CNN在ImageNet上预训练,并在检测任务上微调。对于每个图像,CNN提供了一组区域特征表示。 双向循环神经网络(BRNN):用于从句子中提取特征。BRNN能够捕捉单词的上下文信息,为句子中的每个单词提供一个高维向量表示。 2.多模态嵌入空间: 该模型通过一个共同的嵌入空间将图像区域和句子片段关联起来,使得跨模态的语义相似...
CNN领域经典论文:[1608.06993] Densely Connected Convolutional Networks TL;DR 动机:之前的工作大都通过短连接来改善信息和梯度在网络中的流动。但短连接通常仅在相邻层或相隔几层之间存在,信息仍然需要经过多个中间层才能传递到更深层。 DenseNet的密集连接结构使得每一层都直接接收所有前面层的特征,实现了特征重用和信息...
【论文解读】CNN深度卷积神经网络-DenseNet 有用的话,请点个赞哦:) 1.简介 最早将CNN用于图像分类领域的是90年代提出的LeNet,不过由于其效果并没有大幅领先传统的机器学习,故用的人比较少。 AlexNet是2012年论文《ImageNet Classification with Deep ConvolutionalNeural Networks》中提出的一种卷积神经网络结构,并在1...
《Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks》,该论文由CV领域大牛RGB和何凯明于2016年发表,此篇论文堪称经典论文之一。 如图-00所示(Faster RCNN): 一直以来,我的观点是经典且有影响力的论文必须要读、而且要经常拿出来读,因为,当下的很多新技术或新算法都是基于前人的成果...
[论文解读]CNN网络可视化——Visualizing and Understanding Convolutional Networks 概述 虽然CNN深度卷积网络在图像识别等领域取得的效果显著,但是目前为止人们对于CNN为什么能取得如此好的效果却无法解释,也无法提出有效的网络提升策略。利用本文的反卷积可视化方法,作者发现了AlexNet的一些问题,并在AlexNet基础上做了一些改进...
【论文解读】R-CNN 深入浅出理解目标检测开山之作,R-CNN是CNN处理目标检测问题的开山之作,其中的区域提议,难例挖掘,非极
论文作者给出了思路。 利用候选区域与 CNN 结合做目标定位 借鉴了滑动窗口思想,R-CNN 采用对区域进行识别的方案。 具体是: 1.给定一张输入图片,从图片中提取 2000 个类别独立的候选区域。 2.对于每个区域利用 CNN 抽取一个固定长度的特征向量。 3.再对每个区域利用 SVM 进行目标分类。
CNN经典网络模型之GoogleNet论文解读 简介:GoogleNet,也被称为Inception-v1,是由Google团队在2014年提出的一种深度卷积神经网络架构,专门用于图像分类和特征提取任务。它在ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)比赛中取得了优异的成绩,引入了"Inception"模块,这是一种多尺度卷积核并行结构,可以增强...
论文解读：Quantized Convolutional Neural Networks for Mobile Devices 本文提出了一种加速和压缩卷积神经网络（CNN）的方法——Quantized CNN（Q-CNN），针对CNN模型在计算复杂度和硬件要求上的限制，提出通过参数量化来加速网络并减少其大小。Q-CNN的核心思想是对卷积层和全连接层中的权重进行量化，并通过...
《CNN-generated images are surprisingly easy to spot... for now》提出,即使是在一种 CNN 生成的图像所训练的分类器,也能够跨数据集、网络架构和训练任务,展现出惊人的泛化能力。这篇论文目前已被 CVPR 2020 接收,代码和模型也已公布。 这篇论文主要探索如何利用单一的GAN模型来鉴别其他各种GAN生成的图像。无...