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一个苦逼的学生狗,生物特征识别与模式识别

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论文笔记:GVCNN: Group-View Convolutional Neural Networks for 3D Shape Recognition

GVCNN:Group-ViewConvolutionalNeuralNetworksfor3DShapeRecognition1、四个问题要解决什么问题?3Dshaperecognition。用了什么方法解决?采用多视图(multi-view)的方法。在MVCNN的基础之上,提出了group-viewconvolutionalneuralnetwo...

2019-07-21 10:21:05

论文笔记:KD-Net

EscapefromCells:DeepKd-NetworksfortheRecognitionof3DPointCloudModels1、四个问题要解决什么问题?3D点云识别任务。用了什么方法解决?参考KD树的结构,提出了一种新的树形结构的神经网络,用来处理不规则的点云数据。效果如何?在形状分类任务、形状检索任务以及形状部件分割任务中都取得了...

2019-06-27 21:41:06

论文笔记:PRIN: Pointwise Rotation-Invariant Networks

PRIN:PointwiseRotation-InvariantNetworks1、四个问题要解决什么问题?使用特殊结构的神经网络来提取具有旋转不变性的点云特征。用了什么方法解决?提出了一套新的网络结构:PointwiseRotation-InvariantNetwork(PRIN),所提取的特征具有旋转不变性。预处理阶段,使用密度感知自适应采样(Density-A...

2019-06-11 17:43:15

论文笔记:Group Equivariant Convolutional Networks

GroupEquivariantConvolutionalNetworks1、四个问题要解决什么问题?对卷积神经网络进行扩展,并提出一个在特定的变换(旋转、平移等,也可表示为一个特殊的群)下具有等变性的网络。用了什么方法解决?提出了一种新的卷积神经网络结构——群等变卷积神经网络(GroupequivariantConvolutionalNeuralNetwork)...

2019-06-08 13:42:55

论文笔记:Spherical CNN

SphericalCNN1、四个问题要解决什么问题?3D场景下旋转不变性特征的提取。用了什么方法解决?提出了球形卷积操作,也叫作球形互相关(sphericalcross-correlation)。球形卷积具有旋转不变性。为了增强计算效率,使用FFT(FastFourierTransform)来计算球形卷积。效果如何?在3D模型识别上效果还不错,与其他深度神经...

2019-06-03 20:40:27

论文笔记:Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks

Semi-SupervisedClassificationwithGraphConvolutionalNetworks1、四个问题要解决什么问题?半监督任务。给定一个图,其中一部节点已知标签,剩下的未知,要对整个图上的节点进行分类。用了什么方法解决?提出了一种卷积神经网络的变种,即提出了一种新的图卷积方法。使用谱图卷积(spectralgraphconvolut...

2019-04-29 10:45:57

论文笔记:CycleGAN

CycleGAN1、四个问题要解决什么问题?图像翻译任务(image-to-imagetranslationproblems),域转换任务。用了什么方法解决?提出了CycleGAN的网络结构。目的是:通过使用一组对抗损失,学习到一个映射G:X→YG:X\rightarrowYG:X→Y,使得生成的样本G(X)G(X)G(X)的分布难以跟真实样本YYY的分布区分开来。...

2019-03-22 16:19:23

论文笔记:Geo-CNN

ModelingLocalGeometricStructureof3DPointCloudsusingGeo-CNNGeoCNN1、四个问题要解决什么问题?3D点云具有不规则的结构,不能输入普通的CNN中。因此,要提出可以直接将点云作为输入的CNN网络。许多研究对局部几何信息特征提取的关注太少,还要能对局部区域的点的几何结构进行建模。用了什么方法解决?提出...

2019-02-16 21:20:05

论文笔记:MTCNN

JointFaceDetectionandAlignmentusingMulti-taskCascadedConvolutionalNetworksMTCNN1、四个问题要解决什么问题?人脸检测(facedetection)和人脸对齐(facealignment)。用了什么方法解决?提出了一个深度级联网络结构,分成了三个阶段,从粗到精对人脸进行检测、定位...

2018-12-27 19:13:08

论文笔记:DGCNN(EdgeConv)

DynamicGraphCNNforLearningonPointCloudsDGCNN1、四个问题要解决什么问题?使用深度学习处理3D点云。设计一个可以直接使用点云作为输入的CNN架构,同时可以获取足够的局部信息,可适用于分类、分割等任务。用了什么方法解决?提出了一个新的神经网络模块——EdgeConv。EdgeConv是可微的,并能嵌入已有的...

