卷积网络第14页

0202听课笔记

轻量化卷积网络相当重要，可以用于移动端的计算。注意力机制深度学习的训练流程等同机器学习。更多讨论各种训练技巧的重要性数据增强是我见过最迷惑的翻译。

剑雨星澄·2023-02-04 14:26

OpenMMLab AI实战营打卡笔记——02 图像分类与 MMClassification

OpenMMLabAI实战营打卡笔记，想要具体了解可以跳转课程视频：计算机视觉之图像分类算法基础目录一、图像分类与基础视觉模型二、MMClassification介绍一、图像分类与基础视觉模型这节课主要讲述了卷积网络的发展与模型学习的相关知识

XuanDawn·2023-02-04 13:26

openMMLab 2

convNeXt:返璞归真，将SwinTransformer的模型元素迁移到卷积网络中，性能反超Transformer他更好的一个事情就是，卷积在视觉领域已经做了很多年了，包括很多工程问题，一些算法，一些硬件

临街的小孩·2023-02-04 12:54

mmlab的ai训练营第二课的课堂笔记

第二课笔记这次课程分为这些方面卷积网络的介绍深度学习复兴的标志性事件是2012AlexNet，使得GPU在工程上大规模训练卷积网络成为可能。

gaxzj·2023-02-04 09:36

关于第一次深度学习项目的总结

在复现了全卷积网络unet和yolo3之后，我想可以进入一个新的领域检验我所学习到的东

hands_up_down·2023-02-04 09:22

MMClassification介绍（听课笔记3）

图像分类工具包卷积神经网络，轻量化卷积网络，数据集支持，训练技巧与策略，易用的工具，环境搭配可以使用MIM配置MMCV和MMClassification定义数据，定义模型，定义损失函数，交叉熵，定义优化器配置文件训练

小老头秃顶了·2023-02-04 08:38

论文阅读笔记 Convolutional Networks with Adaptive Computation Graphs

一、内容介绍深度卷积网络可以用来解决很多计算机视觉问题，其中对于图像分类问题网络深度对于分类性能很重要，ResNet网络通过添加恒等映射解决梯度消失的问题以允许训练更深的网络，但是这些网络模型架构对于任何输入图像都是固定的

hhhhhay·2023-02-03 21:40

TCN时空卷积网络 python 简单实现

本文基本参照【python量化】用时间卷积神经网络（TCN）进行股价预测_敲代码的quant的博客-CSDN博客_卷积神经网络对时间序列的预测对TCN时空卷积网络进行简单的python实现,用于理解TCN

井底哇哇·2023-02-03 21:33

时序卷积网络 | Python实现TCN时序卷积网络数据预测

时序卷积网络|Python实现TCN时序卷积网络数据预测目录时序卷积网络|Python实现TCN时序卷积网络数据预测基本介绍工作原理程序设计参考资料基本介绍本文绍时序卷积网络TCN（TemporalConvolutionalNetwork

小橘算法屋·2023-02-03 21:03

Datawhale GNN组队学习-Task 03

（GCNMoNetChebNetGraphSAGE)Semi-SupervisedClassificationwithGraphConvolutionalNetworks(GCN)这篇文章提出了一种图卷积网络

lingwenzhenjun·2023-02-03 17:55

ubuntu18.04+TensorRT 配置攻略

卷积网络的量化和部署是重要环节，以前我们训练好模型后直接trace进行调用，参考（C++windows调用ubuntu训练的PyTorch模型（.pt/.pth）,windows+VS2019+PyTorchLib

有事没事扯扯淡·2023-02-03 16:50

吴恩达DeepLearningCourse4-卷积神经网络

部分内容参考之前的笔记PyTorch深度学习实践文章目录第一周：卷积神经网络边缘检测Padding、Stride三维卷积卷积神经网络中的一层池化层第二周：深度卷积网络实例探究残差网络1x1卷积Inception

MONA ODYSSEY·2023-02-03 16:51

Micro-expression Analysis by Fusing Deep Convolutional Neural Network and Optical Flow阅读笔记

2，使用卷积网络得到每个区域的光流，使用的是flownet2.0。3，对得到的光流进行修正来改善得到的特征，最后用SVM进行分类。

hfutyfl802·2023-02-03 16:14

Micro-Expression Classification based on Landmark Relations with Graph AttentionConvolutionalNetwork

