双流卷积网络第24页

PointConv: Deep Convolutional Networks on 3D Point Clouds学习笔记

摘要在本文中，我们将动态滤波器扩展成为新的名为PointConv的卷积操作，PointConv可以用于点云数据，创建深度卷积网络。我们将卷积核视为由权重和密度函数组成的3D点的局部坐标的非线性函数。

路&客·2023-01-11 19:04

【论文阅读】3D点云 -- PointConv: Deep Convolutional Networks on 3D Point Clouds

PointConv可以应用于点云，以构建深度卷积网络。我们将卷积核视为由权重函数和密度函数组成的三维点的局部坐标的非线性函数。对于给定的点，通过多层感知器网络和核密度估计的密度函数学习权函数。

magic_ll·2023-01-11 19:34

PointConv: Deep Convolutional Networks on 3D Point Clouds （CVPR-2019）

在本文中，我们将动态滤波器扩展成为新的名为PointConv的卷积操作，PointConv可以用于点云数据，创建深度卷积网络。我们将卷积核

zy_destiny·2023-01-11 19:34

【YOLO系列】YOLOv8算法（尖端SOTA模型）

前言回顾在这里粗略回顾一下YOLOv5，这里直接提供YOLOv5的整理的结构图吧Backbone：CSPDarkNet结构，主要结构思想的体现在C3模块，这里也是梯度分流的主要思想所在的地方；PAN-FPN：双流的

心无旁骛~·2023-01-11 18:05

MXNet的Faster R-CNN(基于区域提议网络的实时目标检测)《5》

这节主要讲关于全卷积网络(FullyConvolutionalNetwork,FCN)，实现从图像像素到像素类别的变换。那这里的卷积神经网络跟以往的有什么不一样的地方吗?

寅恪光潜·2023-01-11 17:34

点云的密度曝光时间_PointConv：基于3D点云的深度卷积网络

点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达3D视觉工坊的第70篇文章本文出自知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/69597887?utm_source=wechat_session&utm_medium=social&utm_oi=1135649954939883520原文：PointConv:DeepConvolutionalNetworkson3DPoi

weixin_39678493·2023-01-11 17:18

SiamRPN++论文笔记

SiamRPN++论文笔记传统的基于Siamese网络的跟踪方法不能利用深度卷积网络提取的特征，像resnet-50或更深的网络，作者认为核心的原因在于用很深的网络提取特征会导致缺乏严格的平移不变性。

echo_hao·2023-01-11 15:24

YOLOv8 抢先解读

不然没机会了这里粗略回顾一下，这里直接提供YOLOv5的整理的结构图吧：Backbone：CSPDarkNet结构，主要结构思想的体现在C3模块，这里也是梯度分流的主要思想所在的地方；PAN-FPN：双流的

TigerZ*·2023-01-11 15:48

VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION

Abstract本文的工作，在大规模图像识别背景下，我们探究了卷积网络的深度对图像识别的准确性。

好的ID有点难·2023-01-11 11:31

【计算机视觉】论文笔记-FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection

：特征金字塔网络方法改进-FPN对FCOS的多层次预测FCOS会产生大量偏离目标中心的边界框前言此论文笔记为本人课堂小组展示，特此记录部分内容前提知识1.CNN与FCN：CNN:卷积神经网络FCN:全卷积网络通常

Tialyg·2023-01-11 11:03

分清概念十分重要系列之--说说人工智能中的各种学习

比如，我自己之前就分不清人工智能、机器学习、深度学习、神经网络、卷积网络等等，到底有什么区别。

龙赤子·2023-01-11 07:34

卷积神经网络模型训练,深度卷积网络基本模型

卷积神经网络训练精度高,测试精度很低的原因过拟合了，原因很多，解决方案也有很多。百度/谷歌搜索过拟合overfitting个人会优先尝试减小网络规模，比如层数、卷积滤波器个数、全连接层的单元数这些。其他的比如Dropout，数据增强/扩充，正则，earlystop，batchnorm也都可以尝试。谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创cnn训练准确率很高，测试准确率很低（loss有一直下降）是为什么

