卷积网络第10页

2023.2.5 第三十九次周报

目录前言文献阅读：基于RNN方法的时间卷积网络用于混沌时间序列预测背景主要思路方法论时间卷积网络递归神经网络支持向量机（SVM）SVM直觉理解升维转换和核技巧（KernelTrick）求解SVM决策超平面总结前言

孙源峰·2023-07-17 05:49

人脸识别学习

6、什么是深度卷积网络8、代价函数1、人脸识别如何做到一次学习（1）、数据收集：收集包含多个人脸图像的数据集，每个人脸图像都有对应的标签或身份信息。（2）、图像预处理：对

Q渡劫·2023-07-16 21:41

鸟类识别系统python+TensorFlow+Django网页界面+卷积网络算法+深度学习模型

一、介绍鸟类识别系统，使用Python作为主要开发语言，基于深度学习TensorFlow框架，搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django框架，开发网页端操作平台，实现用户上传一张图片识别其名称。二、效果图片三、演示视频and代码视频+代码：https://www.yuque.com/ziwu/yygu3z/wsdglil6ub5fkvrg四、M

　子午·2023-07-15 12:29

吴恩达的人脸检测

1.将人脸图像编码为128位的向量1.1-使用卷积网络来进行编码系统构建一个编码，对该编码的元素进行比较，FaceNet模型需要大量的数据和长时间的训练#获取模型FRmodel=faceRecoModel

热爱技术的小曹·2023-07-14 21:26

第六章：U-Net——医学图像分割的卷积神经网络

我们证明，这样的网络可以从很少的图像进行端到端的训练，并在ISBI挑战中对电子显微镜堆栈中神经结构分割的先前最佳方法（滑动窗口卷积网络）进行了超越。使用

Joney Feng·2023-07-14 19:04

第七章：FCN——Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation

我们定义并详细解释了全卷积网络的空间，解释了它们在空间密集预测任务中的应用，并与之前的模型进行了联系。我们将现代分类网络（AlexNet[

Joney Feng·2023-07-14 19:04

目标检测学习

BoundingBox预测（Boundingboxpredictions）6、交并化7、非极大值抑制8、AnchorBoxes9、YOLO算法1、目标定位2、特征点检测如何检测特征点（以人的部位为例）（1）、准备一个卷积网络和一些特征集

Q渡劫·2023-07-14 16:11

经典CNN(一）：ResNet-50算法实战与解析

ResNet主要解决深度卷积网络在深度加深时候的”退化“问题。在一般的卷积神经网络中，增大网络深度后带来的第一个

放鹿的散妃·2023-07-14 08:45

深度卷积网络的实际应用

目录1、三种经典的深度卷积网络1.1、LeNet-51.2、AlexNet1.3、VGG2、残差网络3、Inception网络（Inceptionnetwork）4、迁移学习5、数据增强1、三种经典的深度卷积网络

Q渡劫·2023-07-14 02:14

【人工智能与深度学习】图卷积网络 II

【人工智能与深度学习】图卷积网络II光谱图形卷积网络(SpectralGraphConvNets,英文简称GCNs)基本型的光譜圖形卷積網絡(VanillaSpectralGCN)条式图形卷积网络（SplineGCNs

prince_zxill·2023-07-14 00:08

Vision Transformer (ViT)介绍

通过在大数据集上预训练，然后迁移到中等规模和小规模数据集上，ViT可以取得和SOTA的卷积网络同样出色（甚至更好）的结果，同时需要更少的训练资源。介绍1、将标准transforme

qiumokucao·2023-07-14 00:29

Spatial Transformer Networks 论文详解及代码

Spatialtransformernetworks背景论文解析代码背景卷积神经网络在多种图像类中的任务表现出色，但有些图像类的任务需要对图像进行几何变换，需要实现一种可微的网络，使能对卷积网络中的特征图或寻常的图像

強云·2023-07-13 19:45

第40步深度学习图像识别：DenseNet201建模（Tensorflow）

DenseNet，全称DenseConvolutionalNetwork（密集卷积网络），是由FacebookAIResearch在2016年提出的一种卷积神经网络架构。

Jet4505·2023-06-24 10:11

【深度学习】多头注意力机制详解

一句话总结：多头注意力机制中的多头不同于卷积神经网络中的多个卷积层中的卷积核，卷积神经网络中的多个卷积层相当于将单个卷积网络复制了num_layers次，每一个卷积层都可以独立进行运算。

zcongfly·2023-06-24 09:51

第八章模型篇：transfer learning for computer vision

参考教程：transfer-learningtransfer-learningtutorial文章目录transferlearning对卷积网络进行finetune把卷积网络作为特征提取器何时、如何进行

