卷积网络第4页

GAN：DCGAN-深度卷积生成对抗网络

论文：https://arxiv.org/pdf/1511.06434.pdf发表：ICLR2016一、架构创新1：全卷积网络：用逐步卷积代替确定性的空间池化函数（如maxpooling），使网络学习自己的空间下采样

微风❤水墨·2023-11-29 06:33

一维卷积网络用于HAR（hunman activity recognition）

原文链接：https://blog.csdn.net/bhneo/article/details/83092557HAR（人体活动识别）是根据加速度计序列数据，将活动分类为已知的预定义的活动类别，其数据是由专业设备或智能机记录的。解决这个问题的传统方法需要手工制作特征，这些特征来自于基于固定大小的窗口和训练机器学习模型的时间序列数据，例如集成决策树。而难点在于，这种特征工程需要在该领域拥有深厚的专

阿委困的不能行·2023-11-28 21:28

微软提出MiniViT | 把DeiT压缩9倍，性能依旧超越ResNet等卷积网络

点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者丨ChaucerG来源丨集智书童VisionTransformer由于其较高的模型性能在计算机视觉领域受到广泛关注。然而，VisionTransformer受到大量参数的影响，限制了它们在内存有限的设备上的适用性。为了缓解这一问题，本文提出了一种新的压缩框架MiniViT，MiniViT能够在保持相同性能的同时实现了VisionTrans

Tom Hardy·2023-11-27 13:33

3 时间序列预测入门：TCN

0引言TCN（全称TemporalConvolutionalNetwork），时序卷积网络，是在2018年提出的一个卷积模型，但是可以用来处理时间序列。

汀沿河·2023-11-27 12:37

YOLOv8改进 | SAConv可切换空洞卷积（附修改后的C2f+Bottleneck）

论文地址：官方论文地址代码地址：官方代码地址一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是可切换的空洞卷积（SwitchableAtrousConvolution,SAC）是一种创新的卷积网络机制，专为增强物体检测和分割任务中的特征提取而设计

Snu77·2023-11-27 07:15

基于LeNet实现手写体数字识别实验

3模型训练4模型评价5模型预测总结参考文献在本节中，我们实现经典卷积网络LeNet-5，并进行手写体数字识别任务。首先建立一个nndl.py文件存储我们需要的自定义模块fromtorch.nn.in

熬夜患者·2023-11-26 20:24

论文阅读-可变形卷积网络：Deformable Convolutional Networks

论文地址：DeformableConvolutionalNetworks工程地址：github链接0.摘要卷积神经网络对位置变化的建模存在天然缺陷，这是由于网络固定的位置结构。该论文提出两个新的模块来增强CNNs的这种建模能力，称为deformableconvolutionanddeformableRoIpooling，两个模块的基本思想采样时增加额外的参数offets并学习这种偏移，新模块可

不会算命的赵半仙·2023-11-25 19:41

全卷积网络FCN简介

1.背景FCN(fullyconvolutionalnetwork)采用卷积NN实现了从图像像素到像素类别的变换。FCN先使用卷积NN抽取图像特征，然后通过1*1卷积层将通道数变换为类别个数，最后通过转置卷积层将特征图的高和宽变换为输入图像的尺寸，从而输出每个像素的类别。

MusicDancing·2023-11-25 12:47

[论文笔记]MatchPyramid

然后，应用卷积网络逐层捕

愤怒的可乐·2023-11-25 09:51

cs224n-笔记-lecture12-subwords

目录字符级模型介绍Subword-models:BytePairEncodingandfriends混合了字符和单词的模型（介于二者之间）fasttext字符级模型介绍一个用于句子级分类的字符级模型：非常深的卷积网络

AugBoost·2023-11-24 02:38

[译]Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks

RPN是一个全卷积网络，在每个位置同时预测目标边界和objectness

殉道者之花火·2023-11-23 21:20

网络骨架：Backbone(神经网络基本组成——BN层、全连接层)

