如果觉得本文对您有所帮助的话，可以给我的github点个赞呀～本人有空会更新一些视频行人再识别的相关资料，比如代码注释、论文翻译等等。 github：https://github.com/AsuradaYuci/awesome_video_person_reid1.Recurrent Convolutional Network for Video-based Person Re-Identific
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2024-10-11 12:43:02
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RCNN1. 目标检测目标检测是分类任务（bounding box中物体的类别）和回归任务（bounding box的大小及位置）的组合。2. RCNN的贡献根据Selective Search算法提取Region proposal候选区域将每个Region proposal缩放到统一大小后，通过提取固定大小的特征将提取出的特征通过进行分类训练一个回归器，对bounding box边界框进行调整，
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2024-05-28 12:40:30
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20201101 -0. 引言昨天在整理论文的时候，看到了这篇论文《Generating Sequences With Recurrent Neural Networks》，实际上这篇论文我很早就看了，只不过当时没有具体来理解。昨天仔细看了看，发现他的这个网络结构图，跟我之前一致理解的那种形式不太一样，挺奇怪的。1. 其使用的网络结构图 这里无法理解的地方，就是为什么他的这个输入和多个隐藏层的都有
循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类以序列（sequence）数据为输入，在序列的演进方向进行递归（recursion）且所有节点（循环单元）按链式连接的递归神经网络（recursive neural network） 。 对循环神经网络的研究始于二十世纪80-90年代，并在二十一世纪初发展为深度学习（deep learning）算法之一 ，其中双向循环
一、论文所解决的问题现有的关于RNN这一类网络的综述太少了，并且论文之间的符号并不统一，本文就是为了RNN而作的综述二、论文的内容
（0）整体一览由前馈神经网络-》RNN的早期历史以及发展-》现代RNN的结构-》现代RNN的应用（1）前馈神经网络 图1 一个神经元 图2 一个神经网络传统的前馈神经网络虽然能够进行分类和回归，但是这些都是假设数据之间是iid（独立同分
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2024-07-23 13:22:23
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Visualizing and Understanding Convolutional Networks
作者：Matthew D. Zeiler and Rob Fergus
文章是由Yann LeCun的学生Mathew所写。刚接触，文章仅供参考，错误的地方欢迎大家指出。1. 论文综述1.论文讲解什么问题为什么很多CNN模型可以在图像分类上发挥这么好的效果。怎样能够
素质三连1.论文贡献提出用于目标检测的Fast Region-based Convolutional Network method(Fast R-CNN)Fast RCNN基于RCNN和SPP-net，使用VGG16作为特征提取器运行速度比RCNN快213倍，比SPP-net快10倍，但是精度比两者都更高，达到SOTA将特征提取器,回归器,分类器都合并在一个网络里，训练的速度提高而且更加方便将SP
但是这样，我们总是习惯了不愿改变。前言RCNN系列的文章主要是**RCNN，Fast RCNN， Faster RCNN， Mask RCNN, Cascade RCNN,**这一系列的文章是目标检测two-stage算法的代表，这系列的算法精度高，效果好，是一类重要的方法。先来讲解目标检测开山之作R-CNNRich feature hierarchies for accurate object
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2024-07-30 18:31:50
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论文小结数据集名词过程产生类别独立的区域候选框使用大规模CNN从每一个区域内提取固定维度大小的特征向量使用SVM线性分类器分类非极大值抑制模块定位物体带标签数据稀少，不足以训练大规模CNN边界框回归语义分割特点拓展阅读Supplementary material对象区域框变形正样本vs负样本及softmax边界框回归问题 论文小结数据集PASCAL VOC 2007/2010，专门为目标检测设立
MOSSE(2010)Visual Object Tracking using Adaptive Correlation Filters (PDF)Minimum Output Sum of Squared Error(MOSSE)是第一篇将correlation filter（CF）引入object tracking的论文，是CSK和KCF/DCF等算法的基础。首先我们来看一下CF的概
2. RNN经典案例2.1 使用RNN模型构建人名分类器学习目标:
了解有关人名分类问题和有关数据.掌握使用RNN构建人名分类器实现过程.关于人名分类问题:
以一个人名为输入, 使用模型帮助我们判断它最有可能是来自哪一个国家的人名, 这在某些国际化公司的业务中具有重要意义, 在用户注册过程中, 会根据用户填写的名字直接给他分配可能的国家或地区选项, 以及该国家或地区的国旗, 限制手机号
