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[翻译] A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition
深度人脸识别的判别特征学习方法 Center Loss 一、介绍 对于人脸识别任务，深度学习特征需要可分离性和有辨别度。因为在训练阶段无法收集到所有可能的测试样本，CNN预测的样本标签不能总是适用。深...
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[翻译] Adaptive Pooling in Multi-Instance Learning for Web Video Annotation
多实例学习中的自适应池为网络视频标注 摘要 网络视频一般为弱标签，即当相关概念出现在视频中时，该视频就被打上没有何时、何地发生说明的标签。这种弱标签给众多网络视频应用带来了巨大困扰。在本文中，我们提出...
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[略读] Weakly Supervised Complementary Parts Models for Fine-Grained Image Classification from the Bottom Up
使用弱监督补充局部信息的自底向上的细粒度图像分类模型 摘要 给定由图像和相应的类别标签组成的训练集，深度卷积神经网络在挖掘用于图像分类的判别部分方面表现出强大的能力。然而使用图像级标签训练的深度卷积神...
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[翻译] Beyond Part Models: Person Retrieval with Refined Part Pooling
原文链接这是一篇可在图像领域通用的小trick，同时也是一种细粒度算法的设计。 摘要 使用基于人体局部图像的特征对行人图像进行描述为任务提供了细粒度的信息，并且在最近的文献中已被证实对于行人重识别是有...
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[翻译] RetinaNet: Focal Loss for Dense Object Detection
摘要 迄今为止最高精度的物体检测器是由两级组成的检测器，典型代表是R-CNN，其中R-CNN的分类器被应用于有很少元素的预选框集。相反，一级检测器被更加广泛地使用，密集的区域预选使网络有可能变得更快更...
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[鹅厂] 惊悚图像分类日志
警告：本文可能出现部分惊悚内容导致不适！ 前言 有幸来到鹅厂学习，接手了惊悚图片分类的问题。这问题一听就很惊悚，事实上也很惊悚，每次打开数据集前我都要做一下心理建设。数据量很大，有标注的惊悚数据4w，...
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ResNet：网络复现
手画网络结构终归不如直接实现一遍搞得清楚，直接上网络结构代码，Res-152改良版（根据后续版本，残差块里的“卷积、批量归一化和激活”结构改成了“批量归一化、激活和卷积”） # Mxnet 实现 # ...
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Faster RCNN: RPNs
网络结构 图像被缩放到最短边600像素，3通道 经过卷积网络（ZF模型、VGG16模型)。以ZF模型为例，每次卷积使用padding因此不改变图像尺寸，仅在pooling时长宽缩小一半，因此经过卷积网...
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MCM2019-C题模型部分
总体思路是使用数据挖掘中的挖掘频繁项原理来挖掘毒品之间的关系、人口普查数据与毒品之间的关系。 以下是论文第二部分的主干。 Glossary & Symbols Glossary 数据立方体 ...