deeplearningbo的博客

1、RCNN网络中的选择性搜索算法（SS）参考博客：https://blog.youkuaiyun.com/u014796085/article/details/83478583 https://blog.youkuaiyun.com/u010402786/article/details/78051647主要步骤：使用 Efficient Graph-Based Imag...

Hard Positive Generation via Adversary for Object Detection最近做项目，在看一些数据增强的论文，欢迎感兴趣的同学多多留言交流。摘要我们如何学习对遮挡和形变不变的物体检测器？我们当前的解决方案是使用数据驱动策略 - 收集在不同条件下物体的大规模数据集。希望最终的分类器可以使用这些数据来学习不变性。但是真的可以看到数据集中的所...

Synthetic Data for Text Localisation in Natural Images最近做项目训练用到数据增强，在看一些如何在自然图像上生成合理数据的论文，欢迎志同道合的同学评论留言。或者有什么好的论文可以共享一下。参考博客：https://blog.youkuaiyun.com/u010167269/article/details/52389676源码：https:/...

最近在研究光流法，希望感兴趣的同学一起研究。FlowNet: Learning Optical Flow with Convolutional Networks文章链接：https://arxiv.org/abs/1504.06852?context=cs文章源码：http://lmb.informatik.uni-freiburg.de/resources/software.p...

本博客会参考其他博客上的资料，如有侵权，请联系删除。摘要 本文提出了一种快速的基于区域的卷积网络方法（Fast R-CNN）用于物体检测。Fast R-CNN建立在先前的工作基础上，以使用深度卷积网络有效地对区域建议进行分类。与之前的工作相比，Fast R-CNN采用了几项创新来提高训练和测试速度，同时提高了检测精度。Fast R-CNN训练非常深的VGG16网络比R-CNN快9...

文中若有翻译错误，还望多多指正。摘要 现有的深度卷积神经网络（CNN）需要固定大小（例如，224×224）的输入图像。该要求是“人为的”并且可能降低任意尺寸/比例的图像或子图像的识别精度。在这项工作中，我们为网络配备了另一种池化（Pooling）策略，即“空间金字塔池”，以消除上述要求。无论图像大小/规模如何，这个新网络结构，也可以叫做SPP-net，都可以生成固定长度的表示。...

对目标跟踪理解的不是很深入，如有问题，请及时指正交流。SiamMask：实时的在线目标跟踪与目标分割统一架构 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1812.05050.pdf SiamMask的测试代码：https://github.com/foolwood/SiamMask 项目主页：http://www.robots.ox.ac.uk/˜qwan...

FlowNet 2.0: Evolution of Optical Flow Estimation with Deep Networks首先，附上代码。代码下载：tensorflow：https://github.com/sampepose/flownet2-tfcaffe：https://github.com/lmb-freiburg/flownet2摘要 ...

GAN论文2：DATA AUGMENTATION GENERATIVE ADVERSARIAL NET论文阅读摘要介绍背景模型DATA AUGMENTATION GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORK学习结构数据集DAGAN的训练与生成在源域上DAGAN的训练VANILLA分类器使用匹配网络和数据增强网络 one-shot学习结论最近在研究数据增强用于扩充数据集训练，用以记...

GAN论文阅读1:Data Augmentation in Emotion Classification Using Generative Adversarial Networks附论文链接:https://arxiv.org/abs/1711.00648最近看了几篇GAN的论文，写一下每篇论文的大致思路以便自己日后查看。如有问题，请留言指正。论文思路这篇...