论文阅读笔记1:MultiRes-NetVLAD

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了论文阅读笔记1:MultiRes-NetVLAD。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

题目:MultiRes-NetVLAD: Augmenting Place Recognition Training With Low-Resolution Imagery

团队: Queensland University of Technology

解决的问题:1.使用低分辨率图像金字塔编码来增强NetVLAD表示学习,从而获得更丰富的位置表示。

2.避免了在最近的多尺度方法中对多个patch进行拼接或求和的需要。

创新点:1.提出了一种新的多分辨率特征残差聚合方法

2.图像编码器可适应不同的特征聚合策略,适用于视点一致和视点变化数据集,从而实现最先进的召回性能

新的概念:1.对多个patch(图像块)进行拼接或求和:

2.通过在全局描述符中引入多尺度信息来提高基于单幅图像的位置描述的鲁棒性

3.图像金字塔编码:是由一幅图像的多个不同分辨率的子图构成的图像集合。是通过一个图像不断的降低采样率产生的,最小的图像可能仅仅有一个像素点

4.召回性能:recall performance:就是查出来的正确的数量除以所有正确的数量;

5.使用多个图像分辨率:分辨率就是存储的信息量,每英寸的像素数;像素:体素(voxel)、纹素(texel)和曲面元素(surfel)水平方向的像素数×垂直方向的的像素数就是分辨率,分辨率越高像素越多越清晰

6.多尺度特征/multiple scales:可以简单理解为不同尺寸的图像

7.Global compact descriptors全局紧凑描述符

代码:https: //github.com/Ahmedest61/MultiRes-NetVLAD

效果:1.增加测试时间对图像分辨率变化的鲁棒性

2.多分辨率配置的覆盖和密度的影响

3.使用不同的低分辨率图像的训练策略的消融文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-500239.html

到了这里,关于论文阅读笔记1:MultiRes-NetVLAD的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • [论文阅读笔记18] DiffusionDet论文笔记与代码解读

    扩散模型近期在图像生成领域很火, 没想到很快就被用在了检测上. 打算对这篇论文做一个笔记. 论文地址: 论文 代码: 代码 首先介绍什么是扩散模型. 我们考虑生成任务, 即encoder-decoder形式的模型, encoder提取输入的抽象信息, 并尝试在decoder中恢复出来. 扩散模型就是这一类中的

    2023年04月08日
    浏览(64)
  • 论文阅读:Segment Anything之阅读笔记

    引言 论文:Segment Anything是Meta出的图像语义分割的算法。这个算法因其强大的zero-shot泛化能力让人惊艳,这不抽空拿来学习了一下。 该算法的代码写得很清楚、简洁和规范,读来让人赏心悦目。推荐去看源码,很有意思。 本篇文章,将以问答形式来解读阅读过程中遇到的困

    2024年02月13日
    浏览(33)
  • 3D卷积网络论文阅读笔记

    数据集 BraTS 2020 数据增强方法 • Flipping翻转: 以1/3的概率随机沿着三个轴之一翻转 • Rotation旋转: 从限定范围(0到 15◦或到30◦或到60◦或到90◦)的均匀分布中随机选择角度旋转 • Scale缩放: 通过从范围为±10%或为±20%的均匀分布中随机选择的因子,对每个轴进行缩放 • Br

    2023年04月10日
    浏览(43)
  • GAN 论文阅读笔记(6)

    原论文:MyStyle++: A Controllable Personalized Generative Prior 发表于:CVPR2023 注:本篇论文为 《MyStyle: A Personalized Generative Prior》 的改进,当遇到不理解的地方可以参照前一篇阅读笔记 图 1:MyStyle++ 在图像合成,编辑和增强上的表现 1:MyStyle MyStyle 是一种 GAN 模型的改进模型。其打算

    2024年01月18日
    浏览(46)
  • PointMixer论文阅读笔记

    MLP-mixer是最近很流行的一种网络结构,比起Transformer和CNN的节构笨重,MLP-mixer不仅节构简单,而且在图像识别方面表现优异。但是MLP-mixer在点云识别方面表现欠佳,PointMixer就是在保留了MLP-mixer优点的同时,还可以很好的处理点云问题。PointMixer可以很好的处理intra-set, inter-set

    2024年02月19日
    浏览(35)
  • LIME论文阅读笔记

    这是暗图增强领域一篇经典的传统方法论文,发表在TIP这个顶刊 文章基于的是这样一个公式: L = R ⋅ T L=Rcdot T L = R ⋅ T 其中, L L L 是暗图, R R R 是反射分量, T T T 是illumination map,并且对于彩色图像来说,三通道都共享相同的illumination map。我们可以使用各种方法估计 T

    2024年02月09日
    浏览(43)
  • 论文阅读笔记(一)

    发表年份: 2016 主要贡献: 提出了Multimodal Opinion-level Sentiment Intensity (MOSI) 数据集 提出了多模态情绪分析未来研究的基线 提出了一种新的多模态融合方式 在这些在线意见视频中研究情绪主要面临的挑战和解决方法: 挑战 解决方法 这些视频的不稳定性和快节奏性。演讲者经

    2023年04月09日
    浏览(46)
  • InstructGPT 论文阅读笔记

    目录 简介 数据集                                 详细实现 实验结果 参考资料 InstructGPT 模型是在论文《Training language models to follow instructions with human feedback》被提出的,OpenAI在2022年1月发布了这篇文章。 论文摘要翻译 :把语言模型做得更大并不意味着让它们更好的遵循

    2024年02月01日
    浏览(56)
  • GPT-3 论文阅读笔记

    GPT-3模型出自论文《Language Models are Few-Shot Learners》是OpenAI在2020年5月发布的。 论文摘要翻译 :最近的工作表明,通过对大量文本进行预训练,然后对特定任务进行微调(fine-tuning),在许多NLP任务和基准测试上取得了实质性的进展。虽然这种方法在架构上通常与任务无关,但它

    2024年02月12日
    浏览(39)
  • Retinexformer 论文阅读笔记

    清华大学、维尔兹堡大学和苏黎世联邦理工学院在ICCV2023的一篇transformer做暗图增强的工作,开源。 文章认为,Retinex的 I = R ⊙ L I=Rodot L I = R ⊙ L 假设干净的R和L,但实际上由于噪声,并不干净,所以分别为L和R添加干扰项,把公式改成如下: 本文采用先预测 L ‾ overline L

    2024年01月21日
    浏览(44)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包