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RSS订阅原创 tensorflow中tf.contrib.layers.optimize_loss的参数optimizer使用
def optimize_loss(loss, global_step, learning_rate, optimizer, gradient_noise_scale=None, gradient_multipliers=None, clip_gradients=None, .
2020-11-13 16:06:47
874
翻译 FOTS: Fast Oriented Text Spotting with a Unified Network-译文
摘要偶然场景文本定位被认为是文献分析社区中最难最具挑战性的任务之一。大多数存在的方法将文本检测和识别看作分开的任务。在本文工作中，我们提出了一个统一的端对端训练的快速多方向文本定位网络同时检测和识别，在两个任务中共享计算和视觉信息。特殊的，引入RoIRotate来在检测和识别之间共享卷积特征。受益于卷积共享策略，我们的FOTS几乎没有比基础文本检测网络增加计算量，联合训练方法学习更通用的特征使...
2020-11-13 16:02:24
1300
原创 优化
https://blog.csdn.net/yinyu19950811/article/details/90476956https://www.jianshu.com/p/7d5997878520
2020-08-07 19:17:33
95
原创 autoint模型
参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/53462648https://zhuanlan.zhihu.com/p/60185134https://www.jianshu.com/p/bc8c85dc5a54
2020-07-23 15:32:39
564
翻译 阅读笔记——Recommending What Video to Watch Next: A Multitask Ranking System
Recommending What Video to Watch Next: A Multitask Ranking System摘要在本文中，我们介绍了一个大规模多目标排序系统，在工业视频分享平台上推荐接下来看什么视频。这个系统面临很多真实世界的挑战，包括存在多个竞争排序目标，以及在用户反馈中的潜藏选择偏差。为了处理这些挑战，我们探讨了多种软参数共享技术，如MMoE，以便有效的游戏啊多个...
2020-03-02 15:15:45
1535
翻译 阅读笔记——Modeling Task Relationships in Multi-task Learning with Multi-gate Mixture-of-Experts
参考：https://www.jianshu.com/p/ab7216e95fa9摘要基于神经网络的多任务学习已经成功应用于真实世界里的大规模应用，如推荐系统。例如，在电影推荐中，除了给用户推荐他们倾向于购买和观看的电影外，系统还可以对用户后来喜欢的电影优化。用多任务学习，我们旨在建立一个单独的模型来同时学习多个目标和任务。但是，常用的多任务模型的预测质量通常对任务之间的关系很敏感。...
2020-02-24 14:25:46
463
原创 阅读笔记——阿里B2B：融合Matching与Ranking的个性化CTR预估模型
原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/ihLWiDz8Yw-tPtzusCo0Cw本文介绍一种全新的排序模型，主要的思想是融合Match中的协同过滤思想，在Rank模型中表征U2I的相关性，从而提升模型的个性化能力，并取得不俗的效果。对 用户行为序列 进行建模 来抽取 其中的用户意图用户行为序列 就是 推荐中的queryDIN[1]以及DIEN[2]...
2020-02-11 10:46:06
410
原创 推荐系统学习笔记
https://cloud.tencent.com/developer/article/1442694阿里巴巴1、基于注意力机制的用户行为建模框架ATRankATRank，是基于注意力机制的用户异构行为建模框架论文名称《ATRank: An Attention-Based User Behavior Modeling Framework for Recommendation》论...
2019-10-12 17:37:17
141
翻译 DLRM
个性化推荐系统现在应用于很多大的网络公司的任务中，包括广告的ctr预测和排序。尽管这些方法已经有了很久的历史，但是这些方法只是进来才有神经网络的。针对个性化推荐的深度学习模型的结构设计主要两个方面的贡献。第一个来自推荐系统的观点。这些系统最初使用content filtering，一些专家将产品分类，用户选择他们喜欢的类别，然后基于他们的喜好匹配。该领域后来发展到使用collaborat...
2019-10-11 19:03:44
1561
翻译 Deep Neural Networks for YouTube Recommendations
摘要YouTube是现有最大和最复杂的工业级推荐系统之一。在本文中，我们在一个高水平上来描述这个系统，重点关注由深度学习带来的吸引人的性能提升。本文根据经典的两步信息检索二分法来划分：首先，我们详细描述了一个深度候选生成模型，然后介绍了独立的深度排序模型。我们也提供了practical lessons实际课程和见解，来自设计、迭代、维护一个面向用户反馈的巨大推荐系统。1、引言Yo...
