Image Caption: Automatically describing the content of an image domain:CV+NLP Category:(by myself, you can read the survey for detail.) CNN+RNN, with attention mechanisms Reinforcement Learning GAN Compositional Architecture: Review Network, Guiding

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CVPR 2020 共收录 1470篇文章,根据当前的公布情况,人工智能学社整理了以下约100篇,分享给读者. 代码开源情况:详见每篇注释,当前共15篇开源.(持续更新中,可关注了解). 算法主要领域:图像与视频处理,图像分类&检测&分割.视觉目标跟踪.视频内容分析.人体姿态估计.模型加速.网络架构搜索(NAS).生成对抗(GAN).光学字符识别(OCR).人脸识别.三维重建等方向. 目录如下: 总目录 图像处理 Deep Image Harmonization via Domain Ve

CVPR 2020 共收录 1470篇文章,根据当前的公布情况,人工智能学社整理了以下约100篇,分享给读者. 代码开源情况:详见每篇注释,当前共15篇开源.(持续更新中,可关注了解). 算法主要领域:图像与视频处理,图像分类&检测&分割.视觉目标跟踪.视频内容分析.人体姿态估计.模型加速.网络架构搜索(NAS).生成对抗(GAN).光学字符识别(OCR).人脸识别.三维重建等方向. 目录如下: # 总目录 # 图像处理 1. Deep Image Harmonization via Do

2018  AI产业界大盘点 大事件盘点 “ 1.24——Facebook人工智能部门负责人Yann LeCun宣布卸任 Facebook人工智能研究部门(FAIR)的负责人Yann LeCun宣布卸任,之后将担任Facebook首席人工智能科学家,保留对FAIR的研究方向的控制.同时,原工作将由新任负责人Jérôme Pesenti  接替,Facebook应用机器学习小组(AML)和Yann  LeCun将同时向其汇报.而Jérôme Pesenti  将直接向Facebook  CTO汇报

[源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器--- (5) 嵌入式hash表 目录 [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器--- (5) 嵌入式hash表 0x00 摘要 0x01 前文回顾 0x02 Embedding 2.1 概念 2.1.1 One-hot 编码 2.1.2 分布式表示 2.1.3 推荐领域 2.2 Lookup 2.3 嵌入层 2.3.1 点积 2.3.2 全连接层 2.3.3 元数据信息 2.3.4 经典架构 2.3.4.1

初次接触Captioning的问题,第一印象就是Andrej Karpathy好聪明.主要从他的两篇文章开始入门,<Deep Fragment Embeddings for Bidirectional Image Sentence Mapping>和<Deep Visual-Semantic Alignments for Generating Image Descriptions>.基本上,第一篇文章看明白了,第二篇就容易了,研究思路其实是一样的.但确实,第二个模型的功能更强大一些

视频描述 顾名思义视频描述是计算机对视频生成一段描述,如图所示,这张图片选取了一段视频的两帧,针对它的描述是"A man is doing stunts on his bike",这对在线的视频的检索等有很大帮助.近几年图像描述的发展也让人们思考对视频生成描述,但不同于图像这种静态的空间信息,视频除了空间信息还包括时序信息,同时还有声音信息,这就表示一段视频比图像包含的信息更多,同时要求提取的特征也就更多,这对生成一段准确的描述是重大的挑战. 一.long-term Recurrent

Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioning and Visual Question Answering-阅读总结 笔记不能简单的抄写文中的内容,得有自己的思考和理解. 一.基本信息 **\1.标题:**Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioning and Visual Question Answering **\2.作者:**Peter Anderson,Xiaodong

说明: 这个合辑里面的论文不全是Image Caption, 但大多和Image Caption相关, 同时还有一些Workshop论文. Guiding Long-Short Term Memory for Image Caption Generation (ICCV 2015) Highlight: Beam Search with Length Normalization From Captions to Visual Concepts and Back (CVPR 2015) Highl

在此前的两篇博客中所介绍的两个论文,分别介绍了encoder-decoder框架以及引入attention之后在Image Caption任务上的应用. 这篇博客所介绍的文章所考虑的是生成caption时的与视觉信息无关的词的问题,如"the"."of"这些词其实和图片内容是没什么关系的:而且,有些貌似需要视觉特征来生成的词,其实也可以直接通过语言模型来预测出来,例如"taking on a cell"后生成"phone".

