everyday_haoguo

摘要： 本文以一个简单例子阐述im2col和col2im的含义 生成一个矩阵A 以sliding方式对该矩阵进行变换 对矩阵B进行求均值运算 将C的结果影射回A 阅读全文

摘要： Background 1. The authors shed light on how global average pooling layer explicitly enables the CNN to have remarkable localization ability despite tr 阅读全文

摘要： Background 1. Weakly supervised semantic segmentation and localization have a problem of focus only on the most important parts of an image since they 阅读全文

摘要： 在看目前检测、识别方面的论文时，经常遇到VOC 2007 或者 VOC 2012数据集。为了对这个数据集有一个详细的了解，专门读了相关文档并将一些要点概括如下： The PASCAL Visual Object Classes Challenge （2012） The goal of this ch 阅读全文

摘要： Background 1）Scene parsing：给输入的图像的每一个像素赋予一个类别标签。即在pixel集合与category label集合之间建立影射关系。如果category label数目多、pixel变化大，则对应的scene parsing任务难。ADE20K数据集：categor 阅读全文

摘要： 最近一段时间看了很多论文，它们有一个共同特点：“小改进、大智慧”，即提出一个很小或者巧妙的构思，然后充分发挥出该构思的潜能。这篇paper就是一个典型！ Background 1）特征表达对于模式识别之类的任务很重要。好的特征表达能够提供对“任务”重要的信息，忽略和“任务”不相关的信息。 2）对于特 阅读全文

摘要： 这篇paper将巧妙地将四个loss函数结合在一起，其中每一个loss的功能不同。但这篇paper不够elegant的地方也是loss太多！在本文中，我采用散文的写作方法谈谈自己对这篇paper的理解，其实质就是“想到哪，写到哪！” 如上图所示，（a）输入图像；（b）用随机square模板遮住输入图 阅读全文

摘要： 之前，我知道可以可视化CNN，也只是知道有这么一回事情。至于它是“怎么做的、其原理是什么、给我们的指导意义是什么”，也不清楚。说白了，就是我知道有“CNN可视化”，仅仅停留在“知道”层面！但当自己需要运用、理解其他CNN可视化技术时，才晓得将这篇paper精读一下。 Background 1）在很多 阅读全文

摘要： 最近在调网络结构的参数，其实就是漫无目的的乱改。但是运气不佳，没有得到自己想要的准确率。于是，硬着头皮，去了解一下别人选择参数的一些依据。正如这篇论文的标题： Delving Deep into Rectifiers，或许只有这样才能对选择参数的原则有一个基本认识吧！ Background 给定一个 阅读全文

摘要： Background 1） “Patch-level image representation”的优势 “Patch-level image representation is very important for object classification and detection， since 阅读全文