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论文笔记： Dual Deep Network for Visual Tracking

2017-10-18 1453

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简介： 论文笔记： Dual Deep Network for Visual Tracking 2017-10-17 21:57:08 　　先来看文章的流程吧。。。　　　　　　可以看到，作者所总结的三个点在于：　　1. 文章将边界和形状信息结合到深度网络中。

论文笔记： Dual Deep Network for Visual Tracking

2017-10-17 21:57:08

　　先来看文章的流程吧。。。

　　可以看到，作者所总结的三个点在于：

　　1. 文章将边界和形状信息结合到深度网络中。底层 feature 和高层 feature 结合起来，得到 coarse prior map，然后用 ICA-R model 得到更加显著的物体轮廓，以得到更好的似然性模型；

　　2. Dual network 分别处理两路不同的网络，使得前景和背景更加具有区分性；

　　3. 随机和周期性的更新机制，用来处理遮挡和模型漂移。

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wangxiaocvpr

Trouble..

8月前

机器学习/深度学习自然语言处理算法

【论文精读】COLING 2022 -Event Detection with Dual Relational Graph Attention Networks

图神经网络(Scarselli et al, 2009)已被广泛用于编码事件检测的依赖树，因为它们可以基于信息聚合方案有效地捕获相关信息(Cao et al, 2021)。

Trouble..

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半颗糖也甜入人心

11月前

机器学习/深度学习存储自然语言处理

Bi-SimCut: A Simple Strategy for Boosting Neural Machine Translation 论文笔记

半颗糖也甜入人心

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YuetianW

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On the Unreasonable Effectiveness of Feature propagation in Learning on Graphs with Missing 论文阅读笔记

壹佰、

机器学习/深度学习负载均衡搜索推荐

在这项工作中，我们提出了一个局部连接的深度学习框架推荐系统，该框架将DNN的模型复杂性降低了几个数量级。我们利用Wide& Deep模型的思想进一步扩展了框架。实验表明，该方法能在较短的运行时间内取得较好的效果。

壹佰、

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【推荐系统论文精读系列】(十六)--Locally Connected Deep Learning Framework for Industrial-scale Recommender Systems

壹佰、

机器学习/深度学习人工智能搜索推荐

在本文中，我们考虑了一个全自动补妆推荐系统，并提出了一种新的例子-规则引导的深度神经网络方法。该框架由三个阶段组成。首先，将与化妆相关的面部特征进行结构化编码。其次，这些面部特征被输入到示例中——规则引导的深度神经推荐模型，该模型将Before-After图像和化妆师知识两两结合使用。

壹佰、

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【推荐系统论文精读系列】(十五)--Examples-Rules Guided Deep Neural Network for Makeup Recommendation

壹佰、

推荐系统的出现，有效地缓解了信息过载的问题。而传统的推荐系统，要么忽略用户和物品的丰富属性信息，如用户的人口统计特征、物品的内容特征等，面对稀疏性问题，要么采用全连接网络连接特征信息，忽略不同属性信息之间的交互。本文提出了基于信息融合的深度神经注意矩阵分解(ifdnamf)推荐模型，该模型引入了用户和物品的特征信息，并采用不同信息域之间的交叉积来学习交叉特征。此外，还利用注意机制来区分不同交叉特征对预测结果的重要性。此外，ifdnamf采用深度神经网络来学习用户与项目之间的高阶交互。同时，作者在电影和图书这两个数据集上进行了广泛的实验，并证明了该模型的可行性和有效性。

壹佰、

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【推荐系统论文精读系列】(十四)--Information Fusion-Based Deep Neural Attentive Matrix Factorization Recommendation

一个处女座的程序猿

机器学习/深度学习移动开发自然语言处理

Paper：《Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications》翻译与解读

一个处女座的程序猿

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Paper：《Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications》翻译与解读

marsggbo

机器学习/深度学习算法网络架构

论文笔记系列-Simple And Efficient Architecture Search For Neural Networks

摘要本文提出了一种新方法，可以基于简单的爬山过程自动搜索性能良好的CNN架构，该算法运算符应用网络态射，然后通过余弦退火进行短期优化运行。令人惊讶的是，这种简单的方法产生了有竞争力的结果，尽管只需要与训练单个网络相同数量级的资源。

marsggbo

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wangxiaocvpr

决策智能

论文笔记之：Collaborative Deep Reinforcement Learning for Joint Object Search

Collaborative Deep Reinforcement Learning for Joint Object Search CVPR 2017 Motivation：　　传统的 bottom-up object region proposals 的方法，由于提取了较多的 proposal，导致后续计算必须依赖于抢的计算能力，如 GPU 等。

wangxiaocvpr

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wangxiaocvpr

论文笔记之：Action-Decision Networks for Visual Tracking with Deep Reinforcement Learning

论文笔记之：Action-Decision Networks for Visual Tracking with Deep Reinforcement Learning 2017-06-06 21:43:53 　　这篇文章的 Motivation 来自于 MDNet：　　　本文所...

wangxiaocvpr

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