江米江米·2023-06-21 12:18

论文解读丨Zero-Shot场景下的信息结构化提取

论文提出一种zero-shot的基于图卷积网络的解决方案，可以解决训练集和测试集来自不同垂直领域的问题。

·2023-06-20 16:13

（CVPR-2017）用于目标检测的特征金字塔网络

在本文中，我们利用深度卷积网络固有的多尺度、金字塔层次结构来构建具有边际额外

顾道长生'·2023-06-20 10:15

【论文导读】- A vertical federated learning framework for graph convolutional network（一种用于图卷积网络的纵向联邦学习框架）

文章目录论文信息摘要ContributionsPreliminaries正交多项式最小二乘逼近Paillier同态加密Methodology无监督损失函数算法Conclusion论文信息Averticalfederatedlearningframeworkforgraphconvolutionalnetwork原文地址：Averticalfederatedlearningframeworkforg

1 + 1=王·2023-06-19 05:31

CNN卷积神经网络实现手写数字识别（基于tensorflow）

1.2.1神经元模型1.2.2神经网络模型1.3卷积神经网络1.3.1卷积的概念1.3.2卷积的计算过程1.3.3感受野1.3.4步长和参数量1.4卷积神经网络的全过程图示1.5模型训练与结果分析(含代码)卷积网络的核心思想是将

机器herry_y·2023-06-18 18:32

图卷积网络概述笔记

图卷积网络概述笔记谱方法SpectralgraphCNNChebyshevSpectralCNN(ChebNet)GraphConvolutionalNetwork(GCN)空间方法GraphSAGEGraphAttentionNetwork

木木JL·2023-06-18 14:03

计算机视觉-语义分割: FCN DeepLab Unet

文章目录1.概要1.1什么是语义分割1.2语义分割作用1.3全卷积网络1.4反卷积1.5上采样三种方式1.6跳层结构SkipLayer2.FCN架构3.DeepLab-v13.1改进点3.2空洞卷积(Atrous

orangerfun·2023-06-18 10:11

YOLO V2原理总结

✨1概括做出的改变有8个：添加BatchNormalization层高分辨率主干网络anchorbox机制全卷积网络结构新的主干网络K-means聚类先验框使用更高分辨率特征多尺度训练✨2添加BatchNormalization

白三点·2023-06-18 07:44

菜鸟笔记之《Deeper Insights into Graph Convolutional Networks for Semi-Supervised Learning》

这篇论文是关于图卷积网络应用在半监督学习方面的深度见解，图卷积网络的理解提供了独特的视角，同时在原始模型的基础上提出了改进，出自香港理工大学，是一篇好文。

mying_三丘·2023-06-18 02:35

CSG：清华大学提出通过分化类特定卷积核来训练可解释的卷积网络 | ECCV 2020 Oral

论文提出类特定控制门CSG来引导网络学习类特定的卷积核，并且加入正则化方法来稀疏化CSG矩阵，进一步保证类特定。从实验结果来看，CSG的稀疏性能够引导卷积核与类别的强关联，在卷积核层面产生高度类相关的特征表达，从而提升网络的性能以及可解释性来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:TrainingInterpretableConvolutionalNeuralNetworksbyDifferentia

·2023-06-18 00:58

【生物信息】调控基因组学 (Regulatory Genomics) 和Deep CNN

RegulatoryGenomicsBiologicalmotivationofDeepCNNMulti-taskCNN来自ManolisKellis教授（MIT计算生物学主任）的课《人工智能与机器学习》主要内容就是调控基因组学和深度卷积网络的结合由于这部分在我学习的课程中内容很少

丸丸丸子w·2023-06-18 00:55

语义分割网络经典：FCN与SegNet

01FCN（一）概述改编当前的分类网络：AlexNet、VGG、GoogLeNet到全卷积网络和通过微调传递它们学习的特征表达能力到分割任务中。然后定义了一个跳跃式的架构，

