Dense Prediction 需要结合多尺度内容推理(multi-scale contextual reasoning)与 full-resolution 输出. 处理 multi-scale reasoning 与 full-resolution dense prediction 冲突的方法： 利用重复的 up-convolutions 操作，重构丢失的分辨率 Multi-scale context aggregation by dilated convolutions [3] - dilation8_pascal_voc_deploy.prototxt [4] - 如何理解空洞卷积
论文阅读理解 - Convolutional Pose Machines [Paper - CVPR2016] [Code - Caffe] [Code - TensorFlow 1.0+] 基于序列化的全卷积网络结构 ，学习空间信息和纹理信息，估计人体姿态. CPMs 对 long-range 范围内变量间的关系进行建模，以处理结构化预测任务，如，人体姿态估计. 卷积网络直接在前一阶段的置信图(belief maps)操作，输出越来越精细化的关节点位置估计结果； CPMs 能够同时学习图像和空间信息的特征表示；且，不需要构建任何显式的关节点间关系模型； 中间监督 loss 解决梯度消失 image.png MPII 数据增强处理： 随机旋转图片 [-40, 40] 图片缩放 [0.7, 1.3] 水平翻转 4. 分析与实验 4.1 中间监督 loss 对于梯度消失的作用 ?
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module * 像素级预测 pixellevel prediction tasks Introduction 场景识别，基于语义分割，其目标是对图像中的各像素分别分配一个类别标签，以对场景进行理解 global scene category clues —— Spatial pyramid pooling 和 Spatial pyramid pooling network 采用不同的空间信息来对场景整体理解 Pyramid Scene Parsing Network 复杂场景标注存在的问题 Mismatched Relationship 关系不匹配 复杂场景理解中，上下文关系是很普遍且重要的，物体间存在的共生 - 理论上，ResNet 的接受野大于输入图像；但实际上，CNN的接受野是比理论上要小的，尤其是在网络的 high-level 层. 得到的 feature map 的尺寸是输入图片的 1/81/81/8，如 Figure3(b)； - 采用 pyramid pooling module 对提取的 feature map 进行处理，
., vmax=num_classes) mycm = mpl.cm.get_cmap('coolwarm') return mycm(norm(image)) 因为想进一步了解该模块的使用 ，我开始阅读matplotlib模块对应的实现源码。 ['gist_yarg'] = _gist_yarg_data datad['coolwarm'] = _coolwarm_data datad['Wistia'] = _wistia_data 阅读以上源码可知
但最终还是打算整体一篇文章讲完，因为我觉得整体性的学习能更深的的了解到 Glide 的框架的设计之美。 本篇文章讲述的Glide 相关知识比较多，阅读完需要大量的时间。 boolean isActiveResourceRetentionAllowed) { /***部分代码省略***/ } /***部分代码省略***/ } 在阅读源码的时候 注册的所有组件都由Registry进行管理。 Register Register ：管理组件注册以扩展或替换Glide的默认加载，解码和编码逻辑。 *解码器应尽最大努力快速确定是否可能够解码数据，但不应尝试完全读取给定的数据。 void onLoadFailed(GlideException e); //返回通知单个请求时要使用的锁 Object getLock(); } 上面我们阅读into代码的时候知道了 request
阅读理解(RC)任务的学术基准已经取得了相当大的进展，采用最先进的模型缩小了与人类在萃取性问题回答方面的差距。
