协方差特征 image feature 二阶pooling + ECCV12

最新推荐文章于 2024-07-08 19:48:46 发布
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介绍一种基于二阶池化的语义分割方法，该方法由Joao Carreira等人提出，通过使用更高阶的统计信息来改进图像特征的表达能力。

带code。。。

网址：http://www.maths.lth.se/matematiklth/personal/sminchis/code/o2pCode.html 

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Semantic Segmentation with Second-Order Pooling

Joao Carreira, Rui Caseiro, Jorge Batista and Cristian Sminchisescu


表情识别——Covariance Pooling for Facial Expression Recognition
heruili的博客
03-08 3324
表情识别——Covariance Pooling for Facial Expression Recognition Covariance Pooling for Facial Expression Recognition CVPRW.2018 摘要：将面部表情分类到不同的类别需要捕捉面部关键点的区域扭曲。我们相信像协方差这样的二阶统计数据能够更好地捕捉区域面部特征的这种扭曲。在这项工作中，我们...
图像处理注意力机制Attention汇总（附代码）
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诸葛灬孔暗
07-09 2万+
1. 介绍 注意力机制（Attention Mechanism）是机器学习中的一种数据处理方法，广泛应用在自然语言处理（NLP）、图像处理（CV）及语音识别等各种不同类型的机器学习任务中。根据注意力机制应用于域的不同，即注意力权重施加的方式和位置不同，将注意力机制分为空间域、通道域和混合域三种，并且介绍了一些关于这些不同注意力的先进注意力模型，仔细分析了他们的的设计方法和应用领域，给出了实现的代码与实验结果。 https://github.com/ZhugeKongan/Attention-mech..
实验笔记之——covariance matrix pooling
gwpscut的博客
06-17 3175
本博文为协方差池化的实验笔记。具体理论请参考博客《学习笔记之——covariance pooling》 实验python train.py -opt options/train/train_sr.json 先激活虚拟环境source activate pytorch tensorboard --logdir tb_logger/ --port 6008 浏览器打开http://172.20...
Semantic Segmentation with Second-Order Pooling论文笔记
赶考书生
08-08 2898
1 Introduction 对象识别和分类是计算机视觉中的核心问题。许多流行的识别方法可以看作是实现标准处理流程：（1）密集局部特征提取，（2）特征编码，（3）编码局部特征的空间汇集构造特征向量描述符，以及（4）将得到的描述符呈现给分类器。 池化的作用是产生图像区域的全局描述 - 单个描述符总结了区域内的局部特征，并且可以作为标准分类器的输入。 在本文中，我们介绍和探索使用以对称矩阵形式捕...
SPD matrix features: Semantic segmentation with second-order pooling
家家的专栏
02-06 1276
Semantic segmentation with second-order pooling Novel pooling techniques: encode the second-order statistics of local descriptors inside a region. Average pooling  Max-pooling
9/7（CVPR18）Towards Faster Training of Global Covariance Pooling Networks by Iterative Matrix Square
qq_40723205的博客
09-07 617
不断学习得到一个表达能力强的feature，表示图像时候做了个全局pooling,相当于取了一个均值，从统计的意义上说均值只是一阶的信息。 深度分类网络主要分为两个部分：特征提取和分类器。无论是VGG还是GoogleNet，后来的Resnet、Densenet，仔细观察可以发现，无论设计了多么性能优异的网络，在连接分类器之前，一般都连接了一个Pooling层，如下表所示： 无论是Average Pooling也好，还是Max Pooling也好，终究使用的是关于feature的一阶信息。..
由PyRetri浅谈基于深度学习的图像检索
u014448054的博客
05-15 7093
前言 最近发现face++开源了一个图像检索和行人重识别的基于深度学习的软件包，最近一段时间也一直在接触图像检索相关的东西。故借此机会，对里面涉及的一些常用的方法模块进行一个简单的介绍总结，便于日后回顾。 PyRetri是什么？ ****PyRetri****是由旷视开源的第一个基于深度学习的无监督图像检索库，它是基于PyTorch进行开发的python库。 paper： https://128.84.21.199/abs/2005.02154 GitHub： https://github.com/PyR
【论文阅读】注意力综述（软注意力）
qq_36182852的博客
11-23 1万+
以下内容来自：综述：图像处理中的注意力机制 - 知乎 目录 概述 软注意力 Spatial Transformer Networks(空间域注意力)—2015 nips SENET （通道域）—2017CPVR Residual Attention Network(混合域)—2017 Non-local Neural Networks, CVPR2018 Interaction-aware Attention, ECCV2018 CBAM: Convolutional Block At.
