【小組會整理】ICLR2016Particular object retrieval with integral max-pooling of CNN activations
師弟在這次小組會上講了一篇論文，在這裏整理下疑惑的地方和我覺得能用到的地方。 這篇論文的中心思想就是對max pooling方式進行了改進提出了RMAC pooling。 首先說一下這篇論文的大題流線：MAC改進爲RMAC-》目標定位AML（approximate max-pooling localization）-》擴展查詢Query expansion。 1、pooling方式介紹 參考了ht
相關文章
- 1. [論文筆記] - PARTICULAR OBJECT RETRIEVAL WITH INTEGRAL MAX-POOLING OF CNN ACTIVATIONS
- 2. Deep Image Retrieval: Learning global representations for image search
- 3. Assisted Excitation of Activations: A Learning Technique to Improve Object Detect
- 4. CNN中maxpooling的作用
- 5. Soft-NMS – Improving Object Detection With One Line of Code
- 6. 論文解讀 Aggregated Deep Feature from Activation Clusters for Particular Object Retrieval
- 7. R-MAC（Regional Maximum Activation of Convolutions）
- 8. Service Object 整理和小結
- 9. Content-based image retrieval with compact deep convolutional features
- 10. End-to-End Learning of Deep Visual Representations for Image Retrieval
- 更多相關文章...
- • Rust 組織管理 - RUST 教程
- • XSL-FO instream-foreign-object 對象 - XSL-FO 教程
- • Docker 清理命令
- • 互聯網組織的未來：剖析GitHub員工的任性之源
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. [論文筆記] - PARTICULAR OBJECT RETRIEVAL WITH INTEGRAL MAX-POOLING OF CNN ACTIVATIONS
- 2. Deep Image Retrieval: Learning global representations for image search
- 3. Assisted Excitation of Activations: A Learning Technique to Improve Object Detect
- 4. CNN中maxpooling的作用
- 5. Soft-NMS – Improving Object Detection With One Line of Code
- 6. 論文解讀 Aggregated Deep Feature from Activation Clusters for Particular Object Retrieval
- 7. R-MAC（Regional Maximum Activation of Convolutions）
- 8. Service Object 整理和小結
- 9. Content-based image retrieval with compact deep convolutional features
- 10. End-to-End Learning of Deep Visual Representations for Image Retrieval