2018-12-26 10:41:30

论文笔记:Image Caption(Show, attend and tell)

Show,AttendandTell:NeuralImageCaptionGenerationwithVisualAttentionShow,AttendandTell1、四个问题要解决什么问题?ImageCaption(自动根据图像生成一段文字描述)。用了什么方法解决?在ShowandTell提出的Encoder-Decoder架构的基础之上...

2018-12-06 15:18:22

论文笔记:Image Caption(Show and Tell)

ShowandTell:ANeuralImageCaptionGeneratorShowandTell1、四个问题要解决什么问题?ImageCaption(自动根据图像生成一段文字描述)。用了什么方法解决?作者提出了一个基于深度循环架构的生成式模型。训练时的目标是最大化这个从输入图像到目标描述语句的似然。效果如何?所提出模型在几个数据集上的效果...

2018-12-04 17:45:16

论文笔记:PointNet

PointNet:DeepLearningonPointSetsfor3DClassificationandSegmentationPointNet1、四个问题要解决什么问题?3D点云是一种很重要的几何数据结构。由于其存在空间关系不规则的特点,因此不能直接将已有的图像分类分割框架套用到点云上。许多研究者会将3D点云转换为3D体素(voxelgrids)或者一系...

2018-11-29 19:01:32

论文笔记:ShuffleNet v2

ShuffleNetV2:PracticalGuidelinesforEfficientCNNArchitectureDesignShuffleNetv21、四个问题要解决什么问题?轻量化模型。用了什么方法解决?文中提出了几条设计轻量化模型的实践准则(guidelines)。Guideline1:输入通道数与输出通道数保持相等可以最小化内存访问成...

2018-11-20 20:36:36

论文笔记:ShuffleNet v1

ShuffleNet:AnExtremelyEfficientConvolutionalNeuralNetworkforMobileDevicesShuffleNetv11、四个问题要解决什么问题?为算力有限的嵌入式场景下专门设计一个高效的神经网络架构。用了什么方法解决?使用了两个新的操作:pointwisegroupconvolution(组卷积)和...

2018-11-20 15:51:12

论文笔记:Git Loss

原文:GitLossforDeepFaceRecognitionGitLoss1、四个问题要解决什么问题?诸如人脸识别、指纹识别等的识别任务,测试集不确定或类别较多而样本较少的情况。one-shot-learning。最小化类内差异,最大化类间差异。用了什么方法解决?提出了一个新的loss函数——gitloss。gitloss是基于centerloss...

2018-11-15 14:58:53

论文笔记:Distilling the Knowledge

原文:DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetworkDistillingtheKnowledge1、四个问题要解决什么问题?神经网络压缩。我们都知道,要提高模型的性能,我们可以使用ensemble的方法,即训练多个不同的模型,最后将他们的结果进行融合。像这样使用ensemble,是最简单的能提高模型性能的方法,像kaggle之类的...

2018-11-08 14:44:22

论文笔记:DeepID2

DeepLearningFaceRepresentationbyJointIdentification-VerificationDeepID21、四个问题要解决什么问题?人脸识别。主要挑战是,设计一套方法能够有效地减少类内差异,并增大类间差异。用了什么方法解决?使用faceidentification(人脸分类)和faceverification(人脸验证)...

2018-11-06 20:54:30

论文笔记:MobileFaceNet

原文:MobileFaceNets:EfficientCNNsforAccurateReal-timeFaceVerificationonMobileDevicesMobileFaceNet1、四个问题要解决什么问题?设计一个在手机或嵌入式设备上可实时运行且具有高精度的人脸验证CNN模型。用了什么方法解决?以MobileNetv2网络为骨架,做了一些改进...

2018-11-05 19:33:40

论文笔记:ZFNet

ZFNet1、四个问题要解决什么问题?卷积神经网络具有很好的效果,在ImageNet上取得了开创性的成果,但是我们对其却没有一个直观的认识,以及它为何效果这么好,全当成黑盒子来用。用了什么方法解决?提出了一个新的卷积神经网络可视化技术,来辅助观察中间层以及最后的分类层的输出特征图。提出了ZFNet,并应用了反卷积技术来做可视化。效果如何?ZFNet的效果在Image...

2018-11-04 16:23:17

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