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原创 【论文学习】轻量级网络——MobileNetV3终于来了（含开源代码）
论文名称：《Searching for MobileNetV3》感谢github上大佬们开源，开源代码整理如下：（1）PyTorch实现1：https://github.com/xiaolai-sqlai/mobilenetv3（2）PyTorch实现2：https://github.com/kuan-wang/pytorch-mobilenet-v3（3）PyTorch实现...
2019-05-13 18:45:43
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转载 超级实用的linux命令
玩过Linux的人都会知道，Linux中的命令的确是非常多，但是玩过Linux的人也从来不会因为Linux的命令如此之多而烦恼，因为我们只需要掌握我们最常用的命令就可以了。当然你也可以在使用时去找一下man，他会帮你解决不少的问题。然而每个人玩Linux的目的都不同，所以他们常用的命令也就差异非常大，而我主要是用Linux进行C/C++和shell程序编写的，所以常用到的命令可以就会跟一个管理Linux系统的人有所不同。因为不想在使用是总是东查西找，所以在此总结一下，方便一下以后的查看。不多说，下面就说说我
2020-07-29 14:50:32
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原创 新的开始
前一阵子一直在做毕设，最近终于搞完毕设论文并且休息了很久啦~~因为疫情原因，在家里学习效率堪忧，好久没有静下心来学习了，看了一遍C的书，并没有什么收获，还是需要实践！从明天开始，终于又要开始刷题开始看paper了！！撒花撒花，希望自己能够坚持下去。给自己定一个小目标：1、每天刷题3道2、一周看1-2篇paper，主要看新的模型压缩和目标检测相关的。3、完整学习计算机视...
2020-04-09 15:37:21
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原创 卷积神经网络的复杂度分析
在进行CNN的设计中，我们不仅要考虑模型的准确率，还需要考虑模型的实用性。现阶段大量的paper纯堆精度，缺没有深入思考模型以及算法的实用性。最近有一点感触很深：很多我们在做研究时认为默认的东西，在进行实际应用项目中，才发现这些先验数据是无法获得的，这和学术探索是很不同的。可能需要问自己，我们应该做怎样的研究者？对于CNN，网络的复杂度分析也是非常非常重要的。1、时间复杂度——计...
2020-03-02 18:59:44
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原创 【目标检测】多尺度检测：STDN
Paper：Scale-Transferrable Object Detection论文链接：http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Zhou_Scale-Transferrable_Object_Detection_CVPR_2018_paper.pdf这是2018年的CVPR目标检测paper，主要是多尺度问题。目...
2019-10-18 17:20:22
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原创 【人脸识别】GridFace，识别中更为细致的二次校正。旷视科技
Papaer：GridFace: Face Rectification via Learning Local Homography Transformations论文链接:https://arxiv.org/pdf/1808.06210v1.pdf旷视科技，ECCV-2018 paper。STN网络用在识别网络中，主要用于做一个二次校正。但是直接用STN学习可能会有扭曲这篇p...
2019-09-25 14:30:52
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原创 【模型剪枝】Network Slimming：卷积核剪枝
paper：Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming这是一篇做剪枝的paper，2017的ICCV文章。主要亮点在于直接使用BN层的gamma参数进行剪枝评估。在卷积核的级别做剪枝，非常方便好用。问题：这篇paper中，Lamda的选择标准和阈值标准没有给出，应该就是作者实验试出来的。因...
2019-09-25 14:10:38
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原创 【目标检测】ThunderNet: 超轻量型检测网络，旷视科技
paper：ThunderNet: Towards Real-time Generic Object Detection论文链接：https://arxiv.org/abs/1903.11752?context=cs.CV开源代码：https://github.com/qixuxiang/Pytorch_Lightweight_Network1不得不说，ThunderNet 做的速度...
2019-09-25 13:57:48
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原创 【人脸识别~采样策略】Sampling Matters in Deep Embedding Learning
Paper：Sampling Matters in Deep Embedding Learning论文链接：https://arxiv.org/abs/1706.07567开源代码：https://github.com/chaoyuaw/incubator-mxnet/tree/master/example/gluon/embedding_learning在embedding lear...
2019-08-10 14:06:23
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原创 【模型压缩】Deep Compression，多种方式混合经典paper
Paper：Deep Compression: Compressing Deep Neural Networks with Pruning, Trained Quantization and Huffman Coding论文链接：https://arxiv.org/abs/1510.00149ICLR 2016的best paper，通过剪枝、量化、哈夫曼编码三步混合来做模型压缩。In...
2019-08-10 10:38:44
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原创 【人脸识别】set-to-set：Multicolumn Networks
paper：Multicolumn Networks for Face Recognition论文链接：https://arxiv.org/pdf/1807.09192.pdf这是一篇set-to-set的paper，作者提出了一个Multicolumn Networks，想要同时学习视觉信息和内容信息。 在原来的网络上加了“visual” quality 和 “content” qual...
