Ethan Blog

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xDeepFM-eXtreme Deep Factorization Machine

论文阅读笔记

xDeepFM 背景与动机 交叉特征非常重要 传统交叉特征提取方式需要大量人力，可以改进 认为DCN的特征组合方式存在缺陷 cross网络是限定在一种特殊形式下实现高阶交叉特征的，即cross网络中每一层输出都是\(x_0\)的标量乘积：\(a^ix_0\) cross网络是以bit-wise形式交叉的，即便是同一个field embedd...

Posted by baiyf on September 30, 2020

DARTS

Differentiable Architecture Search

DARTS – Differentiable Architecture Search 1. 搜索空间 1.1 搜索空间定义 DARTS搜索的是单个计算单元(cell)，也就是一个小型网络。然后将多个cell相连组成一个大网络。超参数layers表示有多少个cell相连，如果layers=8，就表示网络由8个cell前后相连组成 DARTS首先定义了cell的基本结构，它由2个输入节点、1...

Posted by ethan on March 1, 2020

读书情况记录

记录一下过去一年读了哪些书

读书情况记录 书名 作者 个人评分（满分5） 备注 把时间当做朋友 李笑来 3 正确但无用的话太多，收获很少 人类群星闪耀时 斯蒂芬·茨威格 4.5 从特殊的角度解读了14个历史...

Posted by ethan on February 29, 2020

微习惯-读书简记

简单到不可能失败的自我管理法则

微习惯-简单到不可能失败的自我管理法则 微习惯是什么？ 它也是一种需要培养的习惯，但与一般习惯不同的是它“小到不可思议”，简单到不可能实现不了，例如每天做一个俯卧撑，每天看两页书或者每天写50字。 为什么要使用微习惯？ 微习惯微小又节约意志力，不需要消耗你过多的精力，通过每天实践完成微习惯还可以养成良好的自我效能感，同时赋予你自主权（今天是只做一点还是超标完成），可以在更长的时间维度...

Posted by baiyf on March 20, 2019

ExtremeNet-用关键点检测的方法解决目标检测问题

论文阅读笔记

Bottom-up Object Detection by Grouping Extreme and Center Points 写在前面 本文与2019年1月23日挂在arxiv上，是目前单阶段目标检测性能最好的研究，在COCO测试集上达到了AP43.2% 本文是CornerNet的改进，他们的思想都是将目标检测问题转换为某种形式的关键点提取问题，与流行的目标检测方法都不同 Cor...

Posted by baiyf on March 18, 2019

Focal loss-解决单阶段目标检测类别不均衡问题的又一利器

论文阅读笔记

Focal Loss for Dense Object Detection 写在前面 本文由FAIR发表在ICCV-2017上 本文作者认为，现阶段单阶段目标检测器性能稍逊的原因是其前景-背景不均衡的问题尤为严重 为了解决这个类别不均衡的问题，已经有了OHEM的方法，但是本文做法认为这种完全忽视容易负样本的做法有所不妥，虽然简单负样本无异于模型迭代优化，但是它的数量众大，加在一起也不...

Posted by baiyf on March 14, 2019

OHEM-在线困难样本挖掘算法

论文阅读笔记

Training Region-based Object Detectors with Online Hard Example Mining 写在前面 目标检测任务的一个特点就是类别不平衡问题，常常会有非常多的背景样本，例如在deformable parts model（DPM）中背景与待检目标的比例就达到了100000:1 本文发表在CVPR-2016，是一种为了解决目标检测中类别不...

Posted by baiyf on March 12, 2019

RefineDet-结合了单阶段和双阶段优点的目标检测器

论文阅读笔记

Single-Shot Refinement Neural Network for Object Detection 写在前面 本文发表在CVPR-2018，是中科院的一篇关于目标检测的论文 现阶段目标检测分为，单阶段和双阶段两种方式，双阶段精度高但速度慢，单精度速度快但精度稍逊。本文作者就想提出一种新的融合的方法，将两种目标检测方法的优点结合起来 本文模型在COCO测试集上取得了AP...

Posted by baiyf on March 10, 2019

M2Det-一种使用新的特征金字塔方式的单阶段目标检测器

论文阅读笔记

M2Det: A Single-Shot Object Detector based on Multi-Level Feature Pyramid Network 写在前面 在目标检测任务中，目标的尺度缩放一直是一个棘手的问题。 特征金字塔是解决这一问题的有效方法，目前有两种手段： 检测图片金字塔，这种方法只能在预测时使用，同时会显著增加时间和内存消耗 使用特征金字塔，这种...

Posted by baiyf on March 8, 2019

代码整洁之道-读书简记

编程

一、有意义的命名 名副其实 让变量、函数、参数、类和封装的命名具有实际意义，好的命名具有自注释性 避免误导 避免使用与本意相悖的词，例如accountList，除非它真的是个list 避免使用差异较小的名称，例如XYZControllerForEfficientHandlingOfStrings和XYZCon...

Posted by baiyf on March 1, 2019

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