10 2018 档案
摘要：论文阅读（【CVPR2018】Jinshan Pan - Learning Dual Convolutional Neural Networks for Low-Level Vision） 本文针对低层视觉问题，提出了一般性的用于解决低层视觉问题的对偶卷积神经网络。作者认为，低层视觉问题，如常见的有
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摘要：概述 STDN是收录于CVPR 2018的一篇目标检测论文，提出STDN网络用于提升多尺度目标的检测效果。要点包括：（1）使用DenseNet-169作为基础网络提取特征；（2）提出Scale-transfer Layer，在几乎不增加参数量和计算量的情况下生成大尺度的feature map。 ST
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摘要：An end-to-end TextSpotter with Explicit Alignment and Attention 论文下载：http://cn.arxiv.org/pdf/1803.03474代码下载：https://github.com/tonghe90/textspotter 1方
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摘要：文章：Deep Clustering for Unsupervised Learning of Visual Features 作者：Mathilde Caron, Piotr Bojanowski, Armand Joulin, and Matthijs Douze 来自于：Facebook AI
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摘要：导读： 本文为CVPR2018论文《Deep Adversarial Subspace Clustering》的阅读总结。目的是做聚类，方法是DASC=DSC（Deep Subspace Clustering）+GAN（Generative Adversarial Networks）。本文从以下四个
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摘要：目录： 相关链接 方法亮点 相关工作 方法细节 实验结果 总结与收获 相关链接 论文：https://arxiv.org/abs/1803.02077 代码：https://github.com/roimehrez/contextualLoss 方法亮点 文章主要提出了一个新的损失函数Context
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摘要：目录 相关链接 方法亮点 相关工作 方法细节 实验结果 总结与收获 参考文献 相关链接： 论文：https://arxiv.org/abs/1808.00948 代码：https://github.com/HsinYingLee/DRIT 方法亮点： 提出一个内容判别器，用于判断编码器生成的图片内容
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摘要：文章地址：https://ieeexplore.ieee.org/document/8387526 出自：IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2018. 本文是对《Binary Multi-View Clustering
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摘要：文章提出了一种分布式聚类的算法,这是第一个有理论保障的考虑离群点的分布式聚类算法(文章里自己说的).与之前的算法对比有以下四个优点: 1.耗时短O(max{k,logn}*n), 2.传递信息规模小:对抗分区O(klogn+t),随机分区O(klogn+t/s) 3.算法有良好的近似保证, 4.能够
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摘要：TextSnake: A Flexible Representation for Detecting Text of Arbitrary Shapes ECCV2018 北京大学、face++ 思路： 预测文本区域与连接方向，串起来 Pipeline： 网络细节： 1.基础网络采用VGG16 2.输
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摘要：以下内容将介绍ECCV2018的一篇目标检测的文章《CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints》。该文章讲述了一个老子就是不用anchor boxes的还能做目标检测的故事。对了据说代码公布了（反正我下载的时候里面是缺东西的）。 这篇文章为什么让
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