BN层为了追求更高的性能，卷积网络被设计得越来越深，然而网络却变得难以训练收敛与调参。

丁天牛·2023-11-23 14:46

Dropout层、BN层、Linear层 & 神经网络的基本组成

图1卷积网络中的layers承接上三篇博客：卷积层(空洞卷积对比普通卷积)、激活函数层、池化层&感受野目录（1）Dropout层（2）BN层（BatchNormal）（3）全连接层（1）Dropout层在深度学习中

Flying Bulldog·2023-11-23 14:11

超轻量网络学习笔记

预备知识参数数量和理论计算量1.参数数量（params）：关系到模型大小，单位通常是M，通常参数用float32表示，所以模型大小是参数数量的4倍计算公式：Kh×Kw×Cin×Cout（Conv卷积网络

三叔家的猫·2023-11-23 10:04

YOLOv8-Seg改进：位置信息的轴线压缩增强注意力Sea_Attention| ICLR2023 SeaFormer，轻量级语义分割算法，复旦大学和腾讯

本文改进：位置信息的轴线压缩增强注意力Sea_Attention，一方面将QKV特征进行轴线压缩后再注意力增强，另一方面将QKV特征使用卷积网络提升局部信息，最后将二者融合，输出增强特征Sea_Attention

会AI的学姐·2023-11-22 14:36

PyTorch实现LeNet-5网络模型

一、参考资料pytorch-models【pytorch】（七）卷积网络：LeNet-5二、LeNet-5相关介绍1.LeNet-5网络结构三、代码实现1.搭建LeNet-5模型importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassLeNet5

花花少年·2023-11-21 17:11

光谱图像超分辨率综述

AReviewofHyperspectralImageSuper-ResolutionBasedonDeepLearningUpSample网络框架1.Front-endUpsampling在Front-end上采样中，是首先扩大LR图像，然后通过卷积网络对放大图像进行优化

Miracle Fan·2023-11-21 10:28

机器学习笔记 - Ocr识别中的CTC算法原理概述

全卷积网络用于定位图像中的文本，该NMS阶段基本上用于将许多不精确检测到的文本框合并到

坐望云起·2023-11-21 08:48

人工智能详细笔记：深度学习解决图像分割问题（FCN Unet Deeplab）

文章目录图像分割问题图像数据集和图像标注工具全卷积网络（FCN）语义分割问题U-net神经网络Deeplab神经网络图像分割问题图像分割问题概述：图像分割是指将一幅数字图像分成若干个部分或者对象的过程。

北岛寒沫·2023-11-20 12:40

深度学习入门（第三天）——卷积神经网络

还有图片重构、无人驾驶、人脸识别二、卷积的作用卷积网络与传统网络的区别：输出的数据直接是三维的，还多了深度整体架构：输入层、卷积层、池化层、全连接层这

学术菜鸟小晨·2023-11-20 09:23

深度学习之图像分类（九）vision Transformer翻译与总结（一）

在视觉方面，注意力要么与卷积网络结合使用，要么用于替换卷积网络的某些组件，同时保持其整体结构不变

哈尔滨张谦蛋·2023-11-19 20:28

CNN-[deep learning with python]学习笔记

这个重要的特性使卷积神经网络具有如下两个性质：1）卷积网络学习

幸运六叶草·2023-11-19 15:24

[深度学习]卷积神经网络的概念,入门构建(代码实例)

写在前面:卷积神经网络的部分在之前就已经有所接触,这里重新更全面地总结一下关于深度学习中卷积神经网络的部分.并且在这里对如何构建代码,一些新的思想和网络做出一点点补充,同时会持续更新一些注入残差网络等现代的卷积网络部分

ViceMusic5·2023-11-19 08:12

简单的一个两层的一维卷积网络

以下是一个两层的一维卷积神经网络的示例代码：importtensorflowastf#输入层input_shape=(batch_size,input_length,input_channels)inputs=tf.keras.Input(shape=input_shape)#第一层卷积层conv1_filters=32conv1_kernel=3conv1_pool=2conv1_padding