2021CVPR研究内容及背景文章贡献•我们提出了一种端到端地标辅助的双流图形注意力卷积网络，该网络将地标点位置和光流信息相结合，对面部微表情进行分类。•我们设计了一个图来提取时间信息使用三帧结构。

福芙芙_growing·2023-02-03 16:41

OpenMMLab第一次课

课程分为三个部分：1.计算机视觉能做什么2.介绍OpenMMLab3.机器学习和卷积网络基础知识课程连接：1计算机视觉算法基础与OpenMMLab介绍_哔哩哔哩_bilibili第一部分：围绕以下4个基础任务展开

Theodore2·2023-02-03 15:01

百度图像分割7日打卡训练营学习笔记

目录课程介绍DAY1语义分割初探DAY2FCN全卷积网络结构详解DAY3U-Net模型与PSPNet模型详解DAY4DeepLab系列详解DAY5深入解析GCN（图卷积网络）DAY61.实例分割与全景分割概述

yjy4231·2023-02-03 15:16

OpenMMLab AI 实战营 Day 2

ConvNeXt，将很多视觉神经网络设计中的工程技法运用回卷积神经网络的设计，大大引导出了卷积网络的天资，超越了SwinTransformer，让CNN重焕生机。EfficientN

钢之乐学·2023-02-03 11:49

OpenMMLab AI实战营第一天打卡笔记

计算机视觉的发展在2012年之后取得了很快的发展，这主要得益于深度卷积网络。2.OpenMMlab体系简介OpenMMLab中一些重要的框架。MMDetection：实现目标检查和分割MMclas

Flashflower·2023-02-03 10:58

Fer2013 数据集人脸表情识别详细代码

AI模型落地场景实际应用）几个部分完整讲解基于Fer2013数据集的人脸表情识别项目，最终项目实现效果：通过人体姿态（百度AI姿态识别接口）和表情识别模型综合评估学生听课效果其中涉及理论部分请详见基于卷积网络的人脸表情识别及其应用

沙罗沙罗·2023-02-03 08:13

卷积神经网络：Inception

除此之外，增加神经网络的深度容易带来梯度消失的现象，Inception网络较好地解决了这个问题Inceptionv1网络是一个精心设计的22层卷积网络，并提出了具有良好局部特征结构的Inception模块

丁天牛·2023-02-03 08:12

1x1卷积核如何降低参数量

正式介绍之前，首先回顾卷积网络的基本概念。

Bryan__·2023-02-03 08:25

卷积神经网络中的1x1卷积核的作用

前言在介绍卷积神经网络中的1x1卷积之前，首先回顾卷积网络的基本概念[1]。

幸运六叶草·2023-02-03 08:24

卷积神经网络的基础算子

图8卷积神经网络经典结构从上图可以看出，卷积网络

ZodiAc7·2023-02-03 07:01

关于跳跃连接卷积网络

在训练深度神经网络时，模型的性能随着架构深度的增加而下降。这被称为退化问题。网络深度的增加，模型的性能下降的原因可能是什么？a，过度拟合。随着深度的增加，模型往往会过度拟合b，梯度消失和/或梯度爆炸（使用批量归一化和通过归一化正确初始化权重可确保梯度具有合适的标准）跳跃连接SkipConnections（或ShortcutConnections），跳跃连接，会跳跃神经网络中的某些层，并将一层的输出

◆ 柔辛·2023-02-03 02:07

经典卷积网络之Xception

Xception模型一、模型框架Xception是谷歌公司继Inception后，提出的InceptionV3的一种改进模型，其改进的主要内容为采用depthwiseseparableconvolution来替换原来Inceptionv3中的多尺寸卷积核特征响应操作。在讲Xception模型之前，首先要讲一下什么是depthwiseseparableconvolution。对于一个卷积点而言：假设

爱修仙的道友·2023-02-03 00:38

《ESPNet v1：Efficient Spatial Pyramid of Dilated Convolutions for Semantic Segmentation》论文笔记