小白学视觉·2023-06-17 23:38

⑤ 【自监督学习 · 图神经网络 · 文献精读】GCN存在的缺陷 | 多任务学习 | 自监督辅助任务 | 图卷积网络 | 半监督图分类任务 | 附：文心一言测试

如果你站在童年的位置瞻望未来，你会说你前途未卜，你会说你前途无量；但要是你站在终点看你生命的轨迹，你看到的只有一条路，你就只能看到一条命定之路。不知道命运是什么，才知道什么是命运。———史铁生《务虚笔记》作者主页：追光者♂个人简介：[1]计算机专业硕士研究生[2]2022年度博客之星人工智能领域TOP4[3]阿里云社区特邀专家博主

追光者♂·2023-06-17 14:01

深度学习笔记第四门课卷积神经网络第二周深度卷积网络：实例探究

本文是吴恩达老师的深度学习课程[1]笔记部分。作者：黄海广[2]主要编写人员：黄海广、林兴木（第四所有底稿，第五课第一二周，第三周前三节）、祝彦森:（第三课所有底稿）、贺志尧（第五课第三周底稿）、王翔、胡瀚文、余笑、郑浩、李怀松、朱越鹏、陈伟贺、曹越、路皓翔、邱牧宸、唐天泽、张浩、陈志豪、游忍、泽霖、沈伟臣、贾红顺、时超、陈哲、赵一帆、胡潇杨、段希、于冲、张鑫倩参与编辑人员：黄海广、陈康凯、石晴路

湾区人工智能·2023-06-17 07:23

[PyTorch][chapter 41][卷积网络实战-LeNet5]

前言这里结合前面学过的LeNet5模型，总结一下卷积网络搭建，训练的整个流程目录：1：LeNet-52:卷积网络总体流程3：代码一LeNet-5LeNet-5是一个经典的深度卷积神经网络，由YannLeCun

明朝百晓生·2023-06-17 06:15

各种目标检测网络

R-CNN-2014-twostage候选区域生成：一张图像生成1K~2K个候选区域（采用SelectiveSearch方法）特征提取：对每个候选区域，使用深度卷积网络提取特征（CNN）类别判断：特征送入每一类的

tanfuz·2023-06-17 00:17

AI实战训练营（Class 10）底层视觉与MMEditing

AI实战训练营（Class10）底层视觉与MMEditing图像超分辨率图像超分辨率目标基于卷积网络的模型SRCNN和FSRCNNSRCNNSRCNN的单个卷积层有明确的物理意义：FSRCNN损失函数均方误差感知损失对抗生成网络

Zhangdd1208·2023-06-16 20:02

【论文解读】一个有效的图表图像数据提取框架

为了建立鲁棒pointdetector，采用了带有特征融合模块的全卷积网络，与传统方法相比，可以区分近点。该系统

合合技术团队·2023-06-16 15:20

AI实战营：通用视觉框架OpenMMLab底层视觉与MMEditing

目录图像超分辨率SuperResolution深度学习时代的超分辨率算法卷积网络模型SRCNNFSRCNNSRResNetSuper-ResolutionCNN,SRCNN,2014FastSRCNN2016SRResNet2016

guwuyue·2023-06-16 03:33

【OpenMMLab】AI实战营第二期Day10：底层视觉与MMEditing

第一部分介绍图像超分、深度学习和网络训练的相关算法，第二部分介绍超像素卷积、无监督学习、卷积网络和空间注意机制，以及这些算法在视觉框架中的实践应用。

songyuc·2023-06-16 03:02

飞桨paddlespeech 语音唤醒初探

这篇论文是用空洞时间卷积网络（dilatedtemporalconvolutionnetwork,DTCN）的方法来做的，曾获the2020personalizedvoicetr

david_tym·2023-06-15 22:27

AI实战营第二期第七节《语义分割与MMSegmentation》——笔记8

文章目录摘要主要特性案例什么是语义分割应用：无人驾驶汽车应用：人像分割应用：智能遥感应用:医疗影像分析三种分割的区别语义分割的基本思路按颜色分割逐像素份分类全卷积网络FullyConvolutionalNetwork2015

AI浩·2023-06-14 07:28

AI实战营：语义分割与MMSegmentation

目录OpenMMLab图像分割算法库MMSegmentation深度学习下的语义分割模型全卷积网络FullyConvolutionalNetwork201编辑上下文信息与PSPNet模型空洞卷积与DeepLab

guwuyue·2023-06-13 07:01

图像去雨算法（基于卷积网络）

图像去雨算法文章：https://pdfs.semanticscholar.org/bf10/3b3ea90f0d032d1d73dbb83ae41731ee006f.pdf相应的代码和论文http://www.icst.pku.edu.cn/struct/Projects/joint_rain_removal.html首先雨图像的通用模型为：其中O为捕捉到的图像，B为背景图像，是雨条纹的图像。传

