论文阅读：Multi-scale orderless pooling of deep convolutional activation features
2014年ECCV Motivation 以往的图像分类，关注的信息可能更容易被干扰。比如下图中的（a），groundtruth应该是滑雪（ski），但是由于一些其他信息的干扰，导致红框中框出来的部分被分类为shovel，篮框中被认为是阿尔卑斯山，那么这篇论文就是基于这样一个motivation，试图关注图像中更细节的信息。 Basic Idea Multi-scale体现在对于同一张输入图片，作
相关文章
- 1. 论文笔记 - Multi-Scale Orderless Pooling of Deep Convolutional Activation Features
- 2. 论文阅读-《Learning Deep Features for Discriminative Localization》
- 3. 论文阅读笔记：Learning Deep Features for Discriminative Localization
- 4. Sequential modeling of deep features for breast cancer histopathological image classification 论文阅读
- 5. 论文阅读 Deep TEN: Texture Encoding Network
- 6. 论文阅读笔记（四十）：Learning Spatiotemporal Features with 3D Convolutional Networks（C3D）
- 7. Richer Convolutional Features for Edge Detection 论文阅读
- 8. 论文阅读：DCNv1：Deformable Convolutional Networks
- 9. Machine Learning & Deep Learning 论文阅读笔记
- 10. 论文阅读：deformable convolutional networks
- 更多相关文章...
- • RSS 阅读器 - RSS 教程
- • C# 文本文件的读写 - C#教程
- • JDK13 GA发布：5大特性解读
- • Scala 中文乱码解决
相关标签/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。
最新文章
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. 论文笔记 - Multi-Scale Orderless Pooling of Deep Convolutional Activation Features
- 2. 论文阅读-《Learning Deep Features for Discriminative Localization》
- 3. 论文阅读笔记：Learning Deep Features for Discriminative Localization
- 4. Sequential modeling of deep features for breast cancer histopathological image classification 论文阅读
- 5. 论文阅读 Deep TEN: Texture Encoding Network
- 6. 论文阅读笔记（四十）：Learning Spatiotemporal Features with 3D Convolutional Networks（C3D）
- 7. Richer Convolutional Features for Edge Detection 论文阅读
- 8. 论文阅读：DCNv1：Deformable Convolutional Networks
- 9. Machine Learning & Deep Learning 论文阅读笔记
- 10. 论文阅读：deformable convolutional networks