Relation Network笔记

最新推荐文章于 2022-07-03 17:09:57 发布
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分类专栏： 论文笔记 文章标签： cnn nlp deep-learning 深度学习 论文笔记
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u011418174/article/details/77254656
本文介绍了关系网络(RNs)作为一种简单神经网络模块，用于增强深度学习中的关系推理能力。RN在视觉问答(CLEVR, Sort-of-CLEVR)和文本问答(bAbI)等任务上表现出色，展示了其在处理关联性问题上的高效性和准确性。通过对比实验，RN相比CNN和MLP在数据效率和泛化能力上有优势，并能应用于动态物理系统的推理判断。" 121385061,11522228,致远SPM系统在质量管理中的应用,"['项目管理', '质量管理', '协同工作', '质量分析', '企业赋能']

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1.Introduction

智能行为很重要的一点就是能够推理实体间的关系。这一点CNN和MLP都做的不好。这篇文章提出了Relation Networks(RNs), 并且在visual QA, test-based QA上都有很好的效果

2.Relation Networks

RN应该具有适合推理的结构，其背后的逻辑就是限制函数的结构使得它能抓住关系推理的关键，就好像CNN的结构能平移不变性, RNN能够处理序列数据一样。一个简单的RN如下所示：

RN(O)=fϕ(∑i,jgθ(oi,oj))