闪闪亮亮·2023-06-13 05:44

华为诺亚 VanillaNet

/abs/2305.12972github地址：https://github.com/huawei-noah/VanillaNet华为诺亚方舟实验室和悉尼大学，2023年5月代码刚开源的文章作者说，在卷积网络中加入人为设计的模块

Yemiekai·2023-06-12 00:13

深度学习之路（三）：SPP-Net

，在文章的最后同样抛出了R-CNN中的不足点：其一是检测的精度相对而言比较低，这主要是图像归一化时对图像过度拉伸造成的，其二是检测速度慢，这个是由于每张图像需要分割成2000多个特征区域，然后依次进入卷积网络造成的

遇见木子绿·2023-06-12 00:24

FFCNet:基于傅立叶变换的频率学习和复杂卷积网络用于结肠疾病分类

文章目录FFCNet:FourierTransform-BasedFrequencyLearningandComplexConvolutionalNetworkforColonDiseaseClassification摘要方法PatchShufflingModule(PSM)Frequency-DomainComplexNetworkComplexConvolutionComplexReLUCom

小杨小杨1·2023-06-09 22:36

深度学习（自编码器）

深度学习目录自适应线性单元(WidrowandHoff,1960)神经认知机(Fukushima,1980)GPU-加速卷积网络(Chellapillaetal.,2006)深度玻尔兹曼机(SalakhutdinovandHinton

Elsa的迷弟·2023-06-09 18:50

【BEV】学习笔记之FastBEV(原理+代码注释)

1、前言BEV模型部署一直是难以解决的问题，在车载芯片上运行要占用大量计算资源，为此FastBEV的作者提出了更加轻量级的方法，不需要transformer来提取BEV特征，仅使用卷积网络来完成，简单而有效

Rex久居·2023-06-09 12:12

DeepChem-使用图卷积神经网络对化学分子建模

首先，标准的卷积网络，最简单最传统的就是CNN，convolutionalneuralnetwork，是处理图片最常用的神经网络模型。CN

wufeil·2023-06-09 12:52

PyTorch 深度学习 || 专题八：LeNet 深度卷积网络的搭建

深度神经网络的搭建1.使用torch.nn.Module类构建网络模型搭建自己的网络模型，我们需要新建一个类，让它继承torch.nn.Module类，并必须重写Module类中的init()和forward()函数。init()函数用来申明模型中各层的定义，forward()函数用来描述各层之间的连接关系，定义前向传播计算的过程。也就是说init()函数只是用来定义层，但并没有将它们连接起来，f

Mr_LeeCZ·2023-06-08 15:50

Hopfield神经网络与受限波尔兹曼机

深度学习目录：自适应线性单元(WidrowandHoff,1960)神经认知机(Fukushima,1980)GPU-加速卷积网络(Chellapillaetal.,2006)深度玻尔兹曼机(SalakhutdinovandHinton

Elsa的迷弟·2023-06-07 13:02

【Unity3D】边缘检测特效

使用过卷积神经网络（CNN）的人，一定知道卷积运算，笔者之前有写过相关文章（使用CNN实现MNIST数据集分类、基于keras的卷积神经网络（CNN）、基于keras的时域卷积网络（TCN）、基于keras

little_fat_sheep·2023-06-07 07:55

如何实现任意尺寸图像分类的全卷积网络介绍-代码实现

在本文中，我们将学习如何在不使用计算量大的滑动窗口方法的情况下对任意大小的图像执行图像分类。这篇文章是为熟悉使用卷积神经网络进行图像分类的人而写的。让我们首先澄清一个关于卷积神经网络(CNN)的大误解。卷积神经网络不需要固定大小的输入如果您曾经使用CNN进行图像分类，您可能会裁剪和/或调整输入图像的大小以适应网络所需的输入大小。虽然这种做法很常见，但使用这种方法有一些限制。分辨率损失：如果您有一张

TD程序员·2023-06-07 02:29

2023/5/14周报

目录摘要论文阅读1、标题和现存问题2、准备知识3、模型结构4、实验准备5、实验结果深度学习1、大气数据和水质数据2、数据清洗3、项目框架设定总结摘要本周在论文阅读上，阅读了一篇时空图卷积网络:交通预测的深度学习框架的论文

白小李·2023-06-06 21:54

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