原创 RefineDet + Dynamic Anchor Feature Selection for Single-Shot Object Detection
Single-Shot Refinement Neural Network for Object Detection+Dynamic Anchor Feature Selection for Single-Shot Object
2020-06-21 13:13:56
原创 Finding Task-Relevant Features for Few-Shot Learning by Category Traversal
動機 當前的few-shot learning在學習過程中，並沒有關注support set中類與類之間的關係。作者認爲在一個support set中，如果能橫穿整個support set觀察所有特徵，這對於最後結果的調整是很有幫
2020-06-21 13:13:56
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原创 Few-shot Object Detection via Feature Reweighting
Few-shot Object Detection via Feature Reweighting模型組成Feature ExtractorReweighting ModulePrediction Layer訓練策略 摘要：這是I
2020-06-21 13:13:56
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原创 零樣本-物體檢測兩篇文章
Zero-Shot Learning 零樣本學習總體來說是一種特殊的遷移學習。旨在將源域上訓練完成的模型，遷移到沒有標註數據的目標域中。因爲缺少標註數據，所以在遷移過程，源域模型不能對目標域數據進行擬合訓練。即源域模型需要直接在目
2020-04-30 12:51:36
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原创 FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection
論文地址：FCOS github：github 參考：FCOS參考 FCN網絡在圖像的語義分割，深度預測，關鍵點檢測等領域都取得了卓越的成就，但是在物體檢測領域，由於anchor的使用，使得物體檢測對FCN網絡的使用不夠友好，所以
2019-09-15 16:48:35
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原创 Faster RCNN
直接切入主題。對於Fast RCNN等一系列算法來說，Selective Search已經成了模型檢測速率的一個瓶頸。物體檢測算法主要是在GPU上進行的，而Selective Search主要在CPU上進行，這極大的限制了模型的運
2019-09-15 16:48:35
原创 mask-rcnn
論文地址：mask rcnn 用於實例分割的mask rcnn。Mask RCNN在Faster RCNN的基礎上添加了一個與box recognition並行的mask branch。 ROI Align Faster RC
2019-09-15 16:48:35
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原创 Feature Selective Anchor-Free Module for Single-Shot Object Detection
本文提出了一種anchor-free的物體檢測策略，其在設計思路上和FCOS網絡很相似，只是在實現細節上有所不同，閱讀論文的時候就能感覺出來。此外，論文中還介紹了自動選擇特徵模塊，其實就是對比不同level下預測得到的損失，選擇損
2019-09-15 16:48:35
原创 yolov3
所有“矇蔽”都來自於不知道yolov3訓練的時候，數據是長什麼樣子，所以在這主要記錄的是對於一張圖片，如何生成yolov3的label數據，並不是主要分析網絡結構，想看網絡結構的要失望了~~~ keras yolov3源代碼 論
2019-08-28 17:16:59
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原创 Attention is all your need
網絡包括“encoder”和“deccoder”兩部分: “encoder”接收來自“input_”的輸出，對其進行embedding映射並加入位置編碼“positional_encoding”，然後經過6個“num_bloc
2019-08-13 16:30:47
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原创 多任務：End-to-End Multi-Task Learning with Attention
論文摘要： We propose a novel multi-task learning architecture,which allows learning of task-specific feature-level atte
2019-08-13 16:30:47
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原创 attention is all your need 之 multihead_attention
多頭注意力使得模型能夠從不同的子空間獲取特徵，首先結構如下： 假如Q，K，V對應的都是（2，3，6）的數據塊，使用h=2的兩頭注意力來操作。首先使用3個全連接分別對Q，K，V進行映射得到3個（2，3，6）Tensor，然後每個T
2019-08-13 16:30:47
原创 attention is all your need 之 scaled_dot_product_attention
“scaled_dot_product_attention”是“multihead_attention”用來計算注意力的，原文中“multihead_attention”中將初始的Q，K，V，分爲8個Q_，8個K_和8個V_來傳入
2019-08-13 16:30:47
原创 多任務：分層特徵融合網絡 NDDR-CNN
論文鏈接：NDDR-CNN 論文摘要： In this paper, we propose a novel Convolutional Neural Network (CNN) structure for general-purp
2019-08-09 16:55:55
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原创 中文情感分類（基於CNN）
中文情感分類（基於CNN） 先來看看基於CNN的文本分類的原理 好多地方都用這個圖，所以也用這個來絮叨絮叨。深度學習的長處就是善於處理“密集”， “相關”的數據，無論是圖像數據還是文本數據，都存在很強的依賴性，但是
2018-11-26 10:14:56