Hierarchical Question-Image Co-Attention for Visual Question Answering NIPS 2016 Paper: https://arxiv.org/pdf/1606.00061.pdf Code: https ...

論文提出了新的少樣本目標檢測算法，創新點包括Attention-RPN、多關系檢測器以及對比訓練策略，另外還構建了包含1000類的少樣本檢測數據集FSOD，在FSOD上訓練得到的論文模型能夠直接遷移到新類別的檢測中，不需要fine-tune   來源：曉飛的算法工程筆記 公眾號 論文 ...

論文提出增量式少樣本目標檢測算法ONCE，與主流的少樣本目標檢測算法不太一樣，目前很多性能高的方法大都基於比對的方式進行有目標的檢測，並且需要大量的數據進行模型訓練再應用到新類中，要檢測所有的類別則需要全部進行比對，十分耗時。而論文是增量式添加類別到模型，以常規的推理形式直接檢測，十分高效 ...

　　首先先認識下什么是co-training: 　　在計算機視覺中，我們都知道訓練一個分類器的時候，我們需要兩類樣本，分別是正樣本和負樣本。監督訓練又可以成為off-line training,就是提前准備好已經標注過樣本，然后對分類器進行訓練，最后將訓練好的分類器對需要進行分類的東西進行分類 ...

KOA 與 CO 的實現都非常的短小精悍，只需要花費很短的時間就可以將源代碼通讀一遍。以下是一些淺要的分析。 如何用 node 實現一個 web 服務器 既然 KOA 實現了 web 服務器，那我們就先從最原始的 web 服務器的實現方式着手。 下面的代碼中我們創建了一個始終返回 ...

背景： 閑來無事，翻了下co的源碼來看，源碼短小精悍，算上注釋，一共240行左右； 決定寫一篇博客來記錄下學習的心得。 TJ大神的co：https://github.com/tj/co 作用： co通過將Generator函數拆成一個Promise ...

當在Process Designer文件中導入舊版本CO模型時，拖入Graphic View后會出現如下錯誤。升級CO文件可解決該錯誤。 使用開始菜單中Tecnomatix下的Update to version 升級CO文件： 西門子推薦使用Process Designer ...

引文 ​ 最近筆者也在尋找目標檢測的其他方向，一般可以繼續挖掘的方向是從目標檢測的數據入手，困難樣本的目標檢測，如檢測物體被遮擋，極小人臉檢測，亦或者數據樣本不足的算法。這里筆者介紹一篇小樣本（few-shot）數據方向下的域適應（Domain Adaptation）的目標檢測算法，這篇 ...