search space设计 文章认为好的search space需要满足以下条件： search space需要足够large和expressive，这样才能探索更丰富多样的候选网络架构 one-shot模型在验证集上的准确率必须与stand-alone模型的准确率高度相关。也就是说相比于其他候选模型，A模型在验证集上准确率高，那么对A
元学习：从Few-Shot学习到快速强化学习(ICML 2019 Tutorial) by Chelsea Finn, Sergey Levine https://www.bilibili.com/video/BV1o4411A7YE
一篇总结整理近来few-shot分类的文章（近来文章一些毛病：code实现细节很难说清真正的gain在哪，一些baseline被压得太低，base类和novel类之间的域差异不明显导致评估也不可能不太准）。作者复现了一下主要的几篇工作，然后总结如下：更深的backbone在不同域上的表现对于不同方法差不多；整理了一
1. 摘要 大量的高光谱数据收集起来比较困难，所以作者提出了一种自监督策略，可以从一张退化图像构建出训练数据来训练一个去噪网络而不需要任何干净数据。 另外，高光谱图像的光谱波段数一般比较多，计算负载较大，因此作者引入深度可分离卷积来实施去噪，既能捕获高光谱图像的结构先验又
NO.1 Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning paper: https://arxiv.org/abs/1711.06025 code:
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1901.02350.pdf Github地址：https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleCV/face_detection PyramidBox是WIDER FACE人脸检测的三料冠军，先看一下它的效果吧。 图中的1000张人脸被识别出890张，可以看出PyramidBox对比较小的、或者部
Learning Spatial Fusion for Single-Shot Object Detection PDF: https://arxiv.org/pdf/1911.09516.pdf PyTorch代码: https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-Networks PyTorch代码: 点赞 收藏 分享 文章举报 mingo_敏
阅读提示 前段时间，湖人当家球星 科比·布莱恩特不幸遇难。这对于无数的球迷来说无疑使晴天霹雳， 他逆天终究也没能改命,但命运也从来都没改得了他，曼巴精神会一直延续下去。 随着大数据时代的到来，好像任何事情都可以和大数据这三个字挂钩。早在很久以前，大数据分析就已经广泛的
单点特征 三维坐标 回波强度 法线 主曲率 高程差 表面法线和曲率可以很好的代表一个点的几何特征，计算较快且算法简单。但是他们不能捕获细节，它们只是点的近邻的几何特征的近似估计。因此，大多数的场景往往会包含很多有相似特征的点。 局部特征 使用近似法来计算查询点的最近邻元
《Single-Shot Refinement Neural Network for Object Detection》（RefineDet）（一）论文地址：（二）解决的问题：（三）RefineDet 的核心思想：（四）twotwotwo-stagestagestage 方法的优势：（五）RefineDet 的网络结构：5.1 Transfer Connection Block：5.2 Two-Step Cascaded Regression：5.3 Negative Anch
Table of Contents 前言 论文基本信息 论文背景以及基本思想(Motivation & Contribution) 算法基本流程 算法细节 实验结果 小结 前言 SSD作为One-Stage系列的论文，如今已经作为基本网络被广泛应用于物体检测中，也很多网络结构是建立在其基础上的改进网络。 当前的Objectio
原题链接在这里：https://leetcode.com/problems/minimum-number-of-arrows-to-burst-balloons/ 题目： There are a number of spherical balloons spread in two-dimensional space. For each balloon, provided input is the start and end coordinates of the horizontal diameter
&论文概述 获取地址：https://arxiv.org/abs/1811.04533 代码地址：https://github.com/ qijiezhao/M2Det &总结与个人观点 本文提出Multi-Level Feature Pyramid Network来搭建高效检测不同尺度目标的特征金字塔。MLFPN由FFM、TUMs以及SFAM三部分组成。其中FFMv1(Feature Fu
论文标题：Siamese Neural Networks for One-shot Image Recognition 论文作者： Gregory Koch Richard Zemel Ruslan Salakhutdinov 论文地址：https://www.cs.cmu.edu/~rsalakhu/papers/oneshot1.pdf 声明：小编翻译论文仅为学习，如有侵权请联系小编删除博文，谢谢！
Title: Single-Shot Capillary Zone Electrophoresis−Tandem Mass Spectrometry Produces over 4400 Phosphopeptide Identifications from a 220 ng Sample Journal: Journal of Proteome Research Published Date: June 10, 2019 DOI: 10.1021/acs.jproteome.9b00244 Report
The First Column The Second Column 标准小样本 广义小样本 episodic trianing 分段训练 training episode 训练阶段 注册误差 分类误差 总体误差 注册误差和总体误差
Multi-shot Pedestrian Re-identification via Sequential Decision Making 2019-07-31 20:33:37 Paper: http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Zhang_Multi-Shot_Pedestrian_Re-Identification_CVPR_2018_paper.pdf Code: https://github.com/TuSimple/
There are a number of spherical balloons spread in two-dimensional space. For each balloon, provided input is the start and end coordinates of the horizontal diameter. Since it's horizontal, y-coordinates don't matter and hence the x-coordinates
一、简介 目标检测主流算法包括两个方面：（1）two-stage算法：如RCNN等系列算法，先通过启发式方法（selective search）或者CNN网络（RPN)产生一系列稀疏的候选框，然后对这些候选框进行分类与回归，two-stage方法的优势是准确度高；（2）one-stage算法:如Yolo和SSD，其主要思路是均匀地在图片的不同位置进
>>>重点介绍<<< 第一：本刷机包可卡刷可线刷，刷机包比较大的原因是采用同时兼容卡刷和线刷的格式，所以比较大第二：【卡刷方法】卡刷不要解压刷机包，直接传入手机后用第三方recovery刷机（前提要你安装了第三方recovery）和普通刷机包使用无区别（不懂什么是卡刷线刷，那就别管卡刷，按照线刷方法来
>>>重点介绍<<< 第一：本刷机包可卡刷可线刷，刷机包比较大的原因是采用同时兼容卡刷和线刷的格式，所以比较大第二：【卡刷方法】卡刷不要解压刷机包，直接传入手机后用第三方recovery刷机（前提要你安装了第三方recovery）和普通刷机包使用无区别（不懂什么是卡刷线刷，那就别管卡刷，按照线刷方法来
SSD : Single Shot MultiBox Detector 论文地址：https://arxiv.org/abs/1512.02325 网络结构 与faster rcnn相比，该算法没有生成 proposal 的过程，这就极大提高了检测速度。针对不同大小的目标检测，传统的做法是先将图像转换成不同大小（图像金字塔），然后分别检测，最后将结果综合起
One single image (neural networks don’t work well given one training example) (Such a small training set is really not enough to train a robust neural network) (If softmax, need to retrain every time new class adds in) Solution: Siamese Network To tra
洛谷上: (1)iso::sync_with_stio(0); 虽然可以提高cin的速度; 但是有时会RE或WA(如果是WA一般提示Too shot on line); (2)函数最好写上return(就算没用) 1.改void 2.写上 不然可能RE 非常惨的一件事(一个传送门)后面的记事本是下载的数据点
20190314 一面 自我介绍 项目介绍 2019 春季实习生招聘之项目介绍 了解过哪些 CV 领域 一张图片多个类别怎么设计损失函数，多标签分类问题 SVM、决策树优缺点，非线性回归用什么方法，L1、L2 正则化区别 链表归并快排 LeetCode 148——排序链表 反转链表 LeetCode 206——反转链表 实习
