文章:Between-class Learning for Image Classification 鏈接:https://arxiv.org/pdf/1711.10284.pdf CVPR2018 作者嘗試了將在音頻上的方法用在圖像上的,並提出了一種將圖像作為波形處理的混合方法(作者 ...
HybridSN: Exploring D DCNN Feature Hierarchy for Hyperspectral Image Classification 論文閱讀 一 引言 高光譜圖像是立體數據,也有光譜維數,僅憑 D CNN無法從光譜維度中提取出具有良好鑒別能力的feature maps。一個深度 D CNN在計算上更加復雜,對於在許多光譜帶上具有相似紋理的類來說,單獨使用似乎表 ...
2020-08-08 18:00 0 692 推薦指數:
文章:Between-class Learning for Image Classification 鏈接:https://arxiv.org/pdf/1711.10284.pdf CVPR2018 作者嘗試了將在音頻上的方法用在圖像上的,並提出了一種將圖像作為波形處理的混合方法(作者 ...
轉載請注明出處:https://www.cnblogs.com/White-xzx/ 原文地址:https://arxiv.org/abs/1702.05891 Caffe-code:https: ...
https://arxiv.org/pdf/1704.06904.pdf https://github.com/fwang91/residual-attention-network http ...
\times D\)的矩陣\(X\)表示,\(N\)為圖上結點個數,\(D\)是每個結點的特征維數 ...
一、摘要 研究目的是解決在事件抽取任務中手動標注訓練數據的費時費力以及訓練數據不足的問題。首先提出了一個事件抽取模型,通過分離有關角色(roles)的論元(arguement)預測來克服角色重疊的問 ...
背景簡介 GCN的提出是為了處理非結構化數據(相對於image像素點而言)。CNN處理規則矩形的網格像素點已經十分成熟,其最大的特點就是利用卷積進行①參數共享②局部連接,如下圖: 那么類比到非結構數據圖(graph),CNN能直接對非結構數據進行同樣類似的操作嗎?如果不能,我們又該采用 ...
標題:PointRend: Image Segmentation as Rendering 鏈接:http://arxiv.org/abs/1912.08193 概要 論文要解決的是圖像分割質量問題,往往圖像分割在物體邊界處的分割質量很差,不能細致的分割出每個細節。因此作者提出了針對目標輪廓 ...
初次接觸Captioning的問題,第一印象就是Andrej Karpathy好聰明。主要從他的兩篇文章開始入門,《Deep Fragment Embeddings for Bidirectional Image Sentence Mapping》和《Deep Visual-Semantic ...