斯坦福大学自然语言计算组发起的SQuAD（Stanford Question Answering Dataset）文本理解挑战赛并不陌生，它也被誉为“机器阅读理解界的ImageNet”。 诸多来自全球学术界和产业界的研究团队都积极地参与其中，近期在机器阅读理解上已经取得了不小的突破，因此这两天刚好有时间，对里面涉及的一些开源框架进行学习一下。 在微软官方文章（从短句到长文，计算机如何学习阅读理解）中讲明了机器阅读理解是自然语言处理任务中难度系数较高的一个，如SQuAD问题和答案具有非常丰富的多样性。 后者的答案可能实际上是一句话，甚至是一小段话，因此解决这个问题只会更加棘手。 1、基本原理 今天实践的算法是微软提出的r-net，其架构如下所示： 该模型也就分为这样的四层。 （1）数据预处理 执行preprocess.py --gen_seq True 执行完，可以看到data目录下已经得到了预处理后的数据结果。 （2）训练 修改代码，进行训练。
在本文中，我将以run_squad.py以及SQuAD数据集为例介绍阅读理解的源码，官方代码基于tensorflow-gpu 1.x，若为tensorflow 2.x版本，会有各种错误，建议切换版本至 max_seq_length=384 \ --doc_stride=128 \ --output_dir=/tmp/squad2.0_base/ \ --version_2_with_negative=True 阅读源码最重要的一点不是拿到就读 这里讲一下比较特殊的最后一个参数，我们做的任务是阅读理解，如果有答案缺失，在SQuAD1.0是不可以的，但是在SQuAD允许，这也就是True的意思。 数据篇 其实阅读理解任务模型是跟文本分类几乎是一样的，大的差异在于两者对于数据的处理，所以本篇文章重点在于如何将原生的数据转换为阅读理解任务所能接受的数据，至于模型构造篇，请看文本分类： https:/ 看英文注释会发现这个类其实跟阅读理解没关系，它只是处理之后对于句子分类任务的，自然在run_squad.py里面没被调用。
机器阅读理解 斯坦福有个很重要的比赛，就是让机器完成阅读理解题目，即给定一篇文章，让机器理解文章含义进行题目回复。每年这一比赛都是国际性的，引来了业界、学术界的广泛关注。 本文将从技术的角度，深入浅出、以口语性质的方式给大家传递机器进行阅读理解的过程。 SQuAD比赛简介 SQuAD全称是"Stanford Question Answering Dataset",是用于机器阅读理解的一款数据集，也是斯坦福大学主办的机器阅读理解比赛。 该文章大致将机器做阅读理解的过程分为三个步骤：第一：就是机器通读一遍全文，即对article进行序列编码；第二：就是机器带着问题再读文章，也就是机器带着Question的编码，再从头对article进行阅读 目前用于机器阅读理解的深度学习框架很是单一，一般就是不断的Attention，再加上不断的迭代，去寻找答案。目前这种基于数据的阅读理解很受限制，感觉还是要跳出深度学习框架，才能真正地去做好理解。
对其中5个不同的卷积层输出的 feature maps，分别用两个 3*3 卷积核的卷积层处理，其中一个卷积层输出分类用的 confidence，每个default box 生成 N+1 个confidence
机器阅读理解，笔者认为他是NLP中最有意思的任务了。机器阅读一份文档之后，可以“理解”其中的内容，并可以回答关于这份文档的问题。听上去，有一种很强的“人工智能”的Feel。 这篇文章介绍机器阅读理解（Machine Reading Comprehension），包括MRC的概况、做法以及主要模型。 通常是转化位不同的NLP任务，来实现对文本不同层面的“理解”，例如如下的任务： 词性识别 命名实体识别 句法依存 句法依存 MRC也是一种理解文本的任务，它的大体模式是：机器阅读文档，并回答相关的问题 这跟我们做英语的阅读理解题目是非常的相似，阅读一篇英文章之后，基于此，做后面的几道选择题或者填空题。 我们前面还介绍过，如何基于BERT来做MRC的任务，感兴趣的读者可以看看： 【NLP】如何利用BERT来做基于阅读理解的信息抽取 总结 基于MRC可以完成知识抽取、QA等重要的NLP任务，读者务必熟悉。
