Aug, 2015

卷积神经网络在检测方面存在哪些问题？

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TL;DR本研究旨在探究卷积神经网络中的设计选择与改进，通过对 R-CNN 检测器的新注释的经验分析，发现现有的最先进的卷积神经网络架构对于不同外观因素不具备不变性，并且不能仅通过增加训练数据来解决问题，需要进行架构变化。在数据增强方面，利用图像渲染可以改善性能，该研究在 Pascal3D + 检测和视点估计任务上报告了最佳结果。
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发现论文，激发创造
  • 通过贝叶斯优化和结构化预测提升深度卷积神经网络的物体检测

    本研究提出基于卷积神经网络的物体检测系统，使用基于贝叶斯优化的搜索算法和结构化 loss 进行物体定位，实验证明两种方法的结合优于先前的最先进方法。

    Apr, 2015

  • 卷积神经网络结构分析与优化

    本文提供了对现有技术的卷积神经网络分析和拓扑构建的全面概述，并描述和评估了一些层次分类器。此外，本文还开发了一种可视化分类错误的新方法，并在 CIFAR-100 上量化了一些结果，如在精度方面较小批量大小、平均集成、数据增强和测试时间转换等的积极影响。本文还开发了一个模型，它只有 100 万个学习参数，适用于 32x32x3 和 100 类输入，并在基准数据集 Asirra、GTSRB、HASYv2 和 STL-10 上击败了现有技术。

    Jul, 2017

  • 卷积神经网络是否学习到对应关系？

    本研究探讨了卷积神经网络激活特征在需要对应关系的任务中的有效性，通过实验结果表明，这些特征在局部细节定位方面有更好的表现，并且在对象部分对齐和关键点预测方面优于传统的手工特征。

    Nov, 2014

  • 重新思考 Inception 架构在计算机视觉中的应用

    本篇论文主要研究了如何利用适当分解卷积和激进的正则化等方法，使卷积神经网络计算效率最大化，并以 ILSVRC2012 分类挑战作为基准，报告了使用少于 2500 万参数的 5 亿乘加运算成本的网络，评估单帧评估的 top-1 误差 21.2％和 top-5 误差 5.6％的显著成果。

    Dec, 2015

  • 文档图像分类卷积神经网络分析

    通过对卷积神经网络 CNNs 模型对文件图像分类任务的研究，我们发现使用剪切变形的数据扩增和一个针对更大输入图像设计的架构，可以超过基准数据集的现有技术，并且我们发现使用 RVL-CDIP 训练的 CNNs 可以学习区域特定的布局特征。

    Aug, 2017

  • 深入探究行人

    本文研究卷积神经网络在行人检测中的应用。本研究表明，即使没有明确建立问题的模型，也可以获得具有竞争力的性能，探讨了不同训练数据（包括预训练）对卷积神经网络行人检测器性能的影响，标志谷数据集和 KITTI 数据集的实验证明本方法的有效性。

    Jan, 2015

  • 卷积特征图上的目标检测网络

    本论文探讨了如何使用共享的、独立于区域的卷积特征构建区域分类器网络，并发现深度和卷积的区域分类器对于物体检测特别重要，而最新的图像分类模型则不会直接导致良好的检测准确性，我们通过实验证明，尽管 ResNets 和 Faster R-CNN 系统是有效的，但 NoCs 的设计对于 ImageNet 和 MS COCO 2015 挑战赛的第一名入选至关重要。

    Apr, 2015

  • 卷积神经网络实现高效的物体定位

    通过深度卷积网络及位置细化模型使人体姿态的关节定位精度得到提升

    Nov, 2014

  • 通过架构特征推断卷积神经网络的准确性

    本研究提出了一种有利于评估不同卷积神经网络体系结构的系统性语言，该语言能够在训练前进行比较，本研究使用该语言在两个具体的基于计算机视觉的物理问题上，解决了事件顶点查找和强子多重性分类问题，同时提取了优化网络架构中的几个架构属性，使用机器学习模型对其进行了预测。

    Jan, 2020

  • 弱监督级联卷积网络

    本研究提出了基于级联卷积神经网络的两种体系结构，旨在解决在没有昂贵人工注释下进行的弱监督下的目标检测问题，第一阶段从全卷积神经网络中提取类特定区域提议的最佳候选项，在三阶段体系结构中，中间阶段通过第一阶段的激活映射来提供物体分割。这些体系结构在弱监督目标检测，分类和定位领域的实验中表现出了改进。

    Nov, 2016