文章目录导读细粒度应用和分类2 细粒度的问题和挑战问题挑战3 数据集4 细粒度图像识别4.1 定位分类子网络4.2 端到端特征编码4.3 辅助信息5 细粒度图像检索6 细粒度图像生成7 细粒度图像分析相关的特定领域应用8 未来方向参考 导读图像分析是CV最重要的分支之一。在CV的各个研究领域中，细粒度图像分析(FGIA)是一个长期存在的基础性问题。旷视的研究人员魏秀参等人，将FGIA分为：细粒度
细粒度图像分类又被称作子类别图像分类，是近年来计算机视觉、模式识别等领域的研究热点，其目的是对粗粒度的大类别进行更加细致的子类划分。但由于子类别间的细微差别以及较大的类内差异，较之普通的图像分类任务，细粒度图像分类的难度更大。 早期的基于人工特征的算法表达能力有限，分类效果也有很大的局限性。深度学习的兴起促进了该领域的发展，传
概述：在multiple scales上，以类似cascade network的形式使得网络相互增强学习，进行基于region 的特征表达。 横向：传统vgg分类网络，用来classification；纵向：APN，用来获取attention map,本质为两层全连接层。Multi-task formulation： （1）分类 f(.)表示将卷积特征映射到可以与类别条目匹配的特征向量,通过fc
细粒度情感分析说细粒度情感分析，先说传统的情感分析（即粗粒度分析）。粗粒度情感分析只是简单的积极或消极情感的划分，并计算出情感的强度。但是情绪更细的维度层次，应该还可以对正负情绪进行划分。比如，积极情绪的期待、喜悦，负面情绪的愤怒、悲伤、害怕等，分析单位更小更精准。senticnet库SenticAPI基于SenticNet4词典，可以对词语进行文本分析，得出每个词的语义和情感。这个库很有特点，优
原创
2021-01-03 16:14:05
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近日，百度发布了用于花卉识别的移动端应用，这种基于全卷积注意力网络的细粒度识别方法在计算和准确度上都有非常强大的优势。在百度主任研发架构师陈凯和资深研发工程师胡翔宇的解释下，本文首先将介绍什么是细粒度识别，以及一般的细粒度识别方法，然后重点解析百度基于强化学习和全卷积注意力网络的细粒度识别模型。五一出游赏花，为女朋友解释解释细粒度识别也是极好的。
粒度似乎是根据项目模块划分的细致程度区分的，一个项目模块（或子模块）分得越多，每个模块（或子模块）越小，负责的工作越细，就说粒度越细，否则为粗粒度。简而言之：粗粒度：模块的功能太过于集中。细粒度：将一个大的功能分成比较多的子模块。 我在一篇论文中读到这样的描述：通常情况下，软件缺陷预测模型的选择取决于预测目标，一般，粗粒度软件模块内的缺陷概率较大，故对于此类模块而言，预测其是否存在缺陷并
导读：随着移动互联网的普及，网络上每天产生大量的文本数据，蕴含着巨大的有价值信息。情感分析作为自然语言处理中的一个重要研究方向。在实践中有着广泛的应用，如商品评论分析、政治、金融、旅游等领域中的商品推荐、产品辅助决策、公司政府的舆情监测、服务评价等等。本文主要介绍情感分析的概念、应用、任务和方法，进一步会介绍华为云在细粒度情感分析方面的实践，包括属性级情感分析和观点四元组分析。主要内容包括：文本情
原创
2021-03-25 21:16:49
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文章目录一、Bilinear CNN 的网络结构二、矩阵外积（outer product）2.1 外积的计算方式2.2 外积的作用三、PyTorch 网络代码实现 细粒度图像分类（fine-grained image recognition）的目的是区分类别的子类，如判别一只狗子是哈士奇还是柴犬。细粒度图像分类可以分为基于强监督信息（图像类别、物体标注框、部位标注点等）和基于弱监督信息（只有图像
文章目录前言一、参考论文二、论文解读摘要1.简介2.相关工作3.Deep Bilinear Transform3.1 Semantic Grouping Layer 语义分组层3.2 Group Bilinear Layer 组双线性层3.3 Deep Bilinear Transformation NetworkActivation and shortcut connectionDeep bi
背景顺着昨天spark standalone实现那篇文章继续扯淡，看看Mesos Scheduler的两种实现的异同。对我来说，回过头再仔细看Spark在这一层的实现，思路又清晰了许多。Mesos粗粒度CoarseMesosSchedulerBackend，是mesos的粗粒度scheduler backend实现。简单说一下mesos的Scheduler，提供的回调函数，及spark实现的逻辑：
总第482篇2021年 第052篇经典的细粒度情感分析（ABSA，Aspect-based Sentiment Analysis）主要包含三个子任务，分别为属性抽取、观点抽取以及属性-观点...
