哈哈哈

摘要： 帧内显著性检测： 将卷积网络的多层特征进行组合通过unsampling 得到粗显著性预测； 帧间显著性检测： （粗检测结果+新卷积网络的特征图，最后+之前卷积网络的卷积特征输入到LSTM中）进行预测。。 视频目标分割： https://www.jiqizhixin.com/articles/2017 阅读全文

摘要： 在安装python依赖库时，我们使用pip install 或者python setup.py install. pip 会自己搜索适合的版本，python setup.py 需要下载源码本地安装。但是python setup.py 适合一键打包安装。 setup import from setup 阅读全文

摘要： 将网络的输入定义的placeholder 大小设为：[None,None,c]， 不设置固定的大小。 但是出现问题： 前层特征图与后层特征图进行组合时，尺寸大小不一致: [32, 60, 256] 和[33, 60, 512] 主要原因是： pooling 之后upsample ，特征图大小会变化 阅读全文

摘要： linux 上安装 vncserver 后，图形界面里只有灰底和一个terminal 框， 解决方法： 修改 .vnc/xstartup为 阅读全文

摘要： Given a 2d grid map of '1's (land) and '0's (water), count the number of islands. An island is surrounded by water and is formed by connecting adjacen 阅读全文

摘要： TCNN 静态图像中目标检测（rcnn,fast rcnn, faster rcnn, yolo, ssd 等） 上下文信息 使用图像检测算法将视频帧当做独立的图像来处理并没有充分利用整个视频的上下文信息。虽然说视频中可能出现任意类别的目标，但对于单个视频片段，只会出现比较少的几个类别，而且这几个类 阅读全文

摘要： AlexNet-> vgg vgg 采用更小的卷积核，加深网络深度，但两者的共同点都是卷积层+pooling层最后接上fc 层的结构 Network in network ->googleNet NIN 中采用global average pooling ，而不是使用 fc 层，减少了网络参数，go 阅读全文

摘要： 网络更窄、参数更少，因为dense block 中每个卷积层的输出的feature map 的数量较少，不想FCN中后面几层卷积网络feature map 有好几百层。 阅读全文

摘要： FBMS ： https://lmb.informatik.uni-freiburg.de/resources/datasets/ DAVIS: Densely Annotated VIdeo Segmentation: http://davischallenge.org/ SegTrackV2 阅读全文

摘要： 使用unet 直接训练 显著性目标检测数据集，不能得到较好的效果。 在一些情况下（边缘对比较强的情况），分割效果还行。由于没有在ImageNet上得到预训练模型，所以不能得到较好的语义分割的效果 阅读全文