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目标检测与实例分割: Mask rcnn

目标检测与实例分割: Mask rcnn

2020-02-07
计算机视觉, 论文阅读
mask rcnn 是何凯明团队在faster rcnn的基础上, 将目标检测与实例分割整合到一起的又一力作, 同时改进了faster RCNN 中 ROI pooling存在的 misalignment
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Progan: PROGRESSIVE GROWING OF GANS FOR IMPROVED QUALITY, STABILITY, AND VARIATION

Progan: PROGRESSIVE GROWING OF GANS FOR IMPROVED QUALITY, STABILITY, AND VARIATION

2020-01-20
计算机视觉, 论文阅读
主要贡献 GAN 高清图像生成难的问题 方法 提出新的 GAN 训练方法: 逐渐增加生成器和鉴别器–从低分辨率开始, 逐渐添加新层,以随着训练的进行网络
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Densecrf与图像分割

Densecrf与图像分割

2020-01-02
计算机视觉
在图像分割中,在FCN之前,流行的是以概率图模型为代表的传统方法. FCN出来之后一段时间,仍然流行的是以FCN为前端,CRF为后端优化. 随着
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图像修复2: Generative Image Inpainting with Contextual Attention

图像修复2: Generative Image Inpainting with Contextual Attention

2020-01-02
图像修复, 论文阅读, 计算机视觉
之前介绍过NVIDIA的图像修复方法, 使用的img-img的方法. 由于GAN网络在图像生成方向的大放异彩, 今天review一下, Adobe的
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图像修复1: Image Inpainting for Irregular Holes Using Partial Convolutions

图像修复1: Image Inpainting for Irregular Holes Using Partial Convolutions

2019-12-28
图像修复, 论文阅读, 计算机视觉
图像修复一直是CV领域的重点与难点, 基于深度学习的图像修复因为其可以学习到丰富的语义信息和潜在丰富的表达能力, 受到研究者们的热捧. 这篇文章主
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可分离卷积

可分离卷积

2019-12-24
深度学习, 计算机视觉
可分离卷积主要包括空间可分离卷积(Spatial Separable Convolutions)、深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolutions.
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人脸检测网络: SSH: Single Stage Headless Face Detector

人脸检测网络: SSH: Single Stage Headless Face Detector

2019-12-18
计算机视觉, 论文阅读
最近看了一下人脸检测的论文, 除了通用的目标检测方法, 看见了这篇论文, 整体上而言和yolo-v3结构是类似的, SSH 设计了不同的检测头. SSH 网络 SSH 网
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Squeeze-and-Excitation Networks

Squeeze-and-Excitation Networks

2019-12-18
深度学习, 计算机视觉, 论文阅读
Squeeze-and-Excitation Networks(SENet)是CVPR2018公布的一种全新的图像识别结构,它通过对特征通道间的相关性进行建模,把重要的特征进行强化来提
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目标检测网络: yolo-v1 实现关键点讲解

目标检测网络: yolo-v1 实现关键点讲解

2019-12-10
计算机视觉
yolo-v1作为anchor free 的目标检测方法, 虽然已经较老,但深入理解其原理还是很有必要的. 对于个人而言, 完全从头实现目标检测算法是必不可
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Facenet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering

Facenet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering

2019-11-28
计算机视觉, 论文阅读
主要创新点 FaceNet 将 face verification(判断是否是同一个人),recognition(判断是何人)和clustering(寻找相似人脸) 任
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