2019-08-10 10:26:46
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原创 【人脸识别】视频帧聚合：Discriminative Aggregation Network
paper：Learning Discriminative Aggregation Network for Video-based Face Recognition论文链接：Learning_Discriminative_Aggregation_ICCV_2017同样是2017 ICCV的paper，文章提出了一个DAN（discriminative aggregation network...
2019-08-10 00:19:40
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原创 【论文学习】Xception——回顾经典paper
paper：Xception: Deep Learning with Depthwise Separable ConvolutionsURL：https://arxiv.org/abs/1610.023572017年的经典paper，作者在Inception的基础上引入DW卷积提出了Xception。由于引入DW卷积，但作者的目的不是为了减少flops。所以增加了网络的宽度，所以可以认...
2019-08-10 00:13:17
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原创 【二值化网络】Back to Simplicity: 思考BNN网络的设计
Paper: https://arxiv.org/abs/1906.08637开源代码：https://github.com/hpi-xnor/BMXNet-v22019年6月19的一篇新paper。BNN用于降低成本和计算量，非常有效。作者重新思考了BNN中一些常用技术的有效性，并且为BNN网络提出了几项设计准则，并且搭建了一个BinaryDenseNet网络。主要是通过实验数据去...
2019-07-20 14:21:14
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原创 【论文学习】EfficientNet: 探讨网络depth，width和resolution之间的balance
谷歌：ICML 2019 paper：https://arxiv.org/abs/1905.11946前一阵子谷歌非常火的一篇paper，主要探讨网络的depth，width和resolution之间的balance，来获得最佳的性能。base在分类网络上，提出了Compound Model Scaling方法。Introduction作者提出了EfficientNet。...
2019-07-20 14:07:17
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原创 【轻量化网络】Xception：经典paper回顾
paper：https://arxiv.org/abs/1610.023572017年的一篇经典paper，作者在Inception的基础上提出了Xception。引入了DW卷积Xception模块一般来说，卷积核需要同时学习空间上的相关性和通道间的相关性。InceptionV3，将空间和通道的信息显示的分开处理。Inception模块首先使用1x1的卷积核将，这是在学习通道...
2019-07-20 13:40:37
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原创 【论文学习】C-FAN：视频人脸识别，component-wise，特征聚合网络
原文地址：https://arxiv.org/pdf/1902.07327.pdf这是一篇2019的cvpr paper，在视频人脸识别中，输入一组图片，输出的单个特征向量。主要是增加了一个聚合模块，用来学习component feature的质量。在feature的前一层，同时输出feature和quality信息，以提高后续metric learning的精度。摘要 ...
2019-07-02 18:09:57
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原创 【论文学习】目标检测 —— FCOS：CVPR 2019关于one-stage和anchor-free最新实用算法
Paper：FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection，CVPR 2019URL: https://arxiv.org/pdf/1904.01355.pdf Code is available at: tinyurl.com/FCOSv1这篇文章是单阶段的目标检测算法，基于anchor-free思想，效果非常好，达到4...
2019-06-29 18:24:10
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原创 【论文学习】人脸识别 —— Deep Face Recognition: A Survey. 新人必看入门总结
最近看了很多人脸识别loss相关和GAN相关的paper，但是没有提纲挈领的把这些串起来，今天看到了这篇综述，里面虽然介绍的比较复杂，不过总结的还是非常明晰的。Paper: Deep Face Recognition: A Survey链接：https://arxiv.org/pdf/1804.06655.pdf 摘取了自己感兴趣的几部分，分享给大家，主要讲一下大的框架吧目录人...
2019-06-27 19:43:41
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原创 【论文学习】STN —— Spatial Transformer Networks
Paper：Spatial Transformer Networks这是Google旗下 DeepMind 大作，最近学习人脸识别，这篇paper提出的STN网络可以代替align的操作，端到端的训练实现图片的align。实际使用的过程中不需要landmarks也可以做align了，而且还可以并联多个，这对于多个物体非常适用，而且，输出的feature大小可以变换，这一点也很灵活。提出...
2019-06-26 11:12:21
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原创 【论文学习】人脸识别——FaceNet：超级经典的paper（triplet loss）
又是超级经典的一篇人脸识别paper，提供了一种端到端的处理，提出了新颖的loss function，好文值得多读！FaceNet这篇paper是2015年的论文，实验效果非常好，在LFW中达到了99.63%的精度。实现了利用端到端的网络学习在欧式距离空间的128维人脸特征向量。并提出了triplet loss，通过loss函数直接学习embedding feature，并且优化fea...
