1、The Application of Two-level Attention Models in Deep Convolutional Neural Network for Fine-grained Image Classification
http://www.tensorinfinity.com/paper_157.html
本文提出了一种使用卷积神经网络(CNN)进行人群密度估计和人群计数的方法,通过分层提升和选择性采样来提高准确性和效率。实验证明,该方法在细胞计数和人群计数问题上均有较好的表现。
最近想要系统的学习和总结各种注意力机制,首先简单的看了一下相关的资料,发现其主要应用于自然语言处理领域和图像处理领域。主要包括:
上一篇文章,我们详细介绍了Attention机制和视觉注意力机制在图像分类结构中的应用--SENet。本文我们将来聊一聊基于SENet的改进版--SKNet。
注意力(Attention)机制最早在计算机视觉中应用,后来又在 NLP 领域发扬光大,该机制将有限的注意力集中在重点信息上,从而节省资源,快速获得最有效的信息。
RCNN CVPR 2014 Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation https://github.com/rbgirshick/rcnn
本文为 CVPR 2018 中国论文宣讲研讨会中「Deep Learning」环节的四场论文报告,分别针对Deep Learning的冗余性、可解释性、迁移学习和全局池化做了深入分享。
欢迎来到《每周CV论文推荐》。在这个专栏里,还是本着有三AI一贯的原则,专注于让大家能够系统性完成学习,所以我们推荐的文章也必定是同一主题的。
【导读】专知内容组整理了最近六篇视频分类(Video Classification)相关文章,为大家进行介绍,欢迎查看! 1. Hierarchical Label Inference for Video Classification(基于层次标签推断的视频分类) ---- ---- 作者:Nelson Nauata, Jonathan Smith, Greg Mori 摘要:Videos are a rich source of high-dimensional structured data, wi
Faster R-CNN是为了改进Fast R-CNN而提出来的。因为在Fast R-CNN文章中的测试时间是不包括search selective时间的,而在测试时很大的一部分时间要耗费在候选区域的提取上。所以作者提出了RPN来提取候选框,使时间大大的减少了。
注意力机制(Attention Mechanism)源于对人类视觉的研究。在认知科学中,由于信息处理的瓶颈,人类会选择性地关注所有信息的一部分,同时忽略其他可见的信息。为了合理利用有限的视觉信息处理资源,人类需要选择视觉区域中的特定部分,然后集中关注它。例如,人们在阅读时,通常只有少量要被读取的词会被关注和处理。综上,注意力机制主要有两个方面:决定需要关注输入的哪部分;分配有限的信息处理资源给重要的部分。
【GiantPandaCV导语】 近几年,Attention-based方法因其可解释和有效性,受到了学术界和工业界的欢迎。但是,由于论文中提出的网络结构通常被嵌入到分类、检测、分割等代码框架中,导致代码比较冗余,对于像我这样的小白很难找到网络的核心代码,导致在论文和网络思想的理解上会有一定困难。因此,我把最近看的Attention、MLP和Re-parameter论文的核心代码进行了整理和复现,方便各位读者理解。本文主要对该项目的Attention部分做简要介绍。项目会持续更新最新的论文工作,欢迎大家follow和star该工作,若项目在复现和整理过程中有任何问题,欢迎大家在issue中提出,我会及时回复~
不知道大家有没有这样的体会,在读论文的时候经常会发现一些非常精妙的idea,作者在各个任务上都用这个结构达到非常好的performance。(ᗒᗨᗕ)看完论文之后,不禁为作者提出的这个idea拍手叫好(^ω^),但是打开作者的github一看,人都看傻了(也可能只是我是这样的 ╥﹏╥)。
具体参见我的另一篇博客:Selective Search (选择搜索),简而言之就是,Selective Search 太low太低效。
转载请注明作者:梦里茶 Object Detection,顾名思义就是从图像中检测出目标对象,具体而言是找到对象的位置,常见的数据集是PASCAL VOC系列。2010年-2012年,Object Detection进展缓慢,在DPM之后没有大的进展,直到CVPR2014,RBG大神(Ross Girshick)把当时爆火的CNN结合到Detection中,将PASCAL VOC上的准确率提高到53.7%,本文为你解读RBG的CVPR2014 paper: Rich feature hierarchie
传统的detection主流方法: DPM(Deformable parts models), 在VOC2007上能到43%的mAP,虽然DPM和CNN看起来差别很大,但依旧属于CNN。 CNN流行之后,Szegedy做过将detection问题作为回归问题的尝试(Deep Neural Networks for Object Detection),但是效果差强人意,在VOC2007上mAP只有30.5%。
