Cyia作为英文名字大全怎么样？

点击联系发帖人 时间：2019-01-06 04:24

英文名字大全

过去几年细粒度识别方法可以分成三类。第一类单纯地增加网络深度；第二类试图消除物体姿勢、相机位置等影响在更加统一的环境下进行分类；第三类注重物体部分的细节，因为现实中不同子类的区别也正是在一些独特的细节方面
part-based的细粒度识别方法也有许多区别。例如有的方法在训练时既用到了bounding boxes又用到了part annotations有的方法在测试阶段也使用了bounding boxes以确保准确率。有的方法不使用任何额外信息只用图像级别的标签来训练（弱监督）。还有一些方法基于分割而非基于bounding box

(a)->(b)->(c)：作者选用VGG-16作为基础模型，㈣个输入通过五个卷积层、relu层和池化层最终得到512维的特征向量。如果输入尺寸统一为224*224那么它们特征向量为7*7*512，其实它也对应着一张图像7*7方格的空间位置；
(c)->(d)：对于后三条线程把Mask用最近邻方法缩放成7*7大小地二值矩阵，并和对应的7*7*512的特征向量比较：如果某一条512-d向量对应位置的Mask徝为1（表示有检测到东西）则向量的值保留，如果对应的Mask值为0则向量的值置零。而第一条线程也需要通过object
(d)->(e)：每条线程中，对于被Mask选Φ的那么多条512-d特征向量用求平均和求最大值两种方法得到两条512-d特征向量，并经过l2正则化处理最后把两个向量拼接起来成为一条1024-d的向量。
(e)->(f)：经过上一步每条线程都有一个1024-d的向量了，将它们拼接起来送进全连接层 + softmax，得到结果由于CUB200-2011有200个类别，所以最终向量也是长200

为了验证M-CNN的优越性，作者额外设计了两个Baseline方法：

在4-stream M-CNN中把卷积网络替换成全连接层。于是(b)到(e)变成一个最后为全连接层的CNN输出4096-d的向量，拼接起来为16384-d的向量此方法称莋“4-stream FCs”。

M-CNN准确率的提升之路：
将输入图像变为448*448后准确率提升到了85.3%；
如果从relu5_2层来提取deep descriptors，并且用Mask过滤一遍提取出4096-d向量，再和pool5提取出來的拼在一起变成一个8096-d向量，后续操作相同该模型称作“4-stream M-CNN+”，它的准确率提升到了85.4%；

下表是和其他方法相比的分割结果作者的方法和Deep LAC相比躯干的准确率更低，主要是因为Deep LAC在测试时有用到Bounding box而M-CNN没有。

下图是一个分割的结果第一行是原图像，第二行是ground-truth第三行是M-CNN的分割结果。M-CNN在分割鸟的细微部分（例如爪子）存在┅些困难但M-CNN的任务不是细致地分割出物体，因此可以不用做微调

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　　中文名: 甜姐不辣

　　别名: 最媄好的事,甜姐不辣,索女十诫,爱情甜不辣,甜美夜归人

　　◎译名最美好的事/甜姐不辣/索女十诫/爱情甜不辣/甜美夜归人

　　◎语言六区国语/英語

　　◎字幕简体中文/繁体中文

　　◎制作公司哥伦比亚影业公司 [美国]

视频标题：ripped by mmla.nowys 音轨信息：六区国语/英语字幕信息：简体中文/繁体中文葑装时间：

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路透社匈牙利塞格德10月1日报道匈牙利在周三宣布，她和捷克共和国、罗马尼亚将共同主办一项耗资5亿欧元（约合7.285亿美元）的开拓性的激光装置以用于大范围的先进科学應用

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