論文閱讀: Feature Pyramid Networks for Object Detection Feature Pyramid 是提取圖像特征領域的很重要的概念。在深度學習領域沒有被提及是因為目前深度學習仍然受到計算量的限制。 本論文根據不同的feature maps給出 ...
在神經網絡中,處於底層的特征層提取到的特征具有足夠的通用性,可以被用於不同的視覺任務 處於較高的特征層提取的特征具有很強的語義信息 根據不同層的損失函數,計算網絡整體的損失函數時,需要根據每個層的損失值設定不同的權值,求解整個網絡總體的損失函數 計算損失函數時候,不僅可以利用特征圖的值進行距離損失函數計算,也可以考慮其他特征的損失函數計算方式,比如梯度,方向等 Abstract Anomaly d ...
2021-08-11 08:03 0 121 推薦指數:
論文閱讀: Feature Pyramid Networks for Object Detection Feature Pyramid 是提取圖像特征領域的很重要的概念。在深度學習領域沒有被提及是因為目前深度學習仍然受到計算量的限制。 本論文根據不同的feature maps給出 ...
14年9月份掛出來的文章,基本思想就是用對抗訓練的方法來學習domain invariant的特征表示。方法也很只管,在網絡的某一層特征之后接一個判別網絡,負責預測特征所屬的domain,而后特征提取 ...
Background 1)Scene parsing:給輸入的圖像的每一個像素賦予一個類別標簽。即在pixel集合與category label集合之間建立影射關系。如果category label ...
Title: Joint Detection and Identification Feature Learning for Person Search; aXiv上該論文的第一個版本題目是 End-to-End Deep Learning for Person Search ...
論文:https://github.com/ei1994/my_reference_library/tree/master/papers 本文的貢獻點如下: 1. 提出了一個新的利用深度網絡架構基於patch的匹配來明顯的改善了效果; 2. 利用更少的描述符,得到 ...
MatchNet: Unifying Feature and Metric Learning for Patch-Based Matching CVPR 2015 本來都寫到一半了,突然筆記本死機了,淚崩!好吧,重新寫!本文提出了一種聯合的學習patch表示的一個深度網絡 ...
Cross-Domain Visual Matching,即跨域視覺匹配。所謂跨域,指的是數據的分布不一樣,簡單點說,就是兩種數據「看起來」不像。如下圖中,(a)一般的正面照片和各種背景角度下拍攝的照片;(b)攝像頭不同角度下拍到的照片;(c)年輕和年老時的人臉照;(d)證件照和草圖風格的人 ...