原创 論文筆記:MobileNet v1
原文:MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for MobileVision Applications MobileNet v1 1、四個問題 要解決什麼問題?
原创 論文筆記:Spherical CNN
Spherical CNN 1、四個問題 要解決什麼問題? 3D場景下旋轉不變性特徵的提取。 用了什麼方法解決? 提出了球形卷積操作,也叫作球形互相關(spherical cross-correlation)。球形卷積具
原创 論文筆記:殘差神經網絡(ResNet v1)
ResNet v1 1、四個問題 要解決什麼問題?/ 用了什麼辦法解決? 理論上來說,深層網絡的效果至少不會比淺層網絡差。 對於淺層網絡A,深層網絡B,假設B的前面部分與A完全相同,後面部分都是恆等映射,這樣B至少也會與A
原创 論文筆記:孿生神經網絡(Siamese Network)
Siamese Network 原文:《Learning a Similarity Metric Discriminatively, with Application to Face Verification》 1、四個問題 要
原创 論文筆記:PPFNet
原論文:PPFNet: Global Context Aware Local Features for Robust 3D Point Matching PPFNet 1、四個問題 要解決什麼問題? 在3D視覺中,3D幾何信息
原创 論文筆記:MobileNet v2
原論文:MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks MobileNet v2 1、四個問題 要解決什麼問題? 與MobileNet v1所要解決的問題一樣,爲嵌
原创 論文筆記:GVCNN: Group-View Convolutional Neural Networks for 3D Shape Recognition
GVCNN: Group-View Convolutional Neural Networks for 3D Shape Recognition 1、四個問題 要解決什麼問題? 3D shape recognition。
原创 論文筆記:KD-Net
Escape from Cells: Deep Kd-Networks for the Recognition of 3D Point Cloud Models 1、四個問題 要解決什麼問題? 3D點雲識別任務。 用了什麼
原创 論文筆記:PRIN: Pointwise Rotation-Invariant Networks
PRIN: Pointwise Rotation-Invariant Networks 1、四個問題 要解決什麼問題? 使用特殊結構的神經網絡來提取具有旋轉不變性的點雲特徵。 用了什麼方法解決? 提出了一套新的網絡結構:
原创 論文筆記:Group Equivariant Convolutional Networks
Group Equivariant Convolutional Networks 1、四個問題 要解決什麼問題? 對卷積神經網絡進行擴展,並提出一個在特定的變換(旋轉、平移等,也可表示爲一個特殊的羣)下具有等變性的網絡。
原创 論文筆記:Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks
Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks 1、四個問題 要解決什麼問題? 半監督任務。給定一個圖,其中一部節點已知標籤,剩下的未知,要對整個圖
原创 論文筆記:CycleGAN
CycleGAN 1、四個問題 要解決什麼問題? 圖像翻譯任務(image-to-image translation problems),域轉換任務。 用了什麼方法解決? 提出了CycleGAN的網絡結構。 目的是:通過使用
原创 論文筆記:Geo-CNN
Modeling Local Geometric Structure of 3D Point Clouds using Geo-CNN GeoCNN 1、四個問題 要解決什麼問題? 3D點雲具有不規則的結構,不能輸入普通的CNN中
原创 論文筆記:MTCNN
Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks MTCNN 1、四個問題 要解決什麼問題? 人臉檢測(face
原创 論文筆記:DGCNN(EdgeConv)
Dynamic Graph CNN for Learning on Point Clouds DGCNN 1、四個問題 要解決什麼問題? 使用深度學習處理3D點雲。 設計一個可以直接使用點雲作爲輸入的CNN架構,同時可以獲