代码地址：ESPNetv11.概述导读：这篇文章提出了在有限资源环境下对高分辨率图像进行快速高效分割的卷积网络ESPNet。

m_buddy·2023-02-02 22:59

图神经网络 | Python实现STGCN时空图卷积网络交通流量预测

图神经网络|Python实现STGCN时空图卷积网络交通流量预测目录图神经网络|Python实现STGCN时空图卷积网络交通流量预测效果分析基本描述环境准备程序设计参考资料效果分析基本描述提出了一种新颖的深度学习框架

小橘算法屋·2023-02-02 11:21

Multitask Classification of Breast Cancer Pathological Images Using SE-DenseNet

摘要：本文采用密集连接的卷积网络(DenseNet)结构，吸收SeNet，对一组苏木精和伊红(H&E)染色乳腺组织学显微镜Camelyon16进行多任务分类。

Maragleangel·2023-02-02 11:01

OpenMMLab计算机视觉开源算法平台

OpenMMLab计算机视觉开源算法平台图像分类与mmclassification目标检测与MMDetection基于区域的方法RCNN：一阶段方法二阶段方法语义分割与MMSegmentationDeepLab全卷积网络视频分析与

快乐学习吧·2023-02-02 10:42

自监督模型---MoCoV3

虽然标准卷积网络的训练配方已经高度成熟和健壮，但ViT的配方还没有构建，特别是在训练变得更具挑战性的自我监督场景中。在这项工作中，我们回到基本知识，并调查几个基本组件对训练自我监督ViT的影响。

木羊子羽·2023-02-02 08:38

windows安装CPU版本 torch_geometric教程

（GNN），因此需要安装torch_genmetric：GraphNeuralNetworkLibraryforPyTorch，torch_genmetric封装了图神经网络常用的算法，例如GCN（图卷积网络

带鱼工作室·2023-02-02 07:59

Towards Sparse Hierarchical Graph Classifiers

TowardsSparseHierarchicalGraphClassifiers稀疏层次图分类器的研究来源：NIPS2018Workshop论文链接：Arxiv:https://arxiv.org/abs/1811.012871动机图表示学习的最新进展，主要是利用图卷积网络

不务正业的土豆·2023-02-01 21:56

CVPR 2022|从原理和代码详解FAIR的惊艳之作：全新的纯卷积模型ConvNeXt...

https://github.com/jinfagang/yolov7_d2ConvNeXt可以看做是把SwinTransformer包括ViT的所有特殊的设计集于一身之后的卷积网络进化版，升级了ResNet

AI视觉网奇·2023-02-01 18:46

[论文笔记-2]Dual Graph Convolutional Networks for Aspect-based Sentiment Analysis

题目、作者一、Abstract【写作目的】由于依赖分析结果的不准确性以及在线评论的非正式表达和复杂性，基于依赖树的图神经网络改进有限，本文提出了一种同时考虑句法结构互补性和语义相关性的双图卷积网络（DualGCN

lnbbbb·2023-02-01 17:02

MobileNets论文总结

MobileNets简介\space\space\space\space\space\spaceMobileNets使用深度可分离卷积，构建一种轻量级的深度卷积网络，这样可以将其运用于移动端和嵌入式视觉应用程序

ysl_ysl123·2023-02-01 15:32

卷积网络的结构

卷积神经网络是一个多层的神经网络，每层由多个二维平面组成，而每个平面由多个独立神经元组成。卷积神经网络中的每一个特征提取层（C-层）都紧跟着一个用来求局部平均与二次提取的下采样层（S-层），这种特有的两次特征提取结构使网络在识别时对输入样本有较高的畸变容忍能力。图3经典的卷积神经网络结构图原始图像的大小决定了输入向量的尺寸，隐层由C-层（特征提取层）和S-层（下采样层）组成，每层均包含多个平面。C

fpga和matlab·2023-02-01 13:13

数据分析-深度学习Pytorch Day13

感知机网络和卷积网络(CNN)都属于前馈型网络(FeedForwardNetwork)。单层感知机是二分类的线性分类模型，输入是被感知数据集的特征向量，输出时数据集的类别{+1,-1}。

小浩码出未来！·2023-02-01 12:31

pytorch实战5：基于pytorch复现ResNet

基于pytorch复现ResNet前言最近在看经典的卷积网络架构，打算自己尝试复现一下，在此系列文章中，会参考很多文章，有些已经忘记了出处，所以就不贴链接了，希望大家理解。

