《Fast Suboptimal Algorithms for the Computation of Graph Edit Distance》论文阅读

论文阅读:<Bag of Tricks for Efficient Text Classification> 2018-04-25 11:22:29 卓寿杰_SoulJoy 阅读数 954更多 分类专栏: 深度学习 自然语言处理 版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/u011239443/article/details/80076720 https://blog.csdn.ne

训练技巧详解[含有部分代码]Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks 置顶 2018-12-11 22:07:40 Snoopy_Dream 阅读数 1332更多 分类专栏: 计算机视觉 pytorch 深度学习tricks 版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/e01528

YOLO(You Only Look Once)是一个流行的目标检测方法,和Faster RCNN等state of the art方法比起来,主打检测速度快.截止到目前为止(2017年2月初),YOLO已经发布了两个版本,在下文中分别称为YOLO V1和YOLO V2.YOLO V2的代码目前作为Darknet的一部分开源在GitHub.在这篇博客中,记录了阅读YOLO两个版本论文中的重点内容,并着重总结V2版本的改进. [email protected]/04: YOLO v3已经发布!可以

论文阅读方法 别先读摘要,从导言部分入手 找出大问题 这个领域正在设法解决什么问题? 以不超过5句话的篇幅总结背景 为解决这一"大问题",这一领域做过什么努力?之前的工作有什么局限?在作者看来,下一步需要做什么?简洁地解释为什么要进行这项研究. 找出具体问题 作者在他们的研究中究竟想回答什么问题?把这些问题(不一定是一个)写下来.如果是那种研究一个或者多个零假设的研究,把零假设辨别出来. 弄清解决手段 为了回答这些具体的问题,作者要怎么做? 阅读方法部分 为每一个实验画出一个图表,画出

核心目标:Google File System是一个面向密集应用的,可伸缩的大规模分布式文件系统.GFS运行在廉价的设备上,提供给了灾难冗余的能力,为大量客户机提供了高性能的服务. 1．一系列前提 GFS的系统构建针对其自身使用的特点在传统的分布式系统的基础上又进行了一些创新,基于的前提假设主要包括以下方面: 1.由于系统由廉价的商用机构成,组件失效被认为是一种常态,系统必须可以持续监控自身的状态. 2.系统存储以大文件为主,小文件也支持,但是没有进行特别的优化处理. 3.系统的工作负载主要包含

来自:CVPR 2014   作者:Yi Sun ,Xiaogang Wang,Xiaoao Tang 题目:Deep Learning Face Representation from Predicting 10,000 Classes 主要内容:通过深度学习来进行图像高级特征表示(DeepID),进而进行人脸的分类. 优点:在人脸验证上面做,可以很好的扩展到其他的应用,并且夸数据库有效性:在数据库中的类别越多时,其泛化能力越强,特征比较少,不像其他特征好几K甚至上M,好的泛化能力+不过拟合于

Scalable Object Detection using Deep Neural Networks 作者: Dumitru Erhan, Christian Szegedy, Alexander Toshev, and Dragomir Anguelov 引用: Erhan, Dumitru, et al. "Scalable object detection using deep neural networks." Proceedings of the IEEE Confere

sig论文阅读记录 Let there be Color!: Joint End-to-end Learning of Global and Local Image Priorsfor Automatic Image Colorization with Simultaneous Classification ( siggraph 2016 ) 论文简介 论文主页:http://hi.cs.waseda.ac.jp/~iizuka/projects/colorization/en/ 作者是来自Wa

论文阅读——FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection 概述 目前anchor-free大热,从DenseBoxes到CornerNet.ExtremeNet,以及最近的FSAF.FoveaBox,避免了复杂的超参数设计,而且具有很好的检测效果.本文作者提出了一种全卷积的单阶段目标检测算法,类似于语义分割的做法使用像素级预测.该检测框架简单有效,而且可以方便地用于其他任务. 简介 再啰嗦一下基于anchor的检测算法的缺陷: 1.检测

论文阅读:Adaptive NMS: Refining Pedestrian Detection in a Crowd 2019年04月11日 23:08:02 Kivee123 阅读数 836 版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/qq_37014750/article/details/89222334 Adaptive-NMS(CVPR 2019) 文章  又是一篇在NMS上