2019-04-18 21:15:10
160
转载 NDCG
转：https://www.cnblogs.com/by-dream/p/9403984.html概念 NDCG，Normalized Discounted cumulative gain 直接翻译为归一化折损累计增益，可能有些晦涩，没关系下面重点来解释一下这个评价指标。这个指标通常是用来衡量和评价搜索结果算法（注意这里维基百科中提到了还有推荐算法，但是我个人觉得不太适合推荐算法，后...
2019-04-10 09:38:37
2204
原创 Wide&Deep——tf 代码
1、分类@estimator_export('estimator.DNNLinearCombinedClassifier')class DNNLinearCombinedClassifier(estimator.Estimator):Example:```pythonnumeric_feature = numeric_column(...)categorical_column_a = ...
2019-04-02 15:15:22
949
原创 Mask R-CNN ——笔记
instance segmentation 实例分割：正确检测所有目标，同时精确分割每个实例。组合了目标检测和语义分割目标检测：用边界框定位目标语义分割：将像素分为几类...
2019-03-15 14:44:14
124
翻译 Mask TextSpotter: An End-to-End Trainable Neural Network for Spotting Text with Arbitrary Shapes
Mask TextSpotter摘要Mask TextSpotter利用了端对端学习流程的简单和顺利的优势，通过语义分割获得更准确的文本检测和识别。而且，在处理不规则形状的文本实例中，如弯曲文本，优于之前的方法。引言近年来，场景文本检测和识别逐渐吸引了机器视觉领域中的研究兴趣，尤其是在神经网络复兴及图像数据集增长后。由于文本检测和识别提供了一个自动快速的方法来获得在...
2019-03-13 19:04:21
2598
原创 SR综述
Image Restoration（IR）领域一张原始的高质量照片受到破坏，如摄像噪点、运动模糊、有损压缩、水印、低分辨率拉伸等，用卷积神经网络抽象出这种破坏，并逆向修复它们。信息缺失角度排序任务的难度：Anti-jpeg/deblocking < super-resolution < denoising < debluring < inpainting...
2019-03-11 10:37:24
462
翻译 Pixel-Anchor: A Fast Oriented Scene Text Detector with Combined Networks——译文
摘要最近，语义分割和通用目标检测框架被广泛应用于场景文本检测任务中。但是，实际应用中，两者单独使用都有明显的缺点。在本文中，我们提出一种新的可端对端训练的深度神经网络框架，叫做Pixel-Anchor，它通过特征共享和anchor水平的注意力机制将语义分割和SSD组合到一个网络来检测多方向的场景文本。为了处理在尺寸和宽高比变化较大的场景文本，我们在语义分割部分将FPN和ASPP操作组合在...
2019-03-11 10:22:37
1216
原创 WDSR——论文代码笔记
论文链接代码链接WN的理解1、计算梯度 grads2、获得lr，如果需要衰减就对应衰减3、迭代次数更新 t=iterations+14、计算本次迭代的lr，lr_t = lr*sqrt(1-pow(beta_2,t))/(1-pow(beta_1,t))初始状态params：初始值grads：根据p和loss计算得到ms：初始为0，不断更新vs：初始为0...
2019-03-11 09:54:12
1071
1
翻译 Wide Activation for Efficient and Accurate Image Super-Resolution（WDSR）
摘要 在本文中我们论证了，针对单图像超分辨率（SISR），在相同参数和计算量下，在ReLU激活之前具有更宽的特征的模型明显有更好的效果。得到的SR残差网络在每个残差block中激活函数前有一个轻便等价但更宽路径（1x到4x）映射路径。为了在不增加计算开销的下进一步扩大激活（6x到9x），我们引入线性低秩卷积到SR网络中，获得了更好的精度-效率的平衡。此外，我们发现对于深的SR网络用归一化权...