原创
2021-12-14 16:48:37
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粗粒度与细粒度权限控制： 粗粒度权限管理，对资源类型的权限管理。资源类型比如：菜单、url连接、用户添加页面、用户信息、类方法、页面中按钮。。粗粒度权限管理比如：超级管理员可以访问户添加页面、用户信息等全部页面。部门管理员可以访问用户信息页面包括 页面中所有按钮。细粒度权限管理，对资源实例的权限管理。资源实例就资源类型的具体化，比如：用户id为001的修改连接，1110班的用户信息、行政部的员工
Learning to Navigate for Fine-grained ClassificationAbstract细粒度分类由于难以找到有区分度的特征而具有很大的挑战性。要找到这些微妙的特征来完全描述物体并不是一件简单的事。针对这种情况，我们提出了一种新的自我监督机制，在不需要限定bounding box/part标注的情况下，有效地定位信息区域。我们的模型被称为NTS-Net的
常用的权限系统设计模式是以角色为核心的，即角色是具有相同权限的一类人员的集合：1. 一个角色可以有包含多个操作人员，一个操作人员也可以属于多个角色2. 一个角色可以具有多个功能的操作权限，一个功能也可以被多个角色所拥有。在登录时通过查询登录用户所属角色，即可得到个用户的所有功能集合，
Learning from fine-grained and long-tailed visual data迁移学习：大数据集—>小数据集 迁移任务的指标上升率：与数据的量级是对数的关系结果如下所示： 更多的预训练数据并非有用~在2018找出迁移任务的子集而非所有的，找出一定的相似度，利用预训练的子集即可~即衡量domain similarityimagenet’和inat有很强的偏差在迁移
计算机体系结构量化研究方法——指令集并行及其开发指令级并行指令级并行定义数据相关与冒险数据相关名称相关数据冒险控制相关揭示ILP的基本编译器技术基本流水线调度和循环展开循环展开与调度用高级分支预测降低分支成本相关分支预测竞赛预测器i7分支预测器用动态调度克服数据冒险动态调度:思想Tomasulo算法进行动态调度动态调度：示例和算法（这部分以后再看）Tomasulo算法基于硬件的推测以多发射和静态
细粒度图像识别现在图像分类中一个难点，它的目标是在一个大类中识别子类，比如说在鸟的大类下识别鸟的种类，在车的大类下，识别车的型号。由于相同的子类中物体的动作姿态可能大不相同，不同的子类中物体可能又有着相同的动作姿态，这是识别的一大难点。不止对计算机，对普通人来说，细粒度图像识别的难度和挑战也很巨大。细粒度图像分类的关键点在寻找一些存在细微差别的局部区域（比如鸟类的喙、眼睛、爪子等），因此，现有的细
医疗图像更多的是小样本学习，那么如何选择一个小样本数据集来针对各个算法进行比较，从而选择最好的算法，故整理了小样本学习相关的数据，也就是常用的细粒度分类数据简单的小样本分类的每个类别的图片或者语料大致在100到600之间，很少有单类样本超过1000的情况。相对于传统的深度学习来说，传统的深度学习是“小任务，大数据”，小样本学习是“小任务，小数据”，相对来说小样本学习的挑战性还是很大的，达到商用的地
从逻辑角度對象的粒度就是對象所容納的邏輯，粗粒度容納的邏輯多，細粒度容納的邏輯少，粒度一般用在权限管理（解决了粗粒度的问题，因为这部分具有通用性，而细粒度可以看成业务部分，因为其具有不确定性）从项目角度根据项目模块划分的细致程度区分的，一个项目模块（或子模块）分得越多，每个模块（或子模块）越小，负责的工作越细，就说粒度越细，否则为粗粒度举个例子：一个user类 其中有email属性 ，一个用户em
本篇文章主要介绍了情感分析的一些基本任务，包括文本、语音、图像还有生成、识别，着重讲述华为云在细粒度情感分析方面两个工作。 导读：先简单介绍一下文本情感分析的一些基本概念，然后介绍一下华为云在细粒度情感分析方面两个工作，一个是属性级的细粒度情感分析，还有一个是观点四元组的挖掘，最后再做一个总结
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2021-02-27 11:50:00
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