2015 Aggregating Deep Convolutional Features for Image Retrieval Abstract 最近的一些研究表明,由深度卷積神經網絡產生的圖像描述符為圖像分類和檢索問題提供了最先 ...
GhostNet: More Features from Cheap Operations . Introduction 在訓練有素的深度神經網絡的特征圖中,豐富甚至冗余的信息常常保證了對輸入數據的全面理解。例如,圖 展示了由ResNet 生成的輸入圖像的一些特征映射,並且存在許多相似的特征映射對,就像彼此的幽靈一樣。特征圖中的冗余度是深度神經網絡成功的重要特征。我們並沒有避免冗余的特性映射,而 ...
2020-03-17 18:20 1 1656 推薦指數:
2015 Aggregating Deep Convolutional Features for Image Retrieval Abstract 最近的一些研究表明,由深度卷積神經網絡產生的圖像描述符為圖像分類和檢索問題提供了最先 ...
intractable棘手的,難處理的 posterior distributions后驗分布 directed probabilistic有向概率 appro ...
Disentangling by Factorising 我們定義和解決了從變量的獨立因素生成的數據的解耦表征的無監督學習問題。我們提出了FactorVAE方法,通過鼓勵表征的分布因素化且在維度上獨立來解耦。我們展示 ...
Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 深度神經網絡中用於視覺識別的空間金字塔池化 ...
版權聲明:本文為博主原創文章,未經博主允許不得轉載。 1、動機 anchor free 和 proposal free anchor-based的弊病在於: ①模型計算量上,一 ...
先附上論文鏈接 https://pdos.csail.mit.edu/6.824/papers/raft-extended.pdf 最近在自學MIT的6.824分布式課程,找到兩個比較好的github:MIT課程《Distributed Systems 》學習和翻譯 和 https ...
Fast RCNN建立在以前使用深度卷積網絡有效分類目標proposals的工作的基礎上。使用了幾個創新點來改善訓練和測試的速度,同時還能增加檢測的精確度。Fast RCNN訓練VGG16網絡的速度是 ...
GAN Compression: Efficient Architectures for Interactive Conditional GANs ...