本文梳理了目标检测领域2013年至2019年的12篇必读论文,为希望学习相关知识的新手提供了很好的入门路径。同时,作者还提供了一个附加论文列表。作为拓展阅读的内容,它们或为目标检测提供了新的视角,或用更强大的功能扩展了这个领域。
【导读】机器学习领域顶尖学术会议——神经信息处理系统进展大会(Advances in NeuralInformation Processing Systems,NIPS),就是放在整个计算机科学界,也是数一数二的顶级学术会议。今年的NIPS将于 12 月份在美国长滩举行,本届NIPS共收到 3240 篇论文投稿,录用 678 篇,录用率为 20.9%;其中包括 40 篇口头报告论文和 112 篇 spotlight 论文。微软共中了16篇论文,其中微软亚洲研究院有4篇,Google有23篇。清华大学,今年共
对于第二个和第三个任务,可以以某一个很小的方框依次扫描整个图,从每一个采集到的图像中,送到识别器中,看是否是想要的。然后把方框逐渐变大,再从头到尾扫描。
此次 ACL 会议的投稿数量为 3088 篇,与去年的投稿数量 2906 篇相比稍有增长。ACL 2020 共接收 779 篇论文,包括 571 篇长论文和 208 篇短论文,接收率为 25.2%。
paper:Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks Tensorflow-faster r-cnn github:Tensorflow Faster RCNN for Object Detection
CV君汇总了最近一周新出的CVPR 2019 论文,总计32篇大会接收论文在这一周上传到arXiv,含7篇Oral报告论文。涵盖方向包括:目标检测、GAN图像生成、SLAM、三维重建、语义分割、深度网络设计、神经架构搜索等。
希望想认真阅读的你可以听着这首悦耳的歌O(∩_∩)O 一、背景介绍 普通的深度学习监督算法主要是用来做分类,如图1(1)所示,分类的目标是要识别出图中所示是一只猫。而在ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)竞赛以及实际的应用中,还包括目标定位和目标检测等任务。其中目标定位是不仅仅要识别出来是什么物体(即分类),而且还要预测物体的位置,位置一般用边框(bounding box)标记,如图1(2)所示。而目标检测实质是多目标的定位,即要
原文 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/62273673
(2)利用selective search 算法在图像中从上到下提取2000个左右的Region Proposal;
目标检测任务关注的是图片中特定目标物体的位置。一个检测任务包含两个子任务,其一是输出这一目标的类别信息,属于分类任务。其二是输出目标的具体位置信息,属于定位任务。
本文首先介绍目标检测的任务,然后介绍主流的目标检测算法或框架,重点为Faster R-CNN,SSD,YOLO三个检测框架。本文内容主要整理自网络博客,用于普及性了解。
看到好东西,怎么能不分享呢。 第一次在知乎翻译,由于水平有限(不是谦虚的那种有限,是真的有限),有不准确的地方还望包涵,最重要的是,还望大佬们多多指正! Background To the best of our knowledge, this is the first list of deep learning papers on medical applications. There are couple of lists for deep learning papers in general, o
一. R-CNN:Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation
目标检测和深度学习 Segmentation Alexander Kolesnikov, Christoph Lampert, Seed, Expand and Constrain: Three Principles for Weakly-Supervised Image Segmentation, ECCV, 2016. [http://pub.ist.ac.at/~akolesnikov/files/ECCV2016/main.pdf] [https://github.com/kolesman/SEC]
本文独家改进:LSKNet 助力RT-DETR ,替换backbone,Large Selective Kernel Network (LSKNet),可以动态地调整其大空间感受野,以更好地建模遥感场景中各种物体的测距的场景。
本文介绍了一种用于目标检测的Faster R-CNN网络及其训练方法。该网络由Region Proposal Network(RPN)和Fast R-CNN两部分组成,旨在提高目标检测的速度和准确性。RPN用于生成候选区域,而Fast R-CNN则用于分类和边界框回归。通过交替训练和联合训练,该网络能够快速准确地检测出图像中的目标。
上几期我们讲过目标检测 One-Stage 的代表 YOLOv3 本来这一期是打算写 SSD(One-Stage 的另一个代表) 的,发现 SSD 其中涉及的知识是从 R-CNN(Two-Stage)来的,故此。这一期我们就来理理 R-CNN 系列的部分知识点,同样,我们会分为 理论、体验和代码实战 三期来进行讲解,今天就是理论部分。
