CVPR 2014 ObjectnessBING 原文翻译 BING: Binarized Normed Gradients for Objectness Estimation at 300fps Ming-Ming Cheng, Ziming Zhang, Wen-Yan Lin, Philip Torr, IEEE CVPR, 2014 基于二值化赋范梯度特征的一般对象估计 摘要: 通过训练通用的对象估计方法来产生一组候选对象窗口,能够加速传统的滑动窗... ...
欢迎来我的个人主页看原文: Anthony's bloglimyoona900530.github.io/ 注: 所有在引用块内的都是我针对原文做的翻译,其中也包含少量的个人理解; 加粗的为重点部分,有一些我会在引用块后对加粗块做一些基于自己的理解的解释; 来自斯坦福大学于2017年发表的论文,该网络为从对象分类、部件分割到场景语义分析的各...
原文链接:FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering FaceNet 摘要(Abstract) 1. 介绍(Introduction) 摘要(Abstract) Despite significant recent advances in the field of face recognition [10, 14...YOLOv1论文翻译 YOLO: 一体化的,实时的物体检测 摘要 我们介绍一种新的物体检测方法YOL...
encoder为降采样过程,通过多个set abstraction结构实现多层次的降采样,得到不同规模的point-wise feature,最后一个set abstraction输出可以认为是global feature。其中set abstraction由sampling,grouping,pointnet三个模块构成。 decoder根据分类和分割应用,又有所不同。分类任务decoder比较简单,不介绍了。分割任务decoder为上采...
翻译| 江舟 校对 | Lamaric 整理 | MY 随着AR / VR 技术和自动驾驶汽车技术的发展,3D 视觉问题变得越来越重要,它提供了比 2D 更丰富的信息。本文将介绍两种用于 3D 场景分析的基本深度学习模型:VoxNet 和 PointNet。 3D 图像介绍 3D 图像会多包含一个维度,即深度。有两种最广泛使用的 3D 格式:RGB-D 和点...
值得注意的是,输入pointnet的坐标需要进行一个处理。就是将每个点的坐标减去中心点坐标。其实这个也很好理解,我们使用pointnet来提取的是这个patch的特征,坐标剪完就是个相对坐标(相对于一个patch中心点的 坐标)。如果不减的话,你的坐标属于整个点云空间,那你提取的信息到底是想关于这个patch还是关于整个数据?
原文作者:Charles R. Qi 点云是一个重要的几何数据结构表示方法。由于点云数据的无序性,大部分的研究者将原始的点云数据变换到3D体素或者图像集合上再进行计算。然而这些操作会引入不必要的计算量和新的问题。本文中我们设计了一个新颖的网络结构可以直接处理点云数据,该网络可以很好的考虑输入点云的不变性。网络被...
ZooKeeper开发手册中文翻译 本文假设你已经具有一定分布式计算的基础知识。你将在第一部分看到以下内容: ZooKeeper数据模型 ZooKeeper Sessions ZooKeeper Watches 一致性保证(Consistency Guarantees) 接下来的4小节讲述了程序开发的实际应用: 创建模块——ZooKeeper操作指引...
原文出自:A List Apart作者:Sergio Villarreal 中文翻译:onestab[2004.02.28] “…假如有一种技术,用 CSS 对任意块级元素灵活地添加阴影,而且能随着内容的大小自动扩展,还要适用于大多数流行的浏览器,那该有多好!不信么?告诉您,只需写几行代码就能做到。” ...