原创 在兩幅圖像之間獲得正確（最小二乘意義）仿射變換參數affine points via least square method
我有兩個想要計算仿射運動模型參數的圖像。我使用的模型是$$ x'= a_1x + a_2y + a_3 $$ $$ y'= a_4x + a_5y + a_6 $$爲了計算這6個參數，我在兩個圖像之間選取了6個點（超定系統），並進行了計算
2020-06-12 17:17:57
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原创 Hiding Images in Plain Sight: Deep Steganography 於衆目睽睽之下隱藏圖像：深度隱寫術
Hiding Images in Plain Sight: Deep Steganography 於衆目睽睽之下隱藏圖像：深度隱寫術 1.摘要 隱寫術是將祕密信息隱藏在另一條普通信息中的一種實踐。通常，隱寫術用於在較大圖像的嘈雜區域中不顯
2020-06-12 17:17:57
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原创 pytorch 查看模型參數，查看模型特定層輸入輸出，模型結構圖繪製總結
1 參考鏈接 大雜燴 https://zhuanlan.zhihu.com/p/33992733 繪製圖形時候記得安裝graphviz插件 https://stackoverflow.com/questions/35064304/ru
2020-06-12 17:17:57
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原创 研習U-Net++
Author: Zongwei Zhou | 周縱葦 Weibo: @MrGiovanni Email: [email protected] Paper: UNet++: A Nested U-Net Architecture for Me
2020-06-12 17:17:47
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原创 NBJL 2020論文導讀14：How Much Position Information Do Convolutional Neural Networks Encode ?
論文下載地址：https://openreview.net/pdf?id=rJeB36NKvB 發表時間：2020 會議名稱：ICLR 作者：Md Amirul Islam、Sen Jia、Neil D. B. Bruce 論文摘要
2020-06-12 17:17:47
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原创 變換域隱寫術檢測分析
前言 犯罪分子經常使用隱寫術將祕密指令隱藏至圖片中做非法操作，以躲避專業人員的檢測，因此需要隱寫術檢測分析來阻止這種惡意行爲。本文提出了一個變換域的隱寫分析模型，以檢測圖像中是否使用變換域隱寫算法隱寫祕密指令，它具備良好的檢測效果。
2020-06-12 17:17:47
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原创 結合深度學習的圖像修復怎麼實現？
作者：QZhang 鏈接：https://www.zhihu.com/question/56801298/answer/155891603 來源：知乎 著作權歸作者所有。商業轉載請聯繫作者獲得授權，非商業轉載請註明出處。 019.09
2020-06-12 17:17:47
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原创 堪比Focal Loss！解決目標檢測中樣本不平衡的無採樣方法
訓練目標檢測模型的一個難點是樣本不均衡，特別是正負樣本比例嚴重失衡。目前解決這類問題主要是兩種方案（見綜述Imbalance Problems in Object Detection: A Review）：一是hard sampling方
2020-05-14 08:31:32
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原创 《BBN: Bilateral-Branch Network with Cumulative Learning for Long-Tailed Visual Recognition》筆記
Paper:《BBN: Bilateral-Branch Network with Cumulative Learning for Long-Tailed Visual Recognition》Authors:Boyan Zhou, Qu
2020-05-14 08:31:32
原创 《Decoupling Representation and Classifier》筆記
Paper:《Decoupling Representation and Classifier for Long-tailed Recognition》Published at ICLR 2020Keywords:Long-Tailed
2020-05-14 08:31:32
原创 在用交叉熵損失函數時，只希望懲罰0.4-0.6這樣模糊的值，應該怎麼改？
比如二分類問題，把label爲0的預測成0.1，label爲1的預測成0.9，這樣已經可以了，我希望神經網絡更關注那些預測在0.5左右的難以分割的樣本（雖然在bp的時候0.5會有更大的梯度），感覺上有點像SVM，我可以怎麼做呢？修改損失函
2020-05-12 17:33:29
原创 【CVPR 2018】騰訊AI lab提出深度人臉識別中的大間隔餘弦損失
論文導讀】 深度卷積神經網絡（DCNN）在人臉識別中已經取得了巨大的進展，通常的人臉識別的核心任務都包括人臉驗證與人臉識別，涉及到特徵判別。很多模型都是使用Softmax損失函數去監督模型的訓練，但是現在已經有資料證明，Softmax l
2020-05-11 03:36:08
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原创 AdaptiveFace: Adaptive Margin and Sampling for Face Recognition 閱讀筆記
識別softmax相關文章。主要目的是對類別自適應的margin。 方法 框架結構圖 方法創新點主要包括3個部分：AdaM-Softmax，ADS和HPM。 Adaptive Margin Softmax 如下圖，以cosface爲
2020-05-11 03:36:08
原创 人臉識別中的margin損失函數
用於人臉識別的損失函數，有Softmax，Contrastive Loss，Triplet Loss，Center Loss，Norm Face，Large-Margin Loss，A-Softmax Loss，InsightFace等等
2020-05-11 03:36:08
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原创 Latex論文作者與單位排版
一、不同作者屬於同一個單位 （選自http://bbs.ctex.org/viewthread.php?tid=38040&page=2） \author[add1]{Aaron\corauthref{cor1}},
2020-04-14 15:46:04
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