JavaShuo
欄目
標籤
【小組會整理】ICLR2016Particular object retrieval with integral max-pooling of CNN activations
時間 2020-12-30
原文
原文鏈接
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
>>阅读原文<<
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
retrieval
integral
maxpooling
object...object
object
cnn
小組
整理
for...of
for..of
MySQL教程
PHP 7 新特性
MyBatis教程
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
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。
最新文章
1.
gitlab4.0備份還原
2.
openstack
3.
深入探討OSPF環路問題
4.
代碼倉庫-分支策略
5.
Admin-Framework(八)系統授權介紹
6.
Sketch教程|如何訪問組件視圖?
7.
問問自己,你真的會用防抖和節流麼????
8.
[圖]微軟Office Access應用終於啓用全新圖標 Publisher已在路上
9.
微軟準備淘汰 SHA-1
10.
微軟準備淘汰 SHA-1
本站公眾號
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
>>更多相關文章<<