月度归档： 2017 年 9 月

CVPR 2017之#CNN论文精选, PointNet：端到端3D图像(点集)分类与分割

计算机科学很大程度上是权衡“现实”和“理想”的方法学 — David 9

3D图像的分类与分割问题，虽然理想上可以用3D卷积构造深度网络，但事实上, 其巨大计算开销不允许我们直接使用卷积对3D云图集进行训练.  试想2D卷积(GoogleNet, ResNet, Alexnet)训练时间就已经让人捉急了, 何况样本是3D云图:

幸运的是现实再残酷, 人类总能找到暂时解决问题的方法, PointNet就是一个权宜之计：它实现端到端3D图像(点集)分类与分割:

论文不使用3D卷积, 而是用深度网络模拟通用对称函数：

来自：https://arxiv.org/pdf/1612.00593.pdf

输入总共n个点的无序云图点集（{x1，x2 … , xn}）, 通用函数f 输出该云图分类（汽车，书桌，飞机）。 继续阅读CVPR 2017之#CNN论文精选, PointNet：端到端3D图像(点集)分类与分割

CVPR 2017之#RNN论文精选, 小数据学习: 基于关注点的循环比较器(Attentive Recurrent Comparators)

“小数据”激发我们从人类学习本质的角度思考问题. — David 9

如果要得到生成模型或分类模型, 我们可以用GAN或CNN等深度网络. 而对于”小数据“我们往往要换一种思路, 利用RNN的”记忆”能力在图片中反复”琢磨”图像的线条等特征:

来自: https://github.com/sanyam5/arc-pytorch

通过反复寻求好的”关注点”, 我们用一张样本图片, 就能比较新图片与之差异, 以及和原图片是同一个文字的可能性. 这正是所谓的one shot learning, 即, 从一个样本学习到该样本的整个类. 没错 , “小数据”的泛化能力真是惊人 ! 甚至击败了KNN ，SIAMESE NETWORK等传统相似度比较方式。 继续阅读CVPR 2017之#RNN论文精选, 小数据学习: 基于关注点的循环比较器(Attentive Recurrent Comparators)