鱼鱼鱼鱼鱼鱼舒欣·2023-11-18 23:32

图像分类(二) 全面解读复现ZFNet

ZFNet简介1.1为什么起名ZFnetworkILSVRC2013获胜者是来自MatthewZeiler和RobFergus的卷积网络。它被称为ZFNet（Zeiler＆FergusNet的简称）。

小酒馆燃着灯·2023-11-18 22:42

2014年 VGGNet

设置2.3讨论使用3*3卷积核的优点：1*1卷积核的作用3分类框架3.1训练3.2测试3.3实现细节4分类实验4.1单一尺寸测试数据评估结论：4.2多尺寸测试数据评估结论：4.3多裁剪评估结论：4.4卷积网络融合结论

哈哈拉拉hxl·2023-11-18 21:07

12-2- DCGAN -简单网络-卷积网络

功能随机噪声→生成器→MINIST图像。训练方法0损失函数：gan的优化目标是一个对抗损失，是二分类问题，用BCELoss1判别器的训练，首先固定生成器参数不变，其次判别器应当将真实图像判别为1，生成图像判别为0loss=loss(real_out,1)+loss(fake_out,0)2生成器的训练，首先固定判别器参数不变，其次判别器应当将生成图像判别为1loss=loss(fake_out,1

nutron-ma·2023-11-17 05:14

第92步深度学习图像分割：SegNet建模

二、SegNet简介（1）基本架构SegNet由一个编码器网络和一个解码器网络组成，这两个网络都是卷积网络。编码器网络通常从一个预训练的VGG16网络中提取，并将其全连接层移除。

Jet4505·2023-11-16 06:39

DL Homework 7

全卷积网络低级特征、中级特征、高级特征多通道。N输入，M输出是如何实现的？

熬夜患者·2023-11-16 00:53

时间序列预测实战(十六)PyTorch实现GRU-FCN模型长期预测并可视化结果

往期回顾：时间序列预测专栏——包含上百种时间序列模型带你从入门到精通时间序列预测一、本文介绍本文讲解的实战内容是GRU-FCN(门控循环单元-全卷积网络)，这是一种结合了GRU（用于处理时间序列数据）和

Snu77·2023-11-15 15:42

OSCNet: Orientation-Shared Convolutional Network for CT Metal Artifact Learning

OSCNet:面向共享的CT金属伪影学习卷积网络论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10237226项目链接：https://github.com/hongwang01

通街市密人有·2023-11-15 09:14

CNN进展：AlexNet、VGGNet、ResNet 和 Inception

二、探索AlexNet：突破性的深度卷积网络AlexNet代表了深度卷积网络的开创性应用之一，真正重塑了机器学习领域。2012年，这一革命性模型在Im

无水先生·2023-11-15 08:32

残差连接的作用

残差连接通常被应用于包含多个层的神经网络中，例如残差网络（ResNet）和变形卷积网络（DenseNet）等。在传统的神经网络中，每个层的输出都是通过对前一层输出的非线性变换得到的。

Hailey的算法学习笔记·2023-11-14 04:00

目标检测——Yolo系列（YOLOv1/2/v3/4/5/x/6/7/8）

计算成本很大改进思路1：使用启发式算法替换暴力遍历例如R-CNN，FastR-CNN中使用SelectiveSearch产生提议框（区域提议）依赖外部算法，系统实现复杂，难以联合优化性能改进思路2：减少冗余计算，使用卷积网络实现密集预测目前普遍采用的方式改进思路

小酒馆燃着灯·2023-11-13 22:43

深度卷积神经网络基础理论

本文将介绍深度卷积神经网络中最常见的几种层（算子），分别包括全连接层、卷积层、BN层、池化层以及激活函数层，主要包括这些层在卷积网络中发挥的作用以及该算子的计算方式。

Joejwu·2023-11-13 17:36

CS224W6.3——图深度学习

文章目录1.主要内容2.初试设置3.简单想法3.1直接将邻接矩阵输入3.2CNN想法3.3现实世界中的图结构3.4从图像到图的思想4.图卷积网络4.1聚合邻域4.2DeepEncod