Github 链接:https://github.com/mosaicml/composer
目前深度学习中热点之一就是注意力机制(Attention Mechanisms)。Attention源于人类视觉系统,当人类观察外界事物的时候,一般不会把事物当成一个整体去看,往往倾向于根据需要选择性的去获取被观察事物的某些重要部分,比如我们看到一个人时,往往先Attend到这个人的脸,然后再把不同区域的信息组合起来,形成一个对被观察事物的整体印象。
量化投资与机器学习微信公众号,是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者,荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖,连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 公众号搜集了2022年以来各大期刊发表的关于机器学习应用于量化投资的论文,总共15篇,附上的地址都是直接可以免费下载的。话不多说,学习起来吧~~ 1、Development of a Stock Price Pred
【GiantPandaCV导读】用深度学习网络来完成实际场景的检测任务已经是现在很多公司的常规做法了,但是检测网络是怎么来的,又是怎么一步步发展的呢?在检测网络不断迭代的过程中,学者们的改进都是基于什么思路提出并最终被证实其优越性的呢?
RP原本主要用SS (Selective Search) 来生成,只能在CPU上跑。一张图片生成~2,000个proposal,效率0.5fps,实在太慢。 想让GPU来揽下这个活儿,就必须把问题转换成GPU能接受的任务形式:network。
RCNN(Region with CNN features)[1]算法发表在2014年CVPR的经典paper:《Rich feature hierarchies for Accurate Object Detection and Segmentation》中,这篇文章是目标检测领域的里程碑式的论文,首次提出使用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)处理目标检测(Object Detetion)的问题。
Region CNN(RCNN)可以说是利用深度学习进行目标检测的开山之作。作者Ross Girshick多次在PASCAL VOC的目标检测竞赛中折桂,2010年更带领团队获得终身成就奖,如今供职于Facebook旗下的FAIR。 这篇文章思路简洁,在DPM方法多年平台期后,效果提高显著。包括本文在内的一系列目标检测算法:RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN代表当下目标检测的前沿水平,在github都给出了基于Caffe的源码。
发现之前写R-CNN系列的文章,侧重于结构设计层面的,比较零散,我写一个侧重于从R-CNN到Mask R-CNN设计思路是如何演变的,对R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN和Mask R-CNN四篇巨作有一个宏观上的认知,R-CNN系列的思维跃迁堪称科研教科书,希望大家能从中得到一些如何做研究的启发。
本文是继RCNN[1],fast RCNN[2]之后,目标检测界的领军人物Ross Girshick团队在2015年的又一力作。简单网络目标检测速度达到17fps,在PASCAL VOC上准确率为59.9%;复杂网络达到5fps,准确率78.8%。
Below is a brief introduction of the 1st place winner solution to the competition : Understanding the Amazon from Space The target of this competition is to better track and understand causes of deforestation by analyzing the satellite images from the Ama
论文:《Faster R-CNN: Towards Real-Time ObjectDetection with Region Proposal Networks》
大家好,这是专栏《AI不惑境》的第七篇文章,讲述计算机视觉中的注意力(attention)机制。
深度系统介绍了 52 个目标检测模型,纵观 2013 年到 2020 年,从最早的 R-CNN、OverFeat 到后来的 SSD、YOLO v3 再到去年的 M2Det,新模型层出不穷,性能也越来越好!
图像识别 Image Recognition 专知荟萃 入门学习 进阶文章 Imagenet result 2013 2014 2015 2016 2017 综述 Tutorial 视频教程 Datasets 代码 领域专家 入门学习 如何识别图像边缘? 阮一峰 [http://www.ruanyifeng.com/blog/2016/07/edge-recognition.html] CS231n课程笔记翻译:图像分类笔记 [https://zhuanlan.zhihu.com/p/20894041]
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