摘要：1.CNN目标检测与分割（一）：Faster RCNN详解 2.FPN最新的目标检测算法 3.【文献阅读】Densely Connected Convolutional Networks-best paper-CVPR-2017
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文章分类 - 物体检测
摘要：1.CNN中千奇百怪的卷积方式大汇总 2.业界 | NIPS 2017前瞻：腾讯AI Lab八篇论文入选 3.学界 | 详解珠算：清华大学开源的贝叶斯深度学习库（论文公布） 4.专栏 | 贝叶斯学习与未来人工智能
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摘要：1.准确率(Accuracy), 精确率(Precision), 召回率(Recall)和F1-Measure 2.信息检索的评价指标(Precision, Recall, F-score, MAP) 3.留一法交叉验证和普通交叉验证有什么区别？ 4.灵敏度、特异度等计算公式
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摘要：1.常见网络结构 2.ImageNet 历届冠军架构最新评析：哪个深度学习网络最适合你 3.【卷积神经网络-进化史】从LeNet到AlexNet 4.从TensorFlow到PyTorch：九大深度学习框架哪款最适合你？ 5.神经网络基础：七种网络单元，四种层连接方式 6.【AI版摩尔定律】10张图
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摘要：YOLOv2翻译，另外一篇 1.batch-GD， SGD， Mini-batch-GD， Stochastic GD， Online-GD -- 大数据背景下的梯度训练算法 2.batch norm 3.High Resolution Classifier：
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摘要：1.CVPR 2017 李飞飞总结 8 年 ImageNet 历史，宣布挑战赛最终归于 Kaggle 2.基于深度学习的目标检测研究进展 3.CVPR 2016论文快讯：目标检测领域的新进展 4.ILSVRC2016目标检测任务回顾（上）--图像目标检测（DET） 5.全卷积网络：从图像级理解到像素
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摘要：参考博文：CVPR 2017论文解读：特征金字塔网络FPN
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摘要：参考博文《基于深度学习的目标检测研究进展》 博文简单介绍了传统的目标检测方法 重点介绍了RCNN系列方法的思想及优缺点 介绍了针对RCNN系列方法的缺点进行改进的方法，结合使用YOLO和SSD方法 最后提出了进一步提高目标检测的方法
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摘要：论文将图像分割算法分为：基于图论的方法、基于像素聚类的方法和语义分割方法。 （1）图像的低级语义：包括图像像素的颜色、纹理和形状等信息。 （2）图像的中级语义：是指将具有相似特征的相邻像素构成的图像块所具有的像素以外的附加信息,如图像块的粗糙度、对比度、方向度、紧凑度等。 （3）图像的高级语义：是指
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摘要：论文结合显著性和对象性组成图模型，利用该模型把超像素合并成物体和背景的分割。 该论文主要是定义了物体显著性、对象性及交互的能量函数，构建了图模型。实际上是解决凸优化问题，通过最小化能量值解决显著性和对象性的估计问题。 以前大量论文是从底向上构建检测物体，从像素级在到图片分割区块，通过分类器来判断这些
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摘要：该论文首次提出了HOG特征描述符。 可以参考如下博客《目标检测的图像特征提取之（一）HOG特征》、《方向梯度直方图-Hog算法介绍》和 《梯度方向直方图HOG(Histogram of Gradient)特征总结》 论文中主要思想：在一副图像中，局部目标的表象和形状（appearance and s
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摘要：一个分类器的分类准确率在60%-80%，即：比随机预测略好，但准确率却不太高，我们可以称之为“弱分类器”，比如CART（classification and regression tree）。 反之，如果分类精度90%以上，则是强分类器 弱分类器在adaptive boosting（Adaboost
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摘要：本文的目标是对准确的分割出一张图片所有物体。采取的方法是在超像素的空间综合使用全局和局部搜索功能。局部搜索通过贪心算法合并相邻超像素，自底向上建立分层分割。全局搜索是在中级水平特征平面上合并超像素得来的分割。两者构成了本文的分割对象。 超像素合并策略和SelectiveSearch相似，只是提取分割
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摘要：论文的算法还没有看太懂，大概是利用随机抽样的方法改进了普林算法的贪心算法，算法效率大幅度提升 关于普林算法的讲解非常多，可以参考这两篇博客《算法：图解最小生成树之普里姆（Prim)算法》和《最小生成树-Prim算法和Kruskal算法》 有时间继续研读这篇论文
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摘要：参考博文：图像分割—基于图的图像分割 Abstact 这篇论文解决将一张图片分割成若干个区域的问题。基于图的图像特征定义了一个断言用于区分两个区域的边界。基于这个断言开发了有效的分割算法，虽然这个算法属于贪心算法，它产生了令人满意的图像分割效果。在构造图时我们使用两种不同类型的局部邻居来应用算法进行
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摘要：SelectiveSearch方法：综述论文的2.1节这样描述“greedily merges superpixels to generate proposals. The method has no learned parameters, instead features and similari
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摘要：本文是物体检测综述性文章，作者试图通过比较不同的物体检测方法找到哪种方法更好 1.Introduction 到目前为止，物体检测方面最成功的方法是“滑动窗口（sliding window）”模式，这种方式是对每个候选图片窗口中的待测物体使用计算高效的分类器。滑窗的类别规模与测试窗口的数量线性相关，单
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摘要：参考博文《目标检测--Selective Search for Object Recognition(IJCV, 2013)》 《论文笔记：Selective Search for Object Recognition》 本文主要的贡献是使用层次聚类方法找到各种目标框，多个维度形成目标框。针对目标框
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摘要：读该论文前我先参考了如下文章 《全卷积网络：从图像级理解到像素级理解》提出一个观点：CNN是图像级别语义理解的利器，FCN实现从图像级理解到像素级理解。该文还列举了FCN的应用场景。 还有一篇翻译的不太准确的中文翻译《题目：用于语义分割的全卷积网络》 还有几篇参考博客《全卷积网络（FCN）与图像分割
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摘要：看原文前先参考了两篇博文《深度学习（二十）基于Overfeat的图片分类、定位、检测》和《深度学习研究理解:OverFeat:Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks》
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