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2024-09-27 14:46:09
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放射性物质研究所（1903）玛丽·居里这篇论文记录了她对镭、钋等放射性物质的发现，并因此获得1903年诺贝尔物理学奖，随后成为她未来研究的核心。她在1911年还获得了诺贝尔化学奖。2. 继电器和开关电路的符号分析（1937） 克劳德·香农克劳德·香农的论文据说是20世纪最有意义的论文，因为它奠定了一切与“数字技术”有关的基础。简而言之，香农的论文展示了一群0和1是如何变魔术的！3. 非合作博弈（
哈喽，大家好，上一次我们了解了什么是卷积神经网络RNN，然后我又加上了我翻译的那一篇文章来简述了一下RNN和LSTM，今天，让我们来详细的了解下什么是LSTM。首先提到RNN呢，我们自然会想到RNN所带来的弊端，因此人们为了解决这个弊端，因此人们引入了我们今天所要了解的对象LSTM。LSTM是long short term memory的一种简称，中文名字呢又叫做长短期记忆，这是现在最流行的RNN
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2024-05-14 15:30:41
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用简单例子阐述更易理解枯燥无味的定义，本文由浅入深解析两者的工作机理，为设计程序奠定基础，主要分两部分内容： (i)举例理解循环神经网络(RNN [1], Recurrent Neural Networks) (ii)举例理解长短期记忆网络（LSTM [2] ，Long Short-Term Memory）0 序：RNN为LSTM之父，欲求LSTM，必先RNN。(i)RNN.(a) RNN定义:
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2024-06-04 23:06:03
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目标检测论文总结【RCNN系列】RCNNFast RCNNFaster RCNN 目录目标检测论文总结前言一、Pipeline二、模型设计1.warp2.SVM3.阈值设定4.box回归三、思考四、缺点 前言一些经典论文的总结。一、Pipeline 首先传入Input image，利用Selective Search（比较古老）算法取搜索图片中可能有物体的区域，并保存到本地磁盘。然后把这些得到的p
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2024-03-20 09:36:08
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传统DNN或者CNN无法对时间序列上的变化进行建模，即当前的预测只跟当前的输入样本相关，无法建立在时间或者先后顺序上出现在当前样本之前或者之后的样本之间的联系。实际的很多场景中，样本出现的时间顺序非常重要，例如自然语言处理、语音识别、手写体识别等应用。 循环神经网络RNN包含循环的网络，可以记录信息的持久化信息，特别适合应用在跟时间序列相关的场合。 RNN之父Jürgen Sch
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2024-06-04 15:42:56
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前文这篇文章首先介绍基础版的RNN，虽然在自然语言处理上已经有了Transformer和Bert模型，但是RNN在小规模数据集上还有很有用的正文怎样对持续数据来建模？ 我们知道人类的大脑在阅读处理信息的时候，是从左到右，逐渐积累信息，当你阅读完一段话之后，脑子就已经积累的整段文字的大意。RNN模型，输入输出的长度都不需要固定，适合文本，语音持续序列等数据 如下图，RNN每次看一个词，就会用状态h来
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2024-08-30 22:10:21
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这个文章是对2014年发表的RCNN网络《Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation》论文的一些笔记。 论文下载地址：http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2014/papers/Girshick_Rich_Feature_Hierar
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2024-09-27 14:33:59
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本次写一写清华大佬Takashi Isobe的三个超分作品，大佬一年内，而且好像还是在华为实习期间连续中了三篇顶会，代码都开源在他自己的github中。相关的论文可以查看地址经典视频超分论文总结1经典视频超分论文总结2经典视频超分论文总结3经典视频超分论文总结4经典超分论文总结51、REVISITING TEMPORAL MODELING FOR VIDEO SUPER-RESOLUTION（RR
AlexNet学习 论文原文：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks网络模型名字：AlexNet1、简介
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2024-05-31 10:33:30
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