1.【简评】[CVPR2017]Loss Max-Pooling for Semantic Image Segmentation 论文主要解决的是semantic segmentation中imbalanced training data distributions问题。在semantic segmentation数据集包括现实世界中存在明显的长尾分布的问题,即大多数的数据组成了小部分的类别,因此会导致学习器更偏向于这些类别。 2.CVPR 2017论文笔...
日前，CVPR 2017获奖论文公布，其中一篇最佳论文为康奈尔大学、清华大学、Facebook FAIR 实验室合著的《Densely Connected Convolutional Networks》。在这篇文章中，Momenta 高级研发工程师胡杰对这篇文章进行了解读。此文为该系列专栏的第三篇。近几年来，随着卷积神经网络（CNNs）的迅速发展，学术界涌现出一大批非常...
CVPR 2017 有很多优秀的论文,但,学,是无止境的,正所谓“伤其十指,不如断其一指”,这么多内容我也不可能一一整理。未来,导师让我做目标检测与目标追踪等方向的研究。因此,以下,只整理了关于目标检测与目标追踪方向的论文。【持续更新与丰富内容】 我想说:是在是太难整理了! CVPR 2017关于单目标追踪的论文总...
【CVPR 2017论文摘要合集】’Collection of CVPR 2017, including titles, links, authors, abstracts and my own comments' by MichaelLiang12 GitHub: http://t.cn/RKntzyW
cvpr2024/cvpr2023/cvpr2022/cvpr2021/cvpr2020/cvpr2019/cvpr2018/cvpr2017 论文/代码/解读/直播合集,极市团队整理 - joyce725/CVPR2024-Paper-Code-Interpretation
CVPR 2017 papers on the web 1.【简评】[CVPR2017]Loss Max-Pooling for Semantic Image Segmentation 论文主要解决的是semantic segmentation中imbalanced training data distributions问题。在semantic segmentation数据集包括现实世界中存在明显的长尾分布的问题,即大多数的数据组成了小部分的类别,因此会导致学习器更偏向于...
论文链接:http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2017/papers/Fu_Look_Closer_to_CVPR_2017_paper.pdf 识别纹理细密的物体类别(比如鸟类)是很困难的,这是因为判别区域定位(discriminative region localization)和细粒度特征学习(fine-grained feature learning)是很具有挑战性的。现有方法主要都是单独地来解决这些...
日前,CVPR 2017获奖论文公布,其中一篇最佳论文为康奈尔大学、清华大学、Facebook FAIR 实验室合著的《Densely Connected Convolutional Networks》。在这篇文章中,Momenta 高级研发工程师胡杰对这篇文章进行了解读。此文为该系列专栏的第三篇。 近几年来,随着卷积神经网络(CNNs)的迅速发展,学术界涌现出一大批非常高效的...
日前,CVPR 2017获奖论文公布,其中一篇最佳论文为康奈尔大学、清华大学、Facebook FAIR 实验室合著的《Densely Connected Convolutional Networks》。在这篇文章中,Momenta 高级研发工程师胡杰对这篇文章进行了解读。此文为该系列专栏的第三篇。 近几年来,随着卷积神经网络(CNNs)的迅速发展,学术界涌现出一大批非常高效的...
CVPR 2017最佳论文解读:密集连接卷积网络 近几年来,随着卷积神经网络(CNNs)的迅速发展,学术界涌现出一大批非常高效的模型,如 GoogleNet、VGGNet、ResNet 等,在各种计算机视觉任务上均崭露头角。但随着网络层数的加深,网络在训练过程中的前传信号和梯度信号在经过很多层之后可能会逐渐消失。先前有一些非常好的工作来...