《SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS》论文阅读
背景简介GCN的提出是为了处理非结构化数据(相对于image像素点而言)。CNN处理规则矩形的网格像素点已经十分成熟,其最大的特点就是利用卷积进行①参数共享②局部连接,如下图:那么类比到非结构数据图(graph),CNN能直接对非结构数据进行同样类似的操作吗?如果不能,我们又该采用其他什么方式呢?首...
论文阅读和分析:A Tree-Structured Decoder for Image-to-Markup Generation
HMER论文系列1、论文阅读和分析:When Counting Meets HMER Counting-Aware Network for HMER_KPer_Yang的博客-CSDN博客 2、论文阅读和分析:Syntax-Aware Network for Handwritten Mathem...
论文阅读_ChatGLM
文章信息name_en: GLM-130B: AN OPEN BILINGUAL PRE-TRAINED name_ch: Glm-130B:开放双语预训练模型 paper_addr: https://arxiv.org/abs/2210.02414 doi: 10.48550/arXiv.2210...
阅读论文《Loss Functions for Image Restoration With Neural Networks》
这是去年计算成像学领域的一篇论文(链接:https://ieeexplore.ieee.org/document/7797130/ ),重在讨论如何损失函数对图像恢复的影响。在目前的图像恢复任务中主要使用的还是L2损失函数,L2损失的好处有很多,例如可以直接提高PSNR等指标。但是L2指标...
【论文阅读】U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation
U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation 论文作者:Olaf Ronneberger, Philipp Fischer, and Thomas Brox 源码地址:http://lmb.informatik.uni...
论文阅读:《DeepLab-v2: Semantic Image Segmentation 》
论文地址:https://arxiv.org/pdf/1606.00915.pdf 概述 DeepLabv2 是在DeeplabV1 的基础上又做了改进的。Deeplabv1 主要是在FCN 的基础上对vgg 网络进行fine tuning,并加上一个全连接的CRF,这样可以保证对...
论文阅读报告与记录(1)
(一)、On-line new event detection using single pass clustering James Allen 组的早期作品,主要内容是在TDT任务中使用single-pass算法进行新话题的发现,其所提出的single-pass算法是根据C.J. van Rijs...
2018年3月16日论文阅读
国外精读!title(17):Exploiting saliency for object segmentation from image level labels(利用图像级签的显著性进行目标分割)---CVPR2017 abstract:近年来语义标注任务有了显着的改进。然而,最先进的方法依赖于...
『论文阅读』Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks
来源:Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Nets 源码:Github 这篇文章主要提供了一个基于cGAN的模型,并且利用这个general的模型可以同时应用到多个任务场景中去,而不需要额外设置模型结果和...
[论文阅读] Deep Residual Learning for Image Recognition(ResNet)
ResNet网络,本文获得2016 CVPR best paper,获得了ILSVRC2015的分类任务第一名。 本篇文章解决了深度神经网络中产生的退化问题(degradation problem)。什么是退化问题呢?如下图: 上图所示,网络随着深度的增加(从20层增加到56层),训练误差...
论文阅读(Weilin Huang——【ECCV2016】Detecting Text in Natural Image with Connectionist Text Proposal Network)
Weilin Huang——【ECCV2016】Detecting Text in Natural Image with Connectionist Text Proposal Network目录作者和相关链接几个关键的Idea出发点方法概括方法细节实验结果总结与收获点作者和相关链接个人主页:Zhi...
论文阅读和分析:Hybrid Mathematical Symbol Recognition using Support Vector Machines
HMER论文系列1、论文阅读和分析:When Counting Meets HMER Counting-Aware Network for HMER_KPer_Yang的博客-CSDN博客 2、论文阅读和分析:Syntax-Aware Network for Handwritten Mathem...
基于自适应降噪的深度神经网络对抗图像检测【论文阅读】
近年来,许多研究表明,深度神经网络(DNN)分类器可能会被对抗性示例所欺骗,这种对抗性示例是通过对原始样本引入一些扰动来设计的。据此,提出了一些强大的防御技术。然而,现有的防御技术往往需要修改目标模型或依赖于攻击的先验知识。在本文中,我们提出了一种直接的方法来检测对抗图像的例子,它可以直接部署到现成...
论文阅读笔记 - The Google File System
作者:刘旭晖 Raymond 转载请注明出处 Email:colorant at 163.com BLOG:http://blog.csdn.net/colorant/ 更多论文阅读笔记 http://blog.csdn.net/colorant/article/details/8256145 ...
【论文阅读|深读】Net2Net-NE:Learning Network-to-Network Model for Content-rich Network Embedding
目录前言简介ABSTRACT1 INTRODUCTION2 RELATED WORK3 PROBLEM FORMULATION4 METHODOLOGY4.1 Content Embedding4.2 Ego Network Enc...
【论文阅读|深读】RDAA:Role Discovery-Guided Network Embedding Based on Autoencoder and Attention Mechanism
目录前言简介AbstractI. INTRODUCTIONII. RELATED WORKA. Role DiscoveryB. NE for Structural SimilarityC. Autoencoder for Complex ...
【论文阅读|浅读】Lemane:Learning Based Proximity Matrix Factorization for Node Embedding
目录前言简介ABSTRACT1 INTRODUCTION2 RELATED WORK3 LEMANE FRAMEWORK3.1 Trainable Proximity Measure3.2 Training process of Leman...
DeconvNet 论文阅读理解
学习语义分割反卷积网络DeconvNet一点想法:反卷积网络就是基于FCN改进了上采样层,用到了反池化和反卷积操作,参数量2亿多,非常大,segnet把两个全连接层去掉,效果也能很好,显著减少了参数,只有290万,提升了性能摘要提出了一个创新的语义分割算法,反卷积网络。网络前几层用VGG16的结构。...
论文阅读(Chenyi Chen——【ACCV2016】R-CNN for Small Object Detection)
Chenyi Chen——【ACCV2016】R-CNN for Small Object Detection目录作者和相关链接方法概括创新点和贡献方法细节实验结果总结与收获点参考文献作者和相关链接论文下载Chenyi Chen , Ming-Yu Liu, Jianxiong Xiao所有作者的简...
论文阅读笔记三十四:DSSD: Deconvolutiona lSingle Shot Detector(CVPR2017)
论文源址:https://arxiv.org/abs/1701.06659开源代码:https://github.com/MTCloudVision/mxnet-dssd摘要DSSD主要是向目标检测结构中增加语义信息。本文首先结合ResNet-101与SSD,然后,在此基础上添加反卷积层用于增大目标...