随笔分类 - 论文阅读
摘要：Deep Metric Learning via Lifted Structured Feature Embedding CVPR 2016 摘要：本文提出一种距离度量的方法，充分的发挥 training batches 的优势，by lifting the vector of pairwise d
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摘要：Fully-Convolutional Siamese Network for Object Tracking Updated on 2018-11-19 10:17:29 Paper: http://www.robots.ox.ac.uk/~vedaldi/assets/pubs/bertinet
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摘要：End-to-End Localization and Ranking for Relative Attributes arXiv Paper 摘要：本文提出一种 end-to-end 的属性识别方法，能够同时定位和相对属性的排序（simultaneously localize and rank r
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摘要：Playing for Data: Ground Truth from Computer Games ECCV 2016 Project Page：http://download.visinf.tu-darmstadt.de/data/from_games/index.html arXiv Pape
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摘要：Is Faster R-CNN Doing Well for Pedestrian Detection? ECCV 2016 Liliang Zhang & Kaiming He 原文链接：http://arxiv.org/pdf/1607.07032v2.pdf Code ： https://gi
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摘要：Generative Adversarial Nets NIPS 2014 摘要：本文通过对抗过程，提出了一种新的框架来预测产生式模型，我们同时训练两个模型：一个产生式模型 G，该模型可以抓住数据分布；还有一个判别式模型 D 可以预测来自训练样本 而不是 G 的样本的概率．训练 G 的目的是让 D
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摘要：3D CNN for Video Processing Updated on 2018-08-06 19:53:57 本文主要是总结下当前流行的处理 Video 信息的深度神经网络的处理方法． 参考文献： 1. 3D Convolutional Neural Networks for Human A
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摘要：Introduction to Monte Carlo Tree Search （蒙特卡罗搜索树简介） 部分翻译自“Monte Carlo Tree Search and Its Applications”。 论文链接：http://digitalcommons.morris.umn.edu/cgi
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摘要：Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search Nature 2015 这是本人论文笔记系列第二篇 Nature 的文章了，第一篇是 DQN。好紧张！好兴奋！ 本文可谓是在世界上赚够了吸引力！ 围棋游戏被看做是 A
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摘要：Continuous Deep Q-Learning with Model-based Acceleration 本文提出了连续动作空间的深度强化学习算法。 开始正文之前，首先要弄清楚两个概念：Model-free 和 Model-based。引用 周志华老师的《机器学习》中的一段话来解释这个概念，
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摘要：Human-level control through deep reinforcement learning Nature 2015 Google DeepMind Abstract RL 理论 在动物行为上，深入到心理和神经科学的角度，关于在一个环境中如何使得 agent 优化他们的控制，提供了
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摘要：Multiple Object Recognition With Visual Attention Google DeepMind ICRL 2015 本文提出了一种基于 attention 的用于图像中识别多个物体的模型。该模型是利用RL来训练 Deep RNN，以找到输入图像中最相关的区域。尽管
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摘要：Attention For Fine-Grained Categorization Google ICLR 2015 本文说是将Ba et al. 的基于RNN 的attention model 拓展为受限更少，或者说是非受限的视觉场景。这个工作和前者很大程度上的不同在于，用一个更加有效的视觉网络，
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摘要：Bilinear CNN Models for Fine-grained Visual Recognition CVPR 2015 本文提出了一种双线性模型( bilinear models)，一种识别结构，该结构由两个特征提取器产生，两个输出是图像每一个位置的外积(outer product)，然
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摘要：Recurrent Models of Visual Attention Google DeepMind 模拟人类看东西的方式，我们并非将目光放在整张图像上，尽管有时候会从总体上对目标进行把握，但是也是将目光按照某种次序（例如，从上倒下，从左到右等等）在图像上进行扫描，然后从一个区域转移到另一个区域
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论文笔记之：Localizing by Describing: Attribute-Guided Attention Localization for Fine-Grained Recognition
摘要：Localizing by Describing: Attribute-Guided Attention Localization for Fine-Grained Recognition Baidu Research 本文主要是将part描述利用起来，协助进行part定位，针对每一个定位好的par
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摘要：Fully Convolutional Attention Localization Networks: Efficient Attention Localization for Fine-Grained Recognition 细粒度的识别（Fine-grained recognition）的挑战
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摘要：Wide Residual Networks
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论文笔记之：Dynamic Label Propagation for Semi-supervised Multi-class Multi-label Classification ICCV 2013
摘要：Dynamic Label Propagation for Semi-supervised Multi-class Multi-label Classification ICCV 2013 在基于Graph的半监督学习方法中，分类的精度高度依赖于可用的有标签数据 和 相似性度量的精度。此处，本文提出
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