本次竞赛，百度将提供面向真实应用场景迄今为止规模最大的中文阅读理解数据集DuReader。 机器阅读理解让机器阅读文本，然后回答和阅读内容相关的问题，其中涉及到的理解、推理、摘要等复杂技术，对机器而言颇具挑战。 可预见的未来： 崛起的中文领域机器阅读理解 目前，世界机器阅读理解领域经典赛事多集中在英文领域，比如由斯坦福大学发起的 SQuAD 挑战赛以及微软的 MSMARCO 机器阅读理解测试，而基于百度 DuReader 的2018机器阅读理解技术竞赛无疑将成为中文机器阅读理解领域的一大盛事。 此次百度与 CIPS、CCF 联合举办2018机器阅读理解技术竞赛并开放数据集，旨在进一步提升机器阅读理解技术的研究水平，并希望研究者能够利用数据集产出更好更优质的机器阅读理解模型，推动语言理解和人工智能领域技术研究和应用的发展
第一部分，我们的目标是涵盖神经阅读理解的本质，并介绍我们在构建有效的神经阅读压缩模型方面所做的努力，更重要的是了解神经阅读理解模型实际学习了什么，以及解决当前任务需要多大的语言理解深度。 译者注，这个和我们利用阅读理解来判定一个人的语言水平是类似的思想，所以高考的阅读理解是很有意义的。 在本文中，我们研究了阅读理解的问题：我们如何构建计算机系统来阅读一篇文章并回答这些理解性问题？ 第一部分 ( PART 1 ) 侧重于阅读理解的任务，强调仔细阅读一小段，使计算机系统能够回答理解性问题。 第二章首先概述了阅读理解的发展历史和现状。 2.4 Datasets and Models 从2.1.3节可以看出，近年来阅读理解的成功主要是由两个关键部分驱动的：大型阅读理解数据集和端到端神经阅读理解模型。
论文阅读理解 - Automatic Spatially-aware Fashion Concept Discovery [Paper - Automatic Spatially-aware Fashion 对于用户来说，不仅需要颜色(color) 和纹理(texture)的特征，还需要 high-level 特征，如领型(neckline)、袖长(sleeve length)、裙长(dress length 对得到的 spatial-aware 表示，聚类到各个不同的组，以形成属性概念(spatially-aware concepts)，如领型概念可能包括的属性有：V-领，圆领等； 最后，将视觉嵌入语义空间分解为多个不同概念的子空间 属性空间表示 属性的空间信息对于理解服装商品的属性位置很重要. 属性聚类 Attribute Clustering 理想情况下， 属于相同概念的属性应该描述服装类别的相同特点. 即，具有空间一致性和语义相似性.
ResNeXt 网络模块化设计更合理，结构更简单，超参数量更少. 5 Reference [1] - ResNeXt算法详解 [2] - ResNext与Xception——对模型的新思考
论文阅读理解 - Panoptic Segmentation 全景分割 [Paper] 摘要 新的任务场景 —— 全景分割 Panoptic Segmentation: 统一了实例分割(Instance 而对于 stuff - 相同或相似纹理或材料的不规则区域，如 grass，sky，road 等的关注较少. 关于 Stuff 的研究主要是以语义分割的进行，如 Figure 1b. Interpretability 可解释性 - 能够明确地表示其意义. Simplicity 简单性 - 易于定义和实现. 能够进行快速计算. 可解释且易于理解 2.2 PQ 计算 先分别对每一类计算 PQ，再计算所有类的平均值. 对于类别不平衡问题，PQ 不敏感. ，高层的推理可能有帮助解决.
参考 [1] - Center Loss - A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition 论文理解 [2]
整张图像进行FCN处理，得到中间的共享feature maps； 2. 对于大物体的segmentation影响较大; - fc层参数较多，容易过拟合; - 最后处理时，每个ROI都要过一次fc层，ROIs间不能进行参数共享，耗时多. ? a. 另外，采用方形的、固定尺寸(224×224)的平滑窗口处理，并采用十分耗时的image pyramid scanning来寻找不同尺度下的实例. 其结构如下： ? c. 给定一个ROI区域，通过对ROI内的assembling处理，得到逐像素的inside和outside概率maps. 这两个score maps联合进行mask预测和mask分类.
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