧！ Background ...
Our error boundary has some other use cases that it supports and we should try to make sure our t ...
論文地址：https://arxiv.org/abs/1610.09650 主要思想 這篇文章就是用teacher-student模型，用一個teacher模型來訓練一個student模型，同時對teacher模型的輸出結果加以噪聲，然后來模擬多個teacher，這也是一種正則化的方法 ...
之前提到，深度神經網絡在訓練中容易遇到梯度消失/爆炸的問題，這個問題產生的根源詳見之前的讀書筆記。在 Batch Normalization 中，我們將輸入數據由激活函數的收斂區調整到梯度較大的區域，在一定程度上緩解了這種問題。不過，當網絡的層數急劇增加時，BP 算法中導數的累乘效應還是很容易 ...
論文筆記：Causal Attention for Vision-Language Tasks Paper: Causal Attention for Vision-Language Tasks, CVPR 2021 Code: https://github.com/yangxuntu ...
的識別效果。 這篇論文的主要思想是通過學習兩個deep network來構建face attrib ...
