IP属地：江苏
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多角度认识Batch Normalization补充：关于BatchNorm的理解： 观点：Although batch normalization has enabled the deep ...
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交叉熵、GAN loss与softplus
一、交叉熵理解： 交叉熵，其用来衡量在给定的真实分布P(x)下，使用非真实分布Q(x)所指定的策略消除系统的不确定性所需要付出的努力的大小。其公...
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论文阅读——R2D2: Repeatable and Reliable Detector and Descriptor一、概述 本文由Naver Lab（Naver即社交软件Line的母公司，也是韩国市值最高的互联网公司）发表于2019 NIPS上。作者的核...
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论文阅读——D2-Net: A Trainable CNN for Joint Description and Detection of Local Features一、概述 作为近两年detector和descriptor joint learning（也称one-stage）类型论文的又一代表，D2-...
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论文阅读——Universal Correspondence Network一、概述 这是图像匹配领域中一篇比较经典的论文，由斯坦福AI lab发表于2016年CVPR。本文提出了一种利用全卷积网络直接预测dense...
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论文阅读——ResNeSt: Split-Attention Networks一、摘要 尽管图像分类任务持续取得进步，诸如物体检测和语义分割等下游应用在选择骨干网络时仍然大量采用resnet及其变体，因为resnet简...
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论文阅读——LF-Net: Learning Local Features from Images一、概述 本文来自索尼团队，提出了一种属于detect to describe结构的，image与patch相结合的joint learni...
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论文阅读——LIFT: Learned Invariant Feature Transform一、概述 本文是一篇非常经典的基于深度学习的局部特征提取的论文，也是最早将特征检测和描述放在一起优化（即joint learning）的论文...