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ECCV弱监督物体定位自产引导
该研究提出了一种基于自产引导（SPG）蒙版的弱监督目标定位方法，使用 SPG 蒙版提供像素的空间相关信息，作为辅助的像素级监督来辅助分类网络的训练，实验证明 SPG 能够在提高目标定位精度方面显著有效。
PDF6 years ago
大型小批量 SGD 扩展：改进准确性和减少训练时间的 ImageNet-1K 上残差网络训练
本文探讨了在 petaflop 级超级计算机上训练 ResNet-50 的挑战和新解决方案，最终展示了高达 90％的扩展效率和 28 分钟的训练时间。同时介绍了 Collapsed Ensemble (CE) 技术，使得在相同的固定训练预算
PDF7 years ago
ICCV利用物和景迁移进行弱监督目标定位
该研究论文提出了一种通过迁移学习从有标注的源数据集中获取知识并将其用于弱监督物体定位的方法，使用多实例学习框架将这些知识从像素级别传播到目标提案级别，并在三个目标数据集上进行了广泛的实验验证。
PDF7 years ago
PolyNet：追求很深网络的结构多样性
本研究提出了一种新型的深度网络架构 ——PolyInception，通过在网络不同区间柔性地插入 PolyInception 模块进行深度学习，并在架构效率指导下选择合适的模块，提高网络的表达能力，降低了计算成本，相较于同类网络，在 ILS
PDF8 years ago
CVPR深度神经网络的聚合残差变换
研究了一种用于图像分类的高度模块化的网络架构，通过增加变换的数量维度，提高其分类准确性。
PDF8 years ago
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
PDF9 years ago
Faster R-CNN: 基于区域建议网络实现实时目标检测
本文提出一种完全卷积的区域提议网络（RPN），在同时预测目标边界和目标特征分数的同时，使用完全图像卷积特征共享检测网络的特征。
PDF9 years ago
可扩展的高质量目标检测
本研究使用深度学习的 MSC-MultiBox 方法，在 ILSVRC 2014 数据集上取得了 $0.5$ 的 mAP 表现，明显优于其前任 MultiBox 方法，同时还能在减小提议数量的情况下提高边界框召回率。
PDF10 years ago
深度卷积网络中的空间金字塔池化用于视觉识别
本研究提出了 SPP-net 结构，通过空间金字塔池化策略，消除了深度卷积神经网络所需的特定输入图像大小的限制，可生成固定长度特征表示，显著提高了基于 CNN 的图像分类和目标检测方法的准确性，ILSVRC 竞赛中名列前茅。
PDF10 years ago