其中输入是一个对象的集合
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论文笔记：Relation Networks for Object Detection
flyminnnnn的博客
05-26 630
来源：论文，code，MSRA & PKU，2018 CVPR 知乎笔记 主要贡献： 提出了一种relation module，可以将常见的物体特征融合进物体之间的关联性信息，同时不改变特征维数，因此可以很方便加入已有的网络框架 提出了一种代替NMS的去重模块设计，避免NMS需要手动设置参数的问题，真正实现模型的end-to-end训练 论文阅读 Introduction NMS模块被...
论文阅读笔记:Relation Network《Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning》
海淀小天的blog
03-31 1207
相关方法为原型网络和孪生网络，这些方法侧重于学习embedding，embedding对于输入数据进行变换，然后用固定的最近邻或者线性分类器来识别它们。与他们不同的是，本文定义了relation classifer CNN（有点侧重关系）,也就是说这里的度量是科学系的而不是固定的，或者说提供一个非线性的分类器。 本文划分训练集、支持集和测试集；支持集和测试集共享相同的标签空间，但是训练集有自己的标签空间，与支持集/测试集不相交。 如果 ...
Relation Networks for Object Detection
u013087645的专栏
11-22 562
论文链接：https://arxiv.org/abs/1711.11575  代码链接：https://github.com/msracver/Relation-Networks-for-Object-Detection 源代码讲解：https://blog.youkuaiyun.com/u014380165/article/details/80779712 在介绍这篇论文之前首先介绍一下边框回归（ht...
Relation Networks for Object Detection [CVPR 2018]
女王の专属领地
05-29 3480
论文：https://arxiv.org/abs/1711.11575 引入了object的关联信息，在神经网络中对object的relations进行建模。主要贡献点有两条： 1. 提出了一种relation module，可以在以往常见的物体特征中融合进物体之间的关联性信息，同时不改变特征的维数，能很好地嵌进目前各种检测框架，提高性能 2. 在1的基础上，提出了一种特别的代替NMS的去...
Relation Network for Person Re-identification笔记
baidu_41622980的博客
08-15 1855
论文题目：Relation Network for Person Re-identification 来源：AAAI 2020 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1911.09318v1.pdf 代码：https://github.com/cvlab-yonsei/RRID **动机：**直接使用行人的部分层次特征，而不考虑身体各部位之间的关系，就容易把两张在对应部位具有相似特征的不同行人图片混淆。作者为了解决这个问题，提出了一种新的关系网络，该网络加入了身体局部特征和剩余其他部位特征之
Learning to Filter: Siamese Relation Network for Robust Tracking 论文笔记
weixin_47055840的博客
04-07 3101
Learning to Filter: Siamese Relation Network for Robust Tracking 论文笔记
I^2R-Net: Intra- and Inter-Human Relation Network for Multi-Person Pose Estimation阅读笔记
AnZhiJiaShu's blog
07-03 588
cvpr2022 论文链接 代码链接摘要： 本文提出了一种用于多人姿态估计的人内和人间关系网络：I2R−NetI^2R-NetI2R−Net（Intra- and Inter-Human Relation Networks）。该网络包括两个基本模块：① 在单人上操作的人内关系模块：Intra-Human Relation Module ，用于捕捉人体内部的依赖关系；② 人间关系模块： Inter-Human Relation Module ，考虑了多个实例间的关系，侧重于捕捉人体间的交互。通过降低特征图的分
Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning 论文笔记
qq_30146937的博客
03-19 835
前言 近年来深度学习模型在视觉任务上取得了巨大的成功，但这种成功有一部分原因来自于庞大的标记数据以及大量的计算资源，这使得这些模型在处理几乎没有标记数据的新类时显得非常乏力。对于我们人类来说，在识别物体时，仅需少量的图像，或者甚至不需要图像而仅仅根据对物体的描述，就能根据以往的知识来识别物体。这是由于我们人类有先验知识，我们会利用自己的先验知识进行学习。如何让模型能够实现这种快速学习呢？元学习（m...
关系网络 Relation Network
ywm_up
12-17 1万+
文章目录比较孪生网络、原型网络和关系网络关系网络 Relation Network实现过程网络结构损失函数训练策略算法推广 —— 推广到 zero-shot创新点算法评价 比较孪生网络、原型网络和关系网络 孪生网络需要计算任意两两样本的匹配程度，而原型网络则进一步改进，提出对样本进行适当的 embedding，然后计算样本每一类的样本中心，称为原型 prototype，通过模型学习出 prototype 的位置，对测试样本计算到每个原型的距离，从而进行分类。 不论是孪生网络还是原型网络，在分析两个样本的时候
最新模型：COMER【Conditional Memory Relation Network】
weixin_44385551的博客
12-23 1029
论文名称：Scalable and Accurate Dialogue State Tracking via Hierarchical Sequence Generation Abstract 本文的模型叫做COMER，全称Conditional Memory Relation Network，条件记忆关系网络 COMER是继TRADE后的又一个种多领域open-vocabulary based ...
【目标检测】Relation Networks for Object Detection
qq_36926037的博客
05-25 2230
文章目录一、介绍1.1 对象间的关系1.2 对象关系模块二、相关工作三、对象关系模块3.1 注意力模块3.2 对象关系模块四、用于目标检测的Relation Network4.1 对象检测管道回顾4.2 关系模块用于实例识别4.3关系模块用于重复删除4.4 端对端目标检测五、实验5.1 关系模块用于实例识别5.2 关系模块用于重复删除5.3 端对端目标检测六、结论 一、介绍   论文地址：https://arxiv.org/abs/1711.11575   CVPR2018的文章，通过引入object re
Relation Networks for Object Detection解读
WangKingJ的博客
10-27 1448
首先介绍一下这项工作的难点： obiect-to-object关系的建模很困难，因为对象的位置，尺度，类别，数量可能会随着不同的图像变化而变化。 深层的卷积神经网络通过大的接受域隐式地合并了上下文信息。 本项工作的贡献： 提出了一种attention module，在检测的过程中通过利用图像中object之前的相互关系或者图像内容(context)来优化检测效果，同时它不改变特征的维度，能很好的...
【关系网络】Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning
靓仔博客
02-22 1049
度量学习：关系网络
论文阅读-《Relation Networks for Object Detection》
热门推荐
yj_isee的博客
12-02 1万+
MSRA jifeng dai1.abstract:在目标检测领域，model object之间的关系能够提高检测的准确度，但是这种方法在基于深度学习的模型中还没有很好的work。当下主流的目标检测的方法还是对各个物体进行单独的检测，本文提出了一种object relation module，通过引入不同物体之间的外观和集合关系做interaction，实现对物体之间relation的建模。rela
Relation Networks for Object Detection重点解读
tommorrow12的博客
06-21 1132
网络总体图： relation内部图： 1、分别根据两个特征计算它们各自的权重2、由两个特征的权重获得总权重3、按照第m个物体对当前物体的总权重，加权求出各个relation模块4、concat所有relation模块，与原来的特征叠加，最终输出通道数不变的新特征   Concat就是聚合各个，表示第n个relation模块的输出。后两层网络示意图： 去重网络的原文描述如下：  参考网址：http...
Relation-Network——目标之间存在相对关系 (目标检测)(one/two-stage)(深度学习)(CVPR 2018)
星智云图工作室（StarImagine Studio）
11-23 3343
论文名称：《 Relation Networks for Object Detection 》 论文下载：https://arxiv.org/pdf/1711.11575.pdf 论文代码：https://github.com/msracver/Relation-Networks-for-Object-Detection 建模物体间的关系，有利于目标识别任务。本文提出了一种目标关系模块（Ob...
8.12 对比学习——Relation Network
炫云云
06-20 685
文章目录1、前言2、方法2、1 问题定义2、2 ModelOne-ShotK-shot目标函数2.3. Zero-shot Learning2.4. 网络体系结构参考 什么是元学习呢？英文名叫Meta Learning其实也叫做Learning to Learn,即学会学习。如何让神经网络实现元学习呢？ 8.7 Meta learning元学习 全面理解 而今天这篇论文则是利用对比来实现元学习，作者人为人在识别图像时是通过比较图像与图像之间的特征来实现识别的，即 few-shot学习;当然也可以对比图像与描
relation network
最新发布
09-29
关系网络（Relation Network）是一种用于分析匹配程度的可学习的非线性分类器。在比较两个样本时，关系网络通过构建神经网络来计算它们之间的距离，从而判断它们的关系。相比于孪生网络和原型网络，关系网络提供了更强的判别能力，能够处理非线性关系。 关于relation network的实现过程，网络结构，损失函数，训练策略以及算法推广等详细信息可以参考引用的文献中的《Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning》。
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