随笔分类 - 机器视觉
机器视觉笔记
摘要：平面下Homography矩阵的分解 本篇解释下平面物体的homography矩阵分解，即得到相机的位姿，来分析相机是否正确放置，在机器视觉中有着较为广泛的应用。 原理 我们已知平面内同一物体在两图像坐标系的坐标为$p_1 = (x_1, y_1)$，$p_2 = (x_2, y_2)$。 工业场景
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摘要：Linemod算法研究 先了解一下大致工作流程： ref：Gradient Response Maps for Real-TimeDetection of Textureless Objects 注册过程 注册过程需要提取特征点，后续滑窗的时候就值拿这些特征点在场景图上进行滑窗，而不是传统意义上的图
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摘要：Efficient Inference in Fully Connected CRFs with Gaussian Edge Potentials Intro 回顾一下经典，文章是早期像素级分类做分割效果不好的情况下，利用条件随机场建模，解决细节分割问题的一篇文章，文章主要贡献是提出了Mean Fi
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摘要：Intro GOOGLE 21年的CVPR，提出了一种Teacher、Student都在训练中进行优化的基于伪标签的优化方法，最重要的是性能好，是目前参数量同等情况下在IMAGENET上精度最高的方法，TOP1 ACC高达90.2%。 文章的贡献主要有： 提出一种形式化的蒸馏方法，该方法利用伪标签同
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摘要：Understanding self-supervised and contrastive learning with "Bootstrap Your Own Latent" (BYOL) Intro 主要探讨一下BYOL的问题，其他略过，文章发现了BYOL的成功似乎还是没有逃过负样本的使用，提出B
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摘要：Bootstrap Your Own Latent A New Approach to Self-Supervised Learning Intro 文章提出一种不需要负样本来做自监督学习的方法，提出交替更新假说解释EMA方式更新target network防止collapse的原因，同时用梯度解释
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摘要：Face Recognition Papers Review Partial FC: Training 10 Million Identities on a Single Machine arxiv: https://arxiv.org/pdf/2010.05222v2.pdf 主要两个贡献，一是把
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摘要：Mutual Information Neural Estimation 互信息定义： \(I(X;Z) = \int_{X \times Z} log\frac{d\mathbb{P}(XZ)}{d\mathbb{P}(X) \otimes \mathbb{P}(Z)}d\mathbb{P}(XZ
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摘要：Quantizing Deep Convolutional Networks For Efficient Inference A Whitepaper Question：到底加速在哪？ Nvidia官网上的一张图 非对称量化 \(\begin{aligned}x_{i n t} &=\operato
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摘要：Adversarial Examples Improve Image Recognition 这篇文章提出了auxiliary BN来对生成对OOD样本做BN，干净对样本用原始的BN，相当于是两个BN处理。 为什么非要给对抗样本单独一个BN？这样做有什么好处？解决什么问题？ 实际提升有多少？ 具体是
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摘要：Semi-supervised Papers Review CatGAN arxiv：https://arxiv.org/pdf/1511.06390.pdf 主要贡献： 修改原始GAN的目标函数为 1）对于有标签样本，训练判别器时直接交叉熵 2）对于无标签样本和生成样本，训练判别器时最小化无标签样
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摘要：Virtual Adversarial Training: a Regularization Method for Supervised and Semi-supervised Learning 简介 本文是17年半监督学习的一篇文章，受对抗训练的启发，将对抗训练的范式用于提升半监督学习，并且取得了
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摘要：Good Semi-supervised Learning That Requires a Bad GAN 恢复博客更新，最近没那么忙了，记录一下学习。 Intro 本文是一篇稍微偏理论的半监督学习的文章，通过证明一个能够生成非目标分布的、低样本密度的样本的生成器，对半监督学习的效果有很大的提升，这
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摘要：活体检测算法本周论文阅读小结 本周正式开始看活体检测方向的论文,之前两周完成了Head Pose的部署工作,后面主要负责做活体检测.本周的情况是阅读了三篇cvpr, 其中复现了2篇,实验结果还算满意,等待后续评估. Learning Generalized Spoof Cues for Face A
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摘要：Hebb 学习规则和Hopfield网络 Hebb学习规则 Hebb学习规则是Donald Hebb在1949年提出的一种学习规则，用来描述神经元的行为是如何影响神经元之间的连接的，通俗的说，就是如果相链接的两个神经元同时被激活，显然我们可以认为这两个神经元之间的关系应该比较近，因此将这两个神经元之
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[论文理解] Unsupervised Anomaly Detection with Generative Adversarial Networks to Guide Marker Discovery
摘要：Unsupervised Anomaly Detection with Generative Adversarial Networks to Guide Marker Discovery Intro 本文提出利用GAN来做异常检测，大致思想为，先使用正常方式训练生成器G，训练完成后固定G的参数，给定
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摘要：How much position information do convolutional neural network encode? Intro 文章是ICML2020的一个工作，探究了CNN到底有没有编码位置信息，这些位置信息在哪些神经元中被编码、这些位置信息又是如何被暴露给神经网络学习的。
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摘要：Convolution with even sized kernels and symmetric padding Intro 本文探究了偶数kernel size的卷积对网络的影响，结果表明偶数卷积在结果上并不如奇数卷积。文章从实验与原理上得出结论，偶数卷积之所以结果更差，是因为偶数卷积会使得fe
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摘要：Destruction and Construction Learning for Fine grained Image Recognition Intro 本文提出一种细粒度图像分类的方法，即将原图像拼图一样shuffle成不同的block，丢进一个分类器，当然，直接这样训练会引入shuffle带
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摘要：Noise2Noise: Learning Image Restoration without Clean Data Intro 本文亮点是输入图像和target图像都是有噪声的图像，而不是clean的图像，网络可以利用有噪声的图像学习到将有噪声的图像转化为无噪声的clean图像。文章解释了在使用l
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