阿牛大牛中·2023-11-13 15:57

ViT：AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE 论文阅读

ANIMAGEISWORTH16X16WORDS:TRANSFORMERSFORIMAGERECOGNITIONATSCALE0.AbstractTransformer在计算机视觉中的应用有限在视觉中，注意力要么与卷积网络结合使用

KrMzyc·2023-11-12 13:59

基于python+TensorFlow+Django卷积网络算法+深度学习模型+蔬菜识别系统

欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦，由于篇幅有限，只展示了部分核心代码。文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介介绍了TensorFlow在图像识别分类中的应用，并通过相关代码进行了讲解。通过TensorFlow提供的工具和库，我们可以方便地构建、训练和评估图像识别分类模型。二、功能蔬菜识别系统，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

雅致教育·2023-11-12 05:57

《Generic Dynamic Graph Convolutional Network for traffic flow forecasting》阅读笔记

GenericDynamicGraphConvolutionalNetworkfortrafficflowforecasting》干什么活：交通流预测（trafficflowforecasting）方法：动态图卷积网络

AncilunKiang·2023-11-12 02:06

实战-----基于 PyTorch 的 GNN 搭建

目录1.图的表示2.图卷积网络（GCN）的搭建3.图注意力网络（GAT）的搭建4.PyG基础：图数据的操作1.torch_geometric的安装2.图数据的属性3.基准图数据库及基本操作4.图数据的可视化

海阔＆天空742·2023-11-11 11:06

MATLAB算法实战应用案例精讲-【人工智能】图神经网络（最终篇）

目录前言算法原理算法思想1、图卷积网络（GraphConvolutionNetworks，GCN）

林聪木·2023-11-11 11:04

pytorch实战9：基于pytorch简单实现u-net

基于pytorch简单实现u-net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。完整的代码在最后。

自学小白菜·2023-11-11 06:32

11-09 周四 CNN 卷积神经网络基础知识

思影影思·2023-11-10 20:36

【23-24 秋学期】NNDL 作业7 基于CNN的XO识别

全卷积网络（课上讲的这个概念不准确，同学们查资料纠正一下）低级特征、中级特征、高级特征多通道。N输入，M输出是如何实现的？

HBU_David·2023-11-10 07:06

深度学习：使用卷积网络实现计算机图像识别，卷积和max pooling操作介绍

利用深度学习，我们能够对图片进行高精度识别，实现这一功能的，主要依靠神经网络中的一种分支，名为卷积网络。

tyler_download·2023-11-09 17:08

文献阅读：STDnet-ST：Spatio-temporal ConvNet for small object detection

STDnet-ST摘要Introduction二、STDnet-ST结构1.空时卷积网络2.tubeletlinking总结摘要最近一个可能提高整体目标检测成功的趋势是将空间信息与时间视频信息一起操作。

MoMona_W·2023-11-09 02:46

将全连接层替换为卷积层的意义（CNN和FCN）

全卷积网络：FCN不仅可以用来分类，而且可以定位分类出的图像部分（实现每个像素的预测）。它还有一个重要的作用就是不限制输入图像的尺寸。

朽月初二·2023-11-09 02:15

点云学习记录

-知乎(zhihu.com)1、图像语义分割1.1、基于全卷积网络的方法自2012年AlexNet[1]问世以来，CNN在图像分类和目标检测中均取得了巨大

一个机械高工的码农人生·2023-11-09 02:12

基于动态超图卷积网络的地铁客流预测

1.文章信息《MetroPassengerFlowPredictionviaDynamicHypergraphConvolutionNetworks》，这是今年4月发表在IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems上的一篇文章。2.摘要地铁客流预测是智能交通系统中缓解交通压力、协调运营时间、规划未来建设的战略性需求。基于图的神经网络在交通流预

当交通遇上机器学习·2023-11-08 19:20

每天五分钟计算机视觉：池化层的反向传播

本文将详细解释卷积网络池化层反向传播的实现原理，并探讨其在信息压缩方面的奥秘。池化层的反向传播与卷积层不同，池

幻风_huanfeng·2023-11-05 08:29

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