2019-06-25 21:02:35
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原创 【论文学习】人脸识别——DeepFace：深度学习人脸识别开山之作
大家好，从今天开始就要学习人脸识别相关的知识啦，以后也会分享这一类的文章。人脸识别，必不可少的是Facebook AI研究院的这篇。论文：DeepFace: Closing the Gap to Human-Level Performance in Face Verification[cite] Taigman Y, Yang M, Ranzato M A, et al. Deepface...
2019-06-19 23:05:00
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原创 【每日两题集合】Easy难度的6道经典题目（C++）
目录268、缺失数字387、字符串中第一个唯一字符350、两个数组的交集II21、合并两个有序链表121、买卖股票的最佳时机118、杨辉三角268、缺失数字给定一个包含 0, 1, 2, ..., n中n个数的序列，找出 0 .. n中没有出现在序列中的那个数。示例 1:输入: [3,0,1]输出: 2示例2:输入: [9,6,4...
2019-06-05 23:00:31
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原创 【每日两题集合】Easy难度的6道经典题目（C++）
目录13、罗马数字转整数242、有效的字母异位词217、存在重复元素122、买卖股票的最佳时机II171、Excel表列序号108、将有序数组转换为二叉搜索树13、罗马数字转整数例如， 罗马数字 2 写做II，即为两个并列的 1。12 写做XII，即为X+II。 27 写做XXVII, 即为XX+V+II。通常情况下，罗马...
2019-06-05 22:54:21
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原创 域名，主机名，网站名，URL
平时说的google.com，baidu.com，163.com属于域名，要是加上www就是网站名了以http://mail.163.com/index.html为例进行说明：1)http://:这个是协议，也就是HTTP超文本传输协议，也就是网页在网上传输的协议。2)mail：这个是服务器名(主机名)，代表着是一个邮箱服务器，所以是mail.【www代表一个Web（万维网）服务器】3...
2019-06-04 17:17:45
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原创 【每日两题集合】Easy难度的8道经典题目（C++）
前几天太忙了，没有刷题。今天补一下儿童节之前的题目吧。都是easy难度的经典题目。目录344、反转字符串104、二叉树的最大深度136、只出现一次的数字412、Fizz Buzz206、反转链表283、移动零237、删除链表中的重复节点169、求众数344、反转字符串编写一个函数，其作用是将输入的字符串反转过来。输入字符串以字符数组 char[] 的形式...
2019-06-02 22:54:58
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原创 【每日两题】动态规划&二分——LeetCode62不同路径；LeetCode162寻找峰值（C++）
昨天太晚了，没有来得及记录昨天的两道题。今天补上呀。LeetCode 62：不同路径（C++）题目描述：解题思路：这道题是一个典型的动态规划问题，但是可以有多种方法。1、递归，但是会超时hhhh2、动态规划，应该是最简单的dp问题啦。dp[i][j]表示第i行j列的路径数。状态转移方程：dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1];3...
2019-05-29 11:41:00
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原创 【每日两题】矩形问题——LeetCode11：盛最多水的容器；LeetCode84：柱状图中最大的矩形（C++）
大家好，秋招就要开始了。决定从今天开始需要定期刷LeetCode啦！分享今日两道LeetCode题目~~~LeetCode11：盛最多水的容器（C++）题目描述：解题思路：核心思想：双指针。一个从最左边走，一个从右边走。 【重点理解】：容纳水量的多少是由最低的容器决定的。 所以使用water记录容纳的水量，然后左右指针由小的那边更新。已通过代码：cl...
2019-05-27 21:07:38
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原创 【机器学习】K-means聚类算法（附源码）
原理K-means算法是一种无监督的聚类算法，其利用近邻信息来标注类别。核心思想：由用户指定的k个初始质心，作为聚类的类别，重复一定迭代次数直至收敛。算法流程1、从样本集中随机选取k个样本作为初始向量（初始cluster）。2、对每个样本，计算得到距离其最近的质心，将类别标注为该质心的类。3、对于每一类，计算新的质心。若质心改变，则更新质心。停止条件：各类质心均不...
2019-05-22 21:44:27
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原创 【论文介绍】目标检测——高光谱实时目标检测DPBS-CEM算法
Paper：A Deep Pipelined Implementation of HyperspectralTarget Detection Algorithm on FPGA Using HLS背景介绍高光谱遥感图像是一个三维的图像，除了普通图像具有的空间维，还额外有信息量丰富的谱间信息。对于已知部分信息的目标，比如舰船的油漆的型号、材质等是已知的。针对这种情况，本项目可以根据...
2019-05-18 15:51:29
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原创 【Leetcode精选·三】“树、图、二分查找、二叉排序树、位运算“ 之 面试必做题
大家好，最近在看这几部分的题目。把大佬们整理的精选题目发出来，大家一起进步呀。希望每天都能进步一点点，哪怕多会一道题呢树1、二叉树的前中后序，层序遍历。2、树与链表的转换(LeetCode 114. Flatten Binary Tree to Linked List)3、最近的公共祖先(LeetCode 236. Lowest Common Ancestor of a B...
2019-05-15 16:01:41
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原创 【论文学习】行人检测——CVPR Deep Learning Strong Parts for Pedestrian Detection
paper：Deep Learning Strong Parts for Pedestrian Detection目录主要解决的问题提出的解决办法1、现阶段对于阻塞问题的处理方法2、文章创新点3、训练部分池过程4、深模型中的移位处理5、学习过程6、遗留问题主要解决的问题 做行人检测时，将CNN的主要特征转移给了行人，但无法做遮挡处理。提出...
2019-05-15 15:43:16
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原创 【论文学习】行人检测——CVPR：通过MIMS在低分辨率图像中做行人检测
论文：Pedestrian Detection in Low-resolution Imagery by Learning Multi-scaleIntrinsic Motion Structures (MIMS) 通过学习多尺度固有运动结构，在低分辨率图像中做行人检测由于地面采样距离（GSD）低，图像帧速率低，检测距离大幅面广域图像距离的行人是一个具有挑战性的问题。...
2019-05-14 10:35:31
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原创 【论文学习】2018 CVPR 目标检测必读paper
1、Cascade R-CNN Delving into High Quality Object Detection. Cascaded RCNN这篇文章的出发点非常有意思，是通过分析输入proposal和ground truth的IOU与检测模型采用的用于界定正负样本的IOU关系得到结论：当一个检测模型采用某个阈值（假设u=0.6）来界定正负样本时，那么当输入proposal的...
2019-05-14 09:49:12
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原创 【论文学习】2017 CVPR 目标检测必读paper
1、Speed/accuracy trade-offs for modern convolutional object detectors 其主要考虑三种检测器（Faster RCNN,R-FCN,SSD）作为元结构，三种CNN网络（VGG，Inception，ResNet）作为特征提取器，变化其他参数如图像分辨率、proposals数量等，研究目标检测系统准确率与速度的权衡关系...
2019-05-14 09:47:36
426
原创 【论文学习】2016 CVPR 目标检测必读paper
1、Deep residual learning for image recognition 何凯明的代表作之一，获得了16年的bestpaper。文章不是针对目标检测来做的，但其解决了一个最根本的问题：更有力的特征。检测时基于Faster R-CNN的目标检测框架，使用ResNet替换VGG16网络可以取得更好的检测结果。（实际上，使用ResNet网络代替ZF, VGG, Go...
2019-05-14 09:44:39
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原创 【论文学习】快速卷积方法——Winograd 变换
论文：Fast Algorithms for Convolutional Neural Networks本博客关注于论文中Winograd 变换部分 在1D，2D和多维度中，最小算法需要等于输入数量的多次乘法。 换句话说，为了计算F（m，r），我们必须访问m + r-1个数据值的间隔，并且为了计算F（m×n，r×s），我们必须访问（m + r- 1）×（n + s-1）数...
2019-05-12 16:47:11
3733
原创 【论文学习】Guetzli：感知引导的JPEG编码器
Guetzli是一种新的JPEG编码器，旨在以比其他常见的JPEG编码器更低的比特率产生视觉上无法区分的图像。它使用闭环优化器优化JPEG全局量化表和每个JPEG块中的DCT系数值。Guetzli使用我们的感知距离度量Butteraugli [1]作为其优化过程中的反馈来源。根据Butteraugli，与我们尝试的其他压缩机相比，我们在给定的感知距离上减少了29-45％的数据大小。Guetzli的计算目前是非常缓慢的，这限制了其压缩静态内容的适用性，并作为一个概念证明，通过将高级心理视觉模型与有损压缩技术结
2019-05-12 16:35:05
899
原创 【图像处理】图像&视频压缩编码技术综述
将调研到的图像与视频编解码处理的发展历程与国际研究现状整理如下 作为通信、介质存贮、数据发行、多媒体计算机等技术的关键环节,图像压缩编码算法的研究是信息技术中最活跃的研究领域之一。尤其是进入21世纪以后,电子技术和通信技术的发展使可视电话、会议电视、数字电视、高清晰度电视、多媒体计算机、信息高速公路等的生产和建立成为可能。在这一背景下，探索高效图像压缩编码算法无疑将成为主要任...
2019-05-10 13:14:44
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原创 【Leetcode精选·二】“贪心、递归、分制、回溯” 之 面试必做题
贪心1、贪心题目1(LeetCode 455. Assign Cookies)2、贪心题目2(LeetCode 402. Remove K Digits)3、贪心题目3(LeetCode 134. Gas Station)4、贪心题目4(LeetCode 135. Candy)5、贪心题目5(LeetCode 502. IPO)6、贪心题目6(LeetCode 321. C...
2019-05-06 17:19:04
314
空空如也
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