普通网友·2023-01-11 01:17

Mask RCNN网络源码解读（Ⅲ） --- FCN网络

目录1.FCN网络简介2.FCN-32S3.FCN-16S4.FCN-8S5.膨胀卷积（空洞卷积）6.pytorch中FCN的实现6.1代码地址1.FCN网络简介首个端对端的针对像素级预测的全卷积网络。

Courage2022·2023-01-10 15:59

faster-rcnn 训练自己的数据集

该算法由两个主要的模块组成，如下图所示，第一个模块是用于提取候选框的全卷积网络(RPN)，第二个模块是基于候选框的FastR-CNN目标检测器。整个检测过程通过一个网络完成。

reset2021·2023-01-10 14:16

图神经网络（Graph Neural Networks）

图神经网络（GraphNeuralNetworks）目录图神经网络（GraphNeuralNetworks）一、什么是图神经网络二、有哪些图神经网络符号定义图卷积网络1.1基于谱的GCNs方法1.2基于空间的

颂奇·2023-01-10 10:34

FlyAI小课堂：深度学习论文翻译解析（2）：可视化和理解卷积网络

论文标题：VisualizingandUnderstandingConvolutionalNetworks标题翻译：可视化和理解卷积网络论文作者：MatthewD.ZeilerRobFergus论文地址

iFlyAI·2023-01-10 07:39

Deformable ConvNets v2

DeformableConvNetsv2可变形卷积网络的优越性能源于其对物体几何变化的适应能力。

weixin_37958272·2023-01-10 06:50

《Deformable ConvNets v2: More Deformable, Better Results》

1.研究问题尽管可变形卷积网络在几何变化建模方面具有卓越的性能，但其空间支持远远超出了感兴趣的区域，导致特征受到无关图像内容的影响。

爱钻研的小铭·2023-01-10 06:47

Deformable ConvNets v2: More Deformable, Better Results（CVPR2018）

但也存在一些问题，虽然相比传统的卷积网络，其神经网络的空间形状更接近于目标物体的形状，但有时会超出ROI区域，从而引入不相关的图像信息进而对提取的特征造成影响。

Ziven1997·2023-01-10 06:42

openCV的canny的深度学习卷积网络部分的C语言源码

首先呢，免责声明一下。//IMPORTANT:READBEFOREDOWNLOADING,COPYING,INSTALLINGORUSING.////Bydownloading,copying,installingorusingthesoftwareyouagreetothislicense.//Ifyoudonotagreetothislicense,donotdownload,install,

海宝7号·2023-01-09 19:25

初学者之路——————rpn和快速r-cnn

rpn是一种全卷积网络，可以判断需要处理的图片区域，降低推断时的计算量。rpn需要的是端对端的训练，从而生成高质量的用于快速r-cnn检测的推荐区域。

MapleCL·2023-01-09 19:21

【图像分类】DenseNet论文理解

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，则可以进行更深入、更准确和有效的训练。

不断进步的咸鱼·2023-01-09 17:54

轻量级卷积网络DenseNet：密集连接卷积网络

原文地址：CVPR2017《DenselyConnectedConvolutionalNetworks》卷积神经网络如何提高效果：网络做得更深：ResNet，解决了网络深时的梯度消失问题；网络做得更宽：即增加每一层的输入输出通道数，例如GoogleNet的Inception；还有什么方法可以提高网络的效果呢？作者的想法则是从featuremap入手，通过对feature的极致利用达到更好的效果和更

胖虎记录学习·2023-01-09 17:53

python 方向梯度直方图_手动绘制方向梯度直方图（HOG）

在图像识别(图像是什么)和检测(物体在图像的哪个位置)中，我们需要：从图像中获取特征量(特征提取)；基于特征量识别和检测(识别和检测)；由于深度学习通过卷积网络自动执行特征提取和识别，所以看不到HOG，

weixin_39917046·2023-01-09 15:02

【语义分割】FCN论文阅读

不断进步的咸鱼·2023-01-09 14:04

FCN（2015）论文笔记

FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation（用于语义分割的FCN全卷积网络）文章目录FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation

qq_40632955·2023-01-09 14:04

【图像分割之开山之作】 2015-FCN CVPR

1.2FCN结果2.全卷积网络(3个创新点)2.0传统的CNN在做语义分割存在的问题2.1全卷积网络2.1.1FCN结构2.1.2全卷积怎么替换全连接2.2上采样Upsampling2.2.1常见的上采样

