無監督學習可以用於獲取特征,優於SIFT方法。 神經網絡的輸入是一對圖片。輸入彩色圖片可以增加網絡的訓練性能。但是文章全部用的灰度圖像。圖片size是64*64。 三個基本的神經網絡框架:2-ch ...
論文: 引入論文中的一句話來說明對比圖像patches的重要性, Comparing patches across images is probably one of the most fundamental tasks in computer vision and image analysis . 同一個patch在不同圖像中,由於光照 視角 陰影 遮擋 相機設置等因素的影響,這個patch在 ...
2018-11-16 16:35 0 1313 推薦指數:
無監督學習可以用於獲取特征,優於SIFT方法。 神經網絡的輸入是一對圖片。輸入彩色圖片可以增加網絡的訓練性能。但是文章全部用的灰度圖像。圖片size是64*64。 三個基本的神經網絡框架:2-ch ...
Learning Convolutional Neural Networks for Graphs 2018-01-17 21:41:57 【Introduction】 這篇 paper 是發表在 ICML 2016 的:http://jmlr.org/proceedings ...
這是個06年的老文章了,但是很多地方還是值得看一看的. 一、概要 主要講了CNN的Feedforward Pass和 Backpropagation Pass,關鍵是卷積層和polling層 ...
這是CVPR 2019的一篇oral。 預備知識點:Geometric median 幾何中位數 \begin{equation}\underset{y \in \mathbb{R}^{n}}{\ ...
Learning Multi-Domain Convolutional Neural Networks for Visual Tracking CVPR 2016 Project page: http://cvlab.postech.ac.kr/research/mdnet/ Paper ...
Is object localization for free? –Weakly-supervised learning with convolutional neural networks. Maxime Oquab, Leon Bottou, Ivan Laptev, Josef ...
大體思想和RNN encoder-decoder是一樣的,只是用來LSTM來實現。 paper提到三個important point: 1)encoder和decoder的LSTM是兩個不同的 ...
首先,容我吐槽一下這篇論文的行文結構、圖文匹配程度、真把我搞得暈頭轉向,好些點全靠我猜測推理作者想干嘛,😈 背景 我們知道傳統的CNN針對的是image,是歐氏空間square grid,那么使用同樣square grid的卷積核就能對輸入的圖片進行特征的提取。在上一篇論文中,使用的理論 ...