基于该思想,作者采用了Faster /Mask RCNN范式,并提出了Meta R-CNN(ICCV 2019)。 其论文和代码链接如下: 论文: 代码1(原版): 代码2(集成版): 2 网络结构 这里直接给出论文中的Meta R-CNN架构。 其主要分成两部分:(1)Faster/Mask R-CNN;(2)Predictor-head Remodeling Network(PRN)。 第一部分(Faster/Mas...
论文阅读笔记《Meta R-CNN : Towards General Solver for Instance-level Low-shot Learning》,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
利用 Faster / Mask R-CNN 提取的 RoI 特征\{{ \hat {\bold z}_{i,j}}\}_{j=1}^{\hat n_i},重新学习 R-CNN 预测头(PRN部分)。 4.Meta R-CNN详细介绍: 主要包含两部分:Faster / Mask R-CNN 和 Predictor-head Remodeling Network (PRN)。 由于Faster / Mask R-CNN 的预测头h(\cdot,\bo...
这篇论文通常缩写为 S4，它提出了一种利用状态空间模型 (SSM) 处理长序列的新方法。RNN 和 CNNS 很难捕捉非常长的序列（数千个元素或更多）中的长距离依赖关系。S4 通过使用 SSM 来解决这个问题，SSM 具有更有效地处理长距离依赖关系的理论能力。S4 还引入了一种名为“结构化状态空间”的新参数化技术，该技术...
假设上文提到的CNN的损失函数如下: minW,B,zL(y,f(x;h(z;W,B)))+γD(W)+γD(B)+λR(z)minW,B,zL(y,f(x;h(z;W,B)))+γD(W)+γD(B)+λR(z) 这里L(⋅,⋅),D(⋅), and R(⋅)L(⋅,⋅),D(⋅), and R(⋅) 分别是视觉任务的损失函数,权值衰减项损失函数,和...
FAIR 又一位大佬级研究科学家「出走了」,这次是 R-CNN 作者 Ross Girshick。 近日,Meta 首席科学家 Yann LeCun 发推宣布,Ross Girshick 将离开 FAIR,加入艾伦人工智能研究所(AI2)。此前离职的还有 ResNeXt 一作谢赛宁(加入纽约大学任助理教授)、Georgia Gkioxari(加入 Caltech 任助理教授)等。
在Ross 过往参与的工作中,有很多热门研究,如 Fast R-CNN、Mask R-CNN、YOLO、Faster R-CNN、SAM 等。 2017 年,Ross 参与的 Mask R-CNN 获得了 ICCV 马尔奖(最佳论文),现在这篇论文的引用量达 3 万多次;另一篇论文《Focal Loss for Dense Object Detection》获得当年 ICCV 最佳学生论文。
【博士带你学论文】半天带你搞懂对比学习+多模态3D目标检测!Meta博士带你更好理解对比学习,CLIP模型、Dalle2、SimCLR自监督算法实例,源码解读!共计17条视频,包括:1、对比学习算法与实例、2、对比学习算法与实例、【如何更好地理解对比学习】田渊栋 (Meta AI Research
ESPCN论文笔记 Convolutional Neural Network 此前利用卷积神经网络(CNN)的图像超分辨率方法(Super Resoluiton, SR)中,通常在图像预处理阶段利用双三次插值将低分辨率(LR)图像变换为目标分辨率,然后在高分辨率的条件下进行特征提取与图像重建(例如SRCNN)。这样做使得算法的计算复杂度很高,ESPCN提出了一种在低分辨率场景...
在Ross 过往参与的工作中,有很多热门研究,如 Fast R-CNN、Mask R-CNN、YOLO、Faster R-CNN、SAM 等。 2017 年,Ross 参与的 Mask R-CNN 获得了 ICCV 马尔奖(最佳论文),现在这篇论文的引用量达 3 万多次;另一篇论文《Focal Loss for Dense Object Detection》获得当年 ICCV 最佳学生论文。