【点云系列】综述： Deep Learning for 3D Point Clouds: A Survey
weixin_43882112的博客
12-03 5951
文章目录摘要简介：2 背景2.1 数据集2.2 衡量指标3 3D形状分类3.1基于多视角的方法3.2基于体素的方法3.3 基于点的方法3.3.1逐点MLP网络3.3.2基于卷积的网络3.3.3基于图的网络3.3.4基于数据索引的方法3.3.5其他方法小结4 3D物体检测与跟踪4.1 3D物体检测4.1.1 基于候选区域的方法4.1.2 single-shot方法4.2 3D对象跟踪4.3 3D场景流估计4.4 小结：5 3D点云分割5.1 3D 语义分割5.1.1 基于投影的方法5.1.2 基于离散的方法5
cs213n课程笔记
njuptalex的博客
10-13 1142
文章目录1. 计算神经网络（P1）1 激活函数实际操作：2 数据预处理3 权重初始化4 批标准化2. 训练神经网络（P2）1.梯度下降实际使用中2.避免过拟合3.正则化Training：Add random noiseTesting: Marginalize over the noise4.超参数调节3. 实践CNN卷积转为矩阵运算(im2col)图像卷积看作是信号中的频谱函数相乘加速矩阵乘法O(n^3)4. 迁移学习Case StudysAlso...5. 卷积神经网络案例AlexNetZFNetVGGG
对机器学习中的协方差矩阵还是傻傻的搞不清楚？这次我终于捋明白了！
Mr____Cheng的博客
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一、数学中协方差矩阵的前世今生 1、前世 （1）随机变量XXX的2阶中心距：EEE{[X−E(X)]2[X-E(X)]^2[X−E(X)]2} （2）随机变量X和YX和YX和Y的2阶混合中心距：EEE{[X−E(X)][Y−E(Y)][X-E(X)][Y-E(Y)][X−E(X)][Y−E(Y)]} 2、今生 协方差矩阵由2阶中心距和2阶混合中心距共同定义。 （1）二维变量的协方差矩阵 设二维随机变量（X1,X2X_1,X_2X1​,X2​），可得到四个2阶中心距，分别为： c11c_{11}c11​=EE
双线性池化(Bilinear Pooling)与二阶池化(Second-order pooling)
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双线性池化(Bilinear Pooling) 双线性池化，Bilinear Pooling出自于论文《Bilinear CNN Models for Fine-grained Visual Recognition》。双线性的意思是包含两个特征提取器，其输出经过外积相乘、池化然后得到结果。其主要用于特征融合，对于从同一个样本提取出来的特征x和特征y,通过bilinear pooling得到两个特征融合后的向量，进而用来分类。 丢个原文链接：https://arxiv.org/pdf/1504.07889
Free-Form Region Description with Second-Order Pooling 论文笔记
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Carreira J, Caseiro R, Batista J, et al. Free-Form Region Description with Second-Order Pooling.[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis & Machine Intelligence, 2015, 37(6):1177-1189. Abstract:...
图神经网络的二阶池化：从节点表示中学习图的表示
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双线性池化（Bilinear Pooling）详解、改进及应用
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双线性池化的汇总解释
【笔记】双线性池化（Bilinear Pooling）详解、改进及应用
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点击上方，选择星标或置顶，每天给你送干货！阅读大概需要16分钟跟随小博主，每天进步一丢丢来自| 知乎作者丨林小北来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/6253...
（4）Papar Reading——GAP related
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智能养猪的博客
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李培华老师组的一些工作
池化层相关算法
weixin_44222909的博客
04-07 571
一般的CNN都需要输入图像的大小是固定的，这是因为全连接层的输入需要固定输入维度，但在卷积操作是没有对图像尺度有限制，所有作者提出了空间金字塔池化，先让图像进行卷积操作，然后转化成维度相同的特征输入到全连接层，这个可以把CNN扩展到任意大小的图像。传统的池化策略输出的是单一大小的特征映射，而多级的输出已经显示了对目标形变的鲁棒性，所以结合多级金字塔的池化策略也是可以提高深度网络性能的。最大池化直接取特征区域内得最大值，而平均池化取特征区域内所有值的均值，是两种算法简单的池化方法。1.最大池化与平均池化。
【混合网络】
weixin_43690932的博客
12-11 1105
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