自学小白菜·2023-02-01 11:14

Detection物体检测及分类方法总结（RFCN/SSD/RCNN/FastRCNN/FasterRCNN/SPPNet/DPM/OverFeat/YOLO）

使用传统的sliderwindow的方法计算量非常大========OverFeat====改进了Alex-net，并用图像缩放和滑窗方法在test数据集上测试网络；提出了一种图像定位的方法；最后通过一个卷积网络来同时

Bruce_0712·2023-02-01 08:50

图神经网络GNN学习：GAT（Graph Attention Network）——融入注意力机制的图卷积网络。

参考1.注意力的分类：分为只包含邻居的，和全局的。Globalgraphattention:每一个顶点[公式]都对于图上任意顶点都进行attention运算。Maskgraphattention：注意力机制的运算只在邻居顶点上进行。2.注意力机制实则是一个计算权重的过程：计算i，j结点之间的关联程度：hi和hj分别是两个结点的最初始的embedding值。同时乘以权重，然后embedding的为就

cc 提升ing 变优秀ing·2023-02-01 06:45

【深度强化学习】深度Q网络DQN

DQN的算法流程：Q-leaning和DQN的区别与Q-Learning相比，DQN主要改进在以下三个方面：（1）DQN利用深度卷积网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)

菜鸟果果·2023-02-01 00:19

ADNet: Attention-guided Deformable Convolutional Network for High DynamicRange Imaging

Abstract在本文中，我们提出了一种用于手持多帧高动态范围（HDR）成像的注意力引导可变形卷积网络，即ADNet。

Adagrad·2023-01-31 12:31

利用fft计算时域卷积重叠法保留_C3D：使用3D卷积网络学习时空特征

文章：LearningSpatiotemporalFeatureswith3DConvolutionalNetworks链接：https://arxiv.org/abs/1412.0767v4一个较好的翻译：https://www.jianshu.com/p/09d1d8ffe8a4引言：在上一篇文章中(琪瑞：Large-scaleVideoClassificationwithCNN(CVPR20

weixin_39559382·2023-01-31 11:11

基于三维卷积网络的时空特征学习

摘要本文提出了一种基于大规模监督视频数据集的深三维卷积网络(3D卷积网)的时空特征学习方法。

Alphapeople·2023-01-31 11:41

（ICCV-2015）使用 3D 卷积网络学习时空特征

使用3D卷积网络学习时空特征paper题目：LearningSpatiotemporalFeatureswith3DConvolutionalNetworkspaper是FAIR发表在ICCV2015的工作

顾道长生'·2023-01-31 11:10

论文笔记(三)《Unsupervised representation learning using deep convolution to generate adversarial network》

0Abstract近年来，利用卷积网络（CNNs）进行的有监督学习在计算机视觉应用中得到了巨大的应用。相对而言，使用CNNs的无监督学习受到的关注较少。

爱吹口哨的夜莺·2023-01-31 10:46

图卷积网络进行骨骼识别代码_基于骨架的动作识别的圣域图卷积网络

hallowGraphConvolutionalNetworkforSkeleton-BasedActionRecognitionGraphconvolutionalnetworks(GCNs)havebroughtconsiderableimprovementtotheskeleton-basedactionrecognitiontask.ExistingGCN-basedmethodsusua

这只萝北不能吃·2023-01-31 10:06

Spatial Graph Convolutional Networks（SGCN）

利用空间信息的图卷积网络，代码：geo-gcn，原文：SpatialGraphConvolutionalNetworks

_森罗万象·2023-01-31 10:57

论文笔记——Densely Connected Convolutional Networks(DenseNet)

论文下载：https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf论文代码：https://github.com/liuzhuang13/DenseNet论文摘要：作者提到，卷积网络在靠近输入的层和靠近输出的层之间包含较短的连接

BlackBack_·2023-01-31 07:53

Densely Connected Convolutional Networks（文献阅读笔记）

摘要最近的研究表明，如果卷积网络在靠近输入的层和靠近输出的层之间包含较短的连接，那么它的训练就可以更深入、更准确、更有效在本文中，我们相信这一观察，并引入了DenseConvolutionalNetwork

不吃·2023-01-31 07:52

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