看图说话(Image Caption)任务是结合CV和NLP两个领域的一种比较综合的任务,Image Caption模型的输入是一幅图像,输出是对该幅图像进行描述的一段文字.这项任务要求模型可以识别图片中的物体.理解物体间的关系,并用一句自然语言表达出来. 应用场景:比如说用户在拍了一张照片后,利用Image Caption技术可以为其匹配合适的文字,方便以后检索或省去用户手动配字:此外它还可以帮助视觉障碍者去理解图像内容.类似的任务还有Video Caption,输入是一段视频,输出是对视频的

Faster R-CNN论文翻译   Faster R-CNN是互怼完了的好基友一起合作出来的巅峰之作,本文翻译的比例比较小,主要因为本paper是前述paper的一个简单改进,方法清晰,想法自然.什么想法?就是把那个一直明明应该换掉却一直被几位大神挤牙膏般地拖着不换的选择性搜索算法,即区域推荐算法.在Fast R-CNN的基础上将区域推荐换成了神经网络,而且这个神经网络和Fast R-CNN的卷积网络一起复用,大大缩短了计算时间.同时mAP又上了一个台阶,我早就说过了,他们一定是在挤牙膏. F

读聪明人的笔记,是不是也能变聪明呢? Image Caption是一个融合计算机视觉.自然语言处理和机器学习的综合问题,它类似于翻译一副图片为一段描述文字. Image Caption问题可以定义为二元组(I,S)的形式, 其中I表示图,S为目标单词序列,其中S={S1,S2,-},其中St为来自于数据集提取的单词.训练的目标是使最大似然p(S|I)取得最大值,即使生成的语句和目标语句更加匹配,也可以表达为用尽可能准确的用语句去描述图像. Image Caption主要研究分为以下几个方向: 1

论文题目:<Domain Adaptation via Transfer Component Analysis> 论文作者:Sinno Jialin Pan, Ivor W. Tsang, James T. Kwok and Qiang Yang 论文链接:https://www.cse.ust.hk/~qyang/Docs/2009/TCA.pdf 会议期刊:IJCAI 2009 / IEEE Transactions on Neural Networks 2010 简介 领域自适应(Dom

论文阅读笔记 Improved Word Representation Learning with Sememes 一句话概括本文工作 使用词汇资源--知网--来提升词嵌入的表征能力,并提出了三种基于知网资源的词嵌入学习模型,在通用的中文词嵌入评测数据集上进行了评测,取得了较好的结果. 作者简介 该论文选自 ACL 2017,是清华大学孙茂松刘知远老师组的成果.论文的两名共同第一作者分别是牛艺霖和谢若冰. 牛艺霖,清华本科生. 谢若冰,清华研究生(2014-2017),清华本科生(2010-20

126 篇殿堂级深度学习论文分类整理 从入门到应用 | 干货 雷锋网 作者: 三川 2017-03-02 18:40:00 查看源网址 阅读数:66 如果你有非常大的决心从事深度学习,又不想在这一行打酱油,那么研读大牛论文将是不可避免的一步.而作为新人,你的第一个问题或许是:“论文那么多,从哪一篇读起?” 本文将试图解决这个问题——文章标题本来是:“从入门到绝望,无止境的深度学习论文”.请诸位备好道具,开启头悬梁锥刺股的学霸姿势. 开个玩笑. 但对非科班出身的开发者而言,读论文的确可以成为一件很

本文转自:http://mp.weixin.qq.com/s/aAHbybdbs_GtY8OyU6h5WA 专题 | 深度强化学习综述:从AlphaGo背后的力量到学习资源分享(附论文) 原创 2017-01-28 Yuxi Li 机器之心 选自arXiv 作者:Yuxi Li 编译:Xavier Massa.侯韵楚.吴攀   摘要 本论文将概述最近在深度强化学习(Deep Reinforcement Learning)方面喜人的进展.本文将从深度学习及强化学习的背景知识开始,包括了对实验平台的

IEEE International Conference on Computer Vision, ICCV 2017, Venice, Italy, October 22-29, 2017. IEEE Computer Society 2017, ISBN 978-1-5386-1032-9 Oral Session 1 Globally-Optimal Inlier Set Maximisation for Simultaneous Camera Pose and Feature Corre

Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition Karen Simonyan[‡] & Andrew Zisserman[§] Visual Geometry Group, Department of Engineering Science, University of Oxford {karen,az}@robots.ox.ac.uk 用于大规模图像识别的深度卷积网络 Karen Simonyan[‡] &am