摘要：
引言：卷积神经网络作为CV任务的常规网络，不论是优化网络特征工程还是优化任务，总是离不开网络结构，因此要对CNN架构发展进行了解。从LeNet奠定了CNN的基本构造后，经历了加深网络、加宽网络、注意力机制、精简网络、网络架构搜索这样的阶段。本博文对网络的发展进行极简地整理，主要列出了提纲，需要结合参考的博文来看。 阅读全文
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论文题目：FlowNet: Learning Optical Flow with Convolutional Networks 论文连接：https://arxiv.org/abs/1504.06852 光流是对图像中物体运动信息的估计，在视频处理中有着十分重要的应用，传统的光流估计主要是通过一些匹 阅读全文
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论文链接：https://arxiv.org/abs/1703.07514 论文题目：Video Frame Interpolation via Adaptive Convolution（通过自适应卷积的视频帧插值） 发表时间：2017年CVPR 作者及其背景：Simon Niklaus, Long 阅读全文
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一、简介 1、目前的检测网络都是基于现成的分类网络来进行fine-tune的，这样会存在几个问题： 1）检测和分类任务对变化（translation）的敏感度不同，这样导致对学习目标的偏差 2）分类网络的结构会有很多限制，改动起来非常不方便 所以有了从零开始的训练方法（即没有预训练模型from sc 阅读全文
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参考博客： https://blog.csdn.net/My_Jobs/article/details/43451187 https://blog.csdn.net/qq_37859539/article/details/81462171 嗯，最近做的题都是关于二叉树的，leetcode大概从94开 阅读全文
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论文链接：https://arxiv.org/abs/1811.12673 一.对抗样本 对抗样本是指攻击者通过向真实样本中添加人眼不可见的噪声，导致深度学习模型发生预测错误的样本。比如对于一张猫的图片，分类器原本可以正确的识别。如果在图片中加入一些微小的干扰，这些干扰对于人眼来说是分辨出来的，人们 阅读全文
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Kalman Filter 本质：线性滤波算法（只适用于线性且满足高斯分布的系统！！！） 核心思想：根据上一时刻（状态）的“预测量”和“预测误差”，以及当前时刻（状态）的“观测量（测量量）”和“测量误差”，来对当前的“真实值”进行最优估计，计算得到当前的“最优量”。 突出观点：计算考虑“误差”，且分 阅读全文
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论文连接：https://arxiv.org/abs/1804.02958v1 一.简介 利用生成对抗网络进行图像压缩，其实就相当于用一个生成器代替了原来的decoder。decoder将编码后的图片恢复成原始图片，靠的是encoder生成的编码，所以生成图像的质量和码字的长度直接相关，这也就限制了 阅读全文
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论文连接：https://arxiv.org/abs/1703.10553 1.系统模型 系统主要包括Encoder,Importantce map，Decoder三部分网络，encoder是对图片进行初步编码，以及得到图片的特征图，作为后续importantance map部分的输入，Decode 阅读全文
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最近的研究主要以6D检测为主，本篇介绍基于2D检测器SSD的3D检测器SSD-6D。 1）论文链接：https://arxiv.org/pdf/1711.10006.pdf 测试部分代码链接：https://github.com/wadimkehl/ssd-6d 2）介绍： 许多3D检测器都是基于视 阅读全文