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田神
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《Few-Shot Learning with Graph Neural Networks》——少样本学习与图神经网络
目录一、简介二、【2】实现过程分析2.1 数据的准备2.2 GNN 网络2.2.1 特征提取网络2.2.2 顶点表达2.2.3 Adjacency 层2.2.4 Loss的解析2.3 数据验证所说明的问题三、GNN 的认识四、小结索引欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表...原创 2019-11-22 12:28:13 · 7640 阅读 · 10 评论 -
写给自己看的yolo 3
目录一、Yolo 3 简介二、 Yolo 3 的实现2.1 特征提取 Backbone2.2 特征金字塔（feature pyramid networks）2.3 输出检测部分——FCN2.4 Things We Tried That Didn’t Work三、小结一、Yolo 3 简介Yolo 3 【1】是一款2018年推出的简单、高效的目标检测算法，它仅用卷积层，实现了一个全卷积网络（Fu...原创 2019-10-01 07:25:36 · 514 阅读 · 0 评论 -
CornerNet：不用 Anchor Boxes 也能进行目标检测（Object Detection）
一、简介目标检测（Object Detection）是图像识别的一个重要领域，近来看了一篇19年8月的相关综述《Recent Advances in Deep Learning for Object Detection》[1]，发现自己又落伍了，现在已经到了不用 anchor boxes也能进行目标定位了。我们来看看文中给出的一个 Object Detection 的发展脉络：图1 基于深度...原创 2019-09-04 20:58:42 · 948 阅读 · 0 评论 -
通过代码学习 VQ-VAE
VQ-VAE（Vector Quantised Variational AutoEncoder，矢量量化变分自动编码）是【1】提出的一种离散化VAE方案，近来【2】应用VQ-VAE得到了媲美于BigGan的生成模型。由此可见， VQ-VAE 有着强大的潜力，且【1】和【2】皆为DeepMind的作品，让我们通过代码来认识它，学习它。一、简介光看论文一知半解，需要看看它的实现。我在GitHub中...原创 2019-06-30 15:24:28 · 17716 阅读 · 5 评论 -
混合高斯聚类的一种实现方法
近来看了一篇文章《Hierarchical Clustering of a Mixture Model》【1】，它是一篇比较早的文章了，2005年，Jacob Goldberger Sam Roweis，Department of Computer Science, University of Toronto。文中讲到一种简单的高斯聚类方法，近来有文章将它用于目标检测（Object Detecti...原创 2019-06-22 16:00:14 · 1123 阅读 · 0 评论 -
近年来目标检测方面值得一看的论文（到CVPR 2019）
CVPR 2019Generalized Intersection over Union: A Metric and A Loss for Bounding Box Regressionhttps://arxiv.org/pdf/1902.09630.pdfFeature Selective Anchor-Free Module for Single-Shot Object Detectio...转载 2019-05-24 15:08:20 · 1379 阅读 · 0 评论 -
Spectral Matting的python实现
我Spectral Matting在Github上有MATLAB的实现，却没找到Python的实现，于是我参考了以下两个代码源：[1]https://github.com/yaksoy/SemanticSoftSegmentation[2]https://github.com/MarcoForte/closed-form-matting[1]是语义软分割（Yagiz Aksoy, Tae-H...原创 2018-10-25 22:09:11 · 1869 阅读 · 17 评论 -
Courant-Fischer定理、谱图分析和图的分割
，“In linear algebra and functional analysis, the min-max theorem, or variational theorem, or Courant–Fischer–Weyl min-max principle, is a result that gives a variational characterization of eigenvalue...原创 2018-09-26 11:39:43 · 8455 阅读 · 1 评论 -
谱图（Spectral Graph Theory）理解（1）
近日看《Semantic Soft Segmentation》（语义软分割），其中一个核心思想是：将来自传统图像处理的底层特征和来自Deep Learning的高级特征，通过谱图（Spectral Graph）框架进行融合。此融合能综合多种处理方法的结果，得到一个很好的处理效果，而且为我们提供了一种机器学习的融合思路和方法。谱图是图论（Graph Theory）与线性代数（Linear Alge...翻译 2018-09-18 19:52:49 · 21309 阅读 · 7 评论 -
Spectral Matting 方法的理解
《Spectral Matting》[1]是来自Anat Levin的2008年的论文，同年他的另一篇论文是《A Closed-Form Solution to Natural Image Matting》[2]（我在上一篇博客中已讨论）。2018年的《Semantic Soft Segmentation》[3]也来自CSAIL.MIT，可谓一脉相承，[3]中采用[1]的 Spectral Mat...原创 2018-09-06 21:53:29 · 3195 阅读 · 5 评论 -
《A Closed-Form Solution to Natural Image Matting》的一句话的理解
《A Closed-Form Solution to Natural Image Matting》是作者：作者：Anat Levin, Dani Lischinski, and Yair Weiss等人在2008年2月的一篇文章，它所用抠图的方法是文章《Semantic Soft Segmentation》（2018，来自MIT CSAIL的YAĞIZ AKSOY等人）的基础，因此我仔细阅读了它。...原创 2018-09-01 13:43:23 · 4100 阅读 · 3 评论 -
Deformable Convolutional Network的原理与实现
Deformable Convolutional Network的原理与实现本Markdown编辑器使用StackEdit修改而来，用它写博客，将会带来全新的体验哦：Markdown和扩展Markdown简洁的语法代码块高亮图片链接和图片上传LaTex数学公式UML序列图和流程图离线写博客导入导出Markdown文件丰富的快捷键快捷键加粗 Ctrl +...原创 2018-07-05 10:40:20 · 11828 阅读 · 3 评论