2019-01-31 19:43:23
2247
4
翻译 Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution（EDSR）
摘要近年来，随着深度卷积神经网络（DCNN）的发展，SR的研究也取得了进展。尤其是，残差学习技术展现出更好的效果。在本文中，我们开发了一个增强深度SR网络（EDSR），效果超过了那些目前最好的SR方法。我们通过移除传统残差网络中不必要的模块来优化，使得我们的模型性能显著提升。通过扩大模型大小来进一步提升效果，同时保持训练流程稳定。我们也提出了一种新的多尺度深度SR 系统（MDSR）和训练方法，...
2019-01-31 19:40:54
2946
翻译 Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network（SRGAN）
1.1、相关工作1.1.1、图像超像素 为了重构真实纹理细节同时避免边缘伪影，Tai等人[52]将基于梯度剖面先验[50]的边缘导向的SR算法与基于学习的细节综合的好处组合。Zhang等人[70]等人提出一个多尺度字典来捕获不同尺度相似图像patches之间的冗余。为了恢复地标图像，Yue等人[67]从网页中检索和相似内容的相关HR图像，提出一个结构感知的匹配标准来对齐。（201...
2019-01-31 19:38:59
663
原创 标定工具——Tkinter
https://www.jianshu.com/p/8731df25602chttps://blog.csdn.net/tianmuha/article/details/80959004http://www.runoob.com/python/python-gui-tkinter.html
2019-01-23 19:40:54
510
翻译 EAST: An Efficient and Accurate Scene Text Detector——译文
摘要之前针对场景文本检测的方法在各个基准上都获得前途无量的性能。但是，当处理具有挑战性的场景时，它们都功亏一篑，由于整体效果由算法多个阶段和模块的共同作用决定的。在本文工作种，我们提出了一件简单且很强大的算法，在自然场景中获得更快且准确的文本检测。这个算法在单一的神经网络中，直接预测整幅图中任意方向和四边形的单词或文本行，消除了中间步骤（例如，候选聚合和单词的分割）。算法的简单性允许集中...
2019-01-18 16:26:24
1175
原创 标定工具
目标检测概览：https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/80784147 参考链接：https://blog.csdn.net/xunan003/article/details/78720189 代码链接：https://github.com/humengdoudou/label_tool_detectionhttps...
2018-12-02 20:26:49
711
原创 TF Lite —— 模型转换
参考：https://petewarden.com/2016/05/03/how-to-quantize-neural-networks-with-tensorflow/https://blog.csdn.net/yifen4234/article/details/80382956https://blog.csdn.net/qq_16564093/article/details/789...
2018-11-06 19:38:42
1982
原创 Tensorflow Lite
TensorFlow Lite is for mobile and embedded devices.Tensorflow Lite 是针对移动和嵌入式设备的TensorFlow Lite is the official solution for running machine learning models on mobile and embedded devices. It enabl...
2018-10-31 22:11:11
275
翻译 tensorflow performance——Model optimization 模型优化
PerformancePerformance is an important consideration when training machine learning models. Performance speeds up and scales research while also providing end users with near instant predictions. ...
2018-10-25 20:07:00
2964
翻译 TensorFlow Serving Batching Guide
TensorFlow Serving Batching GuideIntroduction Simple Batching BatchingSession BasicBatchScheduler Batch Scheduling Parameters and Tuning Performance Tuning Servers with Multiple M...
2018-10-24 16:54:48
3329
原创 《Focusing Attention：Towards Accurate Text Recognition in Natural Images》阅读
论文链接：https://arxiv.org/abs/1709.02054摘要 场景文本识别优于其广发的应用一直是 计算机识别中的研究热点之一。目前最先进的计算是基于注意力机制的编码-解码框架的，该技术以纯数据驱动的方式学习输入图像和输出序列的映射关系。但是，我们发现现有的attention机制的方法在复杂和低质量的图像表现较差。一个主要的原因是现有方法对于这样的图像不能得到特征区域和目标间
2017-09-24 23:11:41
1571
原创 欢迎使用CSDN-markdown编辑器
欢迎使用Markdown编辑器写博客本Markdown编辑器使用StackEdit修改而来，用它写博客，将会带来全新的体验哦：Markdown和扩展Markdown简洁的语法代码块高亮图片链接和图片上传LaTex数学公式UML序列图和流程图离线写博客导入导出Markdown文件丰富的快捷键快捷键加粗 Ctrl + B 斜体 Ctrl + I 引用 Ctrl
2017-09-24 23:06:20
113
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