CVPR2020 论文解读：具有注意RPN和多关系检测器的少点目标检测 Few-Shot Object Detection with Attention-RPN and Multi-Relation Detector 具有注意RPN和多关系检测器的少点目标检测 目标检测的惯用方法需要大量的训练数据， ...
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2020-03-14 20:07:40
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车相关的词汇 1.常见车 compact cars小型车I like compact cars.我喜欢小型车。 Taxi 出租车?? truck 卡车 train 火车?? subway 地铁地铁 car 小轿车 motorcycles 摩托车?? bicycle 自行车?? subway 地铁?? ...
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2020-03-14 11:05:15
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 --包含全局特征池的共享网络、每个任务的软注意模块 优点：可以端到端训练、可以建立在任意前馈神经网络上、实现简单、参数效率高 背景： 与标准的单任务学习相比，在成功学习到共享表示的同时训练多任务有两个主要的挑战： 1）网络结构（如何 ...
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2020-02-21 12:42:09
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seq2seq " " 每个词在编码器端，经过双向LSTM，在解码端编码层的隐藏状态和解码器的隐藏状态，做一个加法attention： $$ e_i^t = v^Ttanh(W_hh_i+W_ss_t+b_{attn}) $$ $$ a^t = softmax(e^t) $$ 其中： + $h_i$ ...
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2020-02-20 22:28:37
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1.textCNN 优势：短文本分类 可参照：https://www.cnblogs.com/AntonioSu/p/11969386.html 2.fast Text 优点：训练速度快 3.HAN(Hierarchical Attention Network) 优点：对文档的分类 双向的LSTM， ...
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2020-02-19 23:42:54
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注意力机制和Seq2Seq模型 "1.基本概念" "2.两种常用的attention层" "3.带注意力机制的Seq2Seq模型" "4.实验" 1. 基本概念 Attention 是一种通用的带权池化方法，输入由两部分构成：询问（query）和键值对（key value pairs）。$??_?? ...
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2020-02-16 16:15:19
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笔者的毕设是做人脸图像的补全，开始使用经典的变分自编码器模型，能达到比较好的补全效果．后来看到BIGGAN的论文，里边他们使用了self attention提高图片生成的效果，查阅了相关资料后也在模型中加入了自注意力层，确实对补全后的图像有了显著的提升．当然了BIGGAN生成的图片能达到以假乱真的地 ...
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2020-02-14 14:24:08
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