說詤榢·2023-01-09 14:31

Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation论文翻译

FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation用于语义分割的全卷积神经网络卷积网络：1）地位：目前语义分割中最先进的技术。

彼时云歌杳·2023-01-09 11:25

怎么用c语言提取颜色特征,提取C3D视频特征(官方文档&实践)

而基于视频的问题，提特征的方法主要分为双流和C3D两个分支，目前C3D衍生出P3D，I3D等等，这里只介绍最早的C3Dcaffe版提取特征的步骤以及遇到的问题。

weixin_39736047·2023-01-09 09:54

(转)用Keras实现用于提取视频特征的3维卷积网络--C3D

转至：http://www.tianzsong.xyz/2018/04/08/c3d-keras/code：https://github.com/TianzhongSong/C3D-keras前言C3D使用3DCNN构造了一个效果不错的网络结构，对于基于视频的问题均可以用来提取特征。我简单复现了论文中行为识别那部分的实验。项目地址：C3D-keras关于C3D的细节可以参考Will-Lin的博客行

weixin_30430169·2023-01-09 09:24

提取C3D视频特征(官方文档&实践)

而基于视频的问题，提特征的方法主要分为双流和C3D两个分支，目前C3D衍生出P3D，I3D等等，这里只介绍最早的C3Dcaffe版提取特征的步骤以及遇到的问题。

weixin_30374009·2023-01-09 09:23

行为识别笔记：C3D network-用于视频特征提取的3维卷积网络

转自：http://blog.csdn.net/wzmsltw/article/details/61192243注：本文首发在微信公众号-极市平台。如需转载，请联系微信Extreme-Vision卷积神经网络（CNN）近年被广泛应用于计算机视觉中，包括分类、检测、分割等任务。这些任务一般都是针对图像进行的，使用的是二维卷积（即卷积核的维度为二维）。而对于基于视频分析的问题，2Dconvolutio

haima1998·2023-01-09 09:21

【代码学习】C3D提取视频特征

网络特点动手能力：用C3D提取目标数据集（Charades-STA、ActivityNetCaptions、TVR）的滑动窗口（64、128、256、512祯，各个窗口间80%的重叠）特征目标回答特点1）：使用3D卷积网络

反科研pua所所长·2023-01-09 09:51

DRCN神经网络

1DRCNDRCN（Deeply-RecurisiveConvolutionalNetwork)，一种利用深度递归卷积网络。DRCN与之前的VDSR都是来自首尔国立大学计算机视觉实验室的工作。

uodgnez·2023-01-09 08:22

超分辨率——DRCN

对于SR问题，卷积网络的感受野决定了上下文信息的数量，上

weixin_44939146·2023-01-09 08:51

超分辨率重建之DRCN

本文与之前的SRCNN不同，采用的是递归卷积网络。对于图像复原问题的操作问题，深度学习处理的时候时不使用pooling层。

闪闪亮亮·2023-01-09 08:21

因果卷积、扩展卷积、时序卷积

因果卷积、扩展卷积和时序卷积的原理和代码（结合3的论文中网络的结构图）：https://blog.csdn.net/qq_34107425/article/details/1055229163、TCN时间卷积网络

silhouette10·2023-01-09 08:40

【经典论文】DenseNet

3DenseNets给定通过卷积网络的单个图像x0x_0x0。该网络包括L层，每层实现了一个非线性转

阿基美德·2023-01-09 07:41

交通预测-T-GCN-时间图卷积网络代码及原理

文章信息《T-GCN:ATemporalGraphConvolutionalNetworkforTrafficPrediction》2、摘要为了同时捕获空间和时间依赖关系，提出了一个新的神经网络方法，时间图卷积网络模型

Mr_不想起床·2023-01-09 06:53

深度学习——day3 经典网络和残差网络

深度卷积网络实例探究ClassicnetworksLeNet-5AlexNetVGG-16ResNet残差网络Residualblock残差块WhyResNetWