在 "RCNN" 初步试水取得成功后，研究人员又迅速跟进，针对 RCNN 中的几点不足提出改进，接连推出了 fast rcnn 和 faster rcnn。关于这两篇论文，网上相关的文章实在是多如牛毛，因此，本篇博文不打算深入讲解，只是不落俗套地介绍一下它们改进的痛点，基本流程，以及我自己对一些小问 ...
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2018-02-25 00:10:16
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Datasets: LabelMe: consists of hundreds of thousands of fully-segmented images ImageNet: consists of over 15 million labeled high-resolution images in ...
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2018-02-24 21:52:25
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A Review on Deep Learning Techniques Applied to Semantic Segmentation 2018-02-22 10:38:12 1. Introduction： 语义分割是计算机视觉当中非常重要的一个课题，其广泛的应用于各种类型的数据，如：2D i ...
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2018-02-22 15:28:59
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Matrix Capsule with EM Routing 2018-02-02 21:21:09 【Abstract】 一个 capsule 是一组神经元，其输出代表了同一个实例的不同属性。capsule network 的每层包括多个 capsule。我们一种 capsule，每个 capsu ...
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2018-02-02 23:19:33
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t检验分为单总体检验和双总体检验 单总体t检验是 检验一个样本平均数与一个已知的总体平均数的差异是否显著。当总体分布是正态分布，如总体标准差未知且样本容量小于30，那么样本平均数与总体平均数的离差统计量呈t分布。 单总体t检验统计量为： 其中 为样本平均数， 为样本标准偏差，n为样本数。该统计量t在 ...
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2018-01-31 11:34:08
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Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition 2018-01-28 15:45:13 研究背景和动机： 行人动作识别（Human Action Recognition）主要从多个 ...
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2018-01-28 18:19:57
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Learning Convolutional Neural Networks for Graphs 2018-01-17 21:41:57 【Introduction】 这篇 paper 是发表在 ICML 2016 的：http://jmlr.org/proceedings/papers/v48/ ...
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2018-01-17 23:24:01
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目标： 怎么训练很深的神经网络 然而过深的神经网络会造成各种问题，梯度消失之类的，导致很难训练 作者利用了类似LSTM的方法，通过增加gate来控制transform前和transform后的数据的比例，称为Highway network 至于为什么会有效...大概和LSTM会有效的原因一样吧。 方 ...
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2018-01-12 11:20:31
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在神经网络的训练过程中，总会遇到一个很蛋疼的问题：梯度消失/爆炸。关于这个问题的根源，我在上一篇文章的 "读书笔记" 里也稍微提了一下。原因之一在于我们的输入数据（网络中任意层的输入）分布在激活函数收敛的区域，拿 sigmoid 函数举例： 如果数据分布在 [ 4, 4] 这个区间两侧，sigmoi ...
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2018-01-07 15:58:16
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之前提到，深度神经网络在训练中容易遇到梯度 消失/爆炸 的问题，这个问题产生的根源详见之前的 "读书笔记" )。在 Batch Normalization 中，我们将输入数据由激活函数的收敛区调整到梯度较大的区域，在一定程度上缓解了这种问题。不过，当网络的层数急剧增加时，BP 算法中导数的累乘效应还 ...
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2018-01-07 15:54:22
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