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细粒度结构化稀疏神经网络:第二节
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论文笔记 | 基于深度学习的细粒度物体分类综述
节选整理自:A Survey on Deep Learning-based Fine-grained Object Classification and Semantic Segmentation 细粒度分类综述 细粒度分类:同一类中不同子类物体间的分类。 难点:受视角、背景、遮挡等因素影响较大,类内差异较大、类间差异较小。 基于深度学习的物体分类可以大致分为4类: 使用通用DCN...
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细粒度图像识别算法Mask-CNN
1 简介 传统的图像识别一般都是识别花、鸟、汽车等不同类别物体,而细粒度图像识别则是要识别同一类物体下的不同子类。举个例子,识别一张图片是猫、狗、汽车还是飞机就是传统的图像识别,而识别一张图片是贵宾犬、边境牧羊犬、吉娃娃还是斗牛犬,则是细粒度图像识别。不同的犬类相似性一般都很高,比如下面的哈士奇和阿拉斯加雪橇犬,如果事先不知道它们有差别的部位,很难正确识别。现在图像识别大都使用卷积神经网络CN...
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细粒度图像分类--CVPR2017 & ICCV2017论文总结
CVPR2017 1、Look Closer to See Better: Recurrent Attention Convolutional Neural Network for Fine-Grained Image Recognition 由于有区别性的区域定位和细粒度特征学习的挑战,识别细粒度类别很困难。已有的方法主要是独立地解决这些挑战,忽略了区域检测和细粒度特征学习是相互联系的事...
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细粒度图像分析进展综述
转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/24738319 大家应该都会有这样的经历:逛街时看到路人的萌犬可爱至极,可仅知是“犬”殊不知其具体品种;初春踏青,见那姹紫嫣红丛中笑,却桃杏李傻傻分不清……实际上,类似的问题在实际生活中屡见不鲜。如此问题为何难?究其原因,是普通人未受过针对此类任务的专门训练。倘若踏青时有位资深植物学家相随,不要说桃杏李花,就连差别甚微的青青河
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细粒度实体类型分类的神经网络结构
实体分类相关论文阅读第二篇:Neural Architectures for Fine-grained Entity Type Classification这篇论文的基础是引入注意力机制的细粒度实体分类,里面论文的主体构架和上一篇论文是相同的,因此关于该篇论文的大部分内容不再重复叙述,重点关注本篇论文的创新点:将手工提取的feature与注意力网络结合起来提高实体分类的精确度。这是在上篇论文中出现...
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CVPR 2019 | 基于可解释性以及细粒度的可视化解释卷积神经网络
作者丨张彪学校丨北京交通大学硕士生研究方向丨卷积神经网络的内部可视化(可解释性)研究目的卷积神经网络(CNN)已经被证明在许多视觉基准测试上产生了最先进的结果,尽管如此,...
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论文阅读笔记(二)细粒度图像分类
0、参考文献 [1]见微知著 http://geek.csdn.net/news/detail/191718 [2]Cyiano http://blog.csdn.net/Cyiano/article/details/72081855 1、概要 细粒度图像识别是现在图像分类中一个颇具挑战性的任务,它的目标是在一个大类中的数百数千个子类中正确识别目标。 相同的子类中物体的动作姿态可能大不相
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深度学习图像处理:双线性CNN (Bilinear cnn)- 细粒度图像分类模型
定义:双线性CNN 包括两个特征提取器,其输出经过外积相乘,池化后获得图像描述子 优点: 以平移不变的方式,对局部的对级(pairwise)特征交互建模; 能够泛化多种顺序无关的特征描述子,如Fisher向量,VLAD(局部聚合向量,把图像表示为向量),O2P(使用二阶池化方法描述特) 。在实验中CNN 作为特征提取器的双线模型。 双线性形式简化了梯度计算,能够对两个网络在...
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图像分类——细粒度的概念
http://www.cjig.cn/html/jig/2016/9/20160904.htm
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【深度学习】细粒度图像识别 (fine-grained image recognition)
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ICCV 2015 B-CNN细粒度分类
哈哈,好久没写博客了。。。。最近懒癌发作~~主要是因为心情不太好啊,做什么事情都不太顺心,不过已经过去啦。最近一直忙着公司的项目,想用这个网络,就给大家带来了的这篇文章。可能比较老,来自ICCV 2015的一篇关于细粒度分类的文章,文章:B-CNN。由于文章比较简单,我就不介绍的那么详细啦~ 科普下:粗粒度与细粒度分类 粗粒度:比如猫狗猪这种差别比较大的。 细粒度:狗类别中,识别是什么品种的...
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超全深度学习细粒度图像分析:项目、综述、教程一网打尽
在本文中,来自旷视科技、南京大学和早稻田大学的研究者对基于深度学习的细粒度图像分析进行了综述,从细粒度图像识别、检索和生成三个方向展开论述。此外,他们还对该领域未来的发展方向进行了讨论。 (CV)是用机器来理解和分析图像的过程,是人工智能中一个重要分支。在 CV 的各个研究领域中,细粒度图像分析(fine-grained image analysis, FGIA)是一个长期存在的基础性问题...
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细粒度图像识别算法Mask-CNN 论文笔记
传统的图像识别一般都是识别花、鸟、汽车等不同类别物体,而细粒度图像识别则是要识别同一类物体下的不同子类。举个例子,识别一张图片是猫、狗、汽车还是飞机就是传统的图像识别,而识别一张图片是贵宾犬、边境牧羊犬、吉娃娃还是斗牛犬,则是细粒度图像识别。不同的犬类相似性一般都很高,比如下面的哈士奇和阿拉斯加雪橇犬,如果事先不知道它们有差别的部位,很难正确识别。
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细粒度分析与Bilinear CNN model(附代码实现)
前言 有时,我们逛街时看到不同的狗,却不知道其具体品种,看到路边开满鲜花,却傻傻分不清具体是什么花。实际上,类似的问题在实际生活中屡见不鲜,人类尚且如此,更别说人工智能了。为了解决这一问题,研究者们提出了细粒度分析(fine-grained image analysis)这一专门研究物体精细差别的方向。 细粒度分析 细粒度分析任务相较于通用图像(general/generic images)任务的区别和难点在于其图像所属类别的粒度更为精细。下图为例,通用图像分类其任务诉求是将“袋鼠”和“狗”这两个物体大类(
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从0到1:神经网络实现图像识别(上)
其它机器学习、深度学习算法的全面系统讲解可以阅读《机器学习-原理、算法与应用》,清华大学出版社,雷明著,由SIGAI公众号作者倾力打造。 书的购买链接 书的勘误,优化,源代码资源 纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行。 “神经网络”是“机器学习”的利器之一,常用算法在TensorFlow、MXNet计算框架上,有很好的支持。 为了更好的理解与使用这件利器,我们可以不借助计算框架,从零开始,一步步...
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细粒度分类
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在细粒度与高密度场景下的 基于人头的 人流量监测方法【神经网络】
先放几张原图 再看几张效果图: 本方法采用自研神经网络+分割技术在150万数据集上的训练结果 recall 达到99.84% 下一步目标主要是自适应技术+Context技术...
2 楼 ray_linn 2012-09-28 14:55
1 楼 骨之灵魂 2012-09-28 13:51