eccv 2016
为您找到以下相关答案
如何评价ECCV2016中提出的center loss?
也就是说一个人的所有脸取平均值之后的人脸我们还是可以辨识是不是这个人，所以Center Loss才能发挥作用～以上仅仅个人的看法正在试验，本质上是一种度量学习，对于centerpoint的学习是一种较为巧妙的构思，算法简单，代码高度精简，使用比其它度量学习方便。目前在我自己搭建的网络上提升了约1%，即单个网络（5个卷积层而已）在lfw上
SSD目标检测
SSD，全称为Single Shot MultiBox Detector，由Wei Liu在ECCV 2016年提出，至今仍是主流的目标检测框架之一。相较于Faster RCNN，SSD有显著的速度优势；与YOLO相比，则有...
图像视频生成模型
二、风格迁移与超分辨率：感知损失（Perceptual Loss）的引入传统方法依赖像素级损失（如L1/L2），易导致生成图像模糊。ECCV2016提出结合像素损失与感知损失...
图像配准开源数据集资源汇总
HPatches 数据集下载链接：http://suo.nz/3equQJ数据集描述：作为局部特征评估挑战的基础，提出于 ECCV 2016 研讨会。包含图像几何变形和光照变化场景，...
LIFT - - - ECCV2016 - - - 论文解读?
在训练模型的时候是对patches进行训练的，softargmax的效果可能会更好，但是在运行整个pipeline的时候是对整张图片进行检测的，传统NMS的方法取得...
根据语义生成图像的相关研究工作有哪些?
2. ECCV 2016 Attribute2Image: Conditional Image Generation from Visual Attributes : 该工作基于Conditional VAE 网络 GitHub - xcyan/eccv16...
深度学习之单目深度估计 (Chapter.2):无监督学习篇 - 百度知 ...
例如，通过几何信息的救援（ECCV 2016）方法，作者使用了泰勒展开来计算映射导数，以及限制输入图像与生成图像之间的关系，进一步提高模型的鲁棒性和准确性。这种方法通过结合...
结合知识蒸馏的增量学习方法总结
代表性论文方法总结《Learning without Forgetting》（ECCV 2016）核心方法：提出LwF方法，结合知识蒸馏与微调，仅使用新数据集进行监督学习，对旧任务进行非监督学习。训练过程...
目标检测的算法有哪些?该如何入门?
简介：SSD（Single Shot MultiBox Detector）是一种杰出的物体检测算法，发表于ECCV-2016。特点：识别速度和性能都得到了显著提高；使用多个feature map进行预测，提高了检测...
VOT2016有什么值得关注的?
正式的总结应该可以等去ECCV现场的人带回的报道。先从数据集说起，VOT2016的数据集并没有对2015年的进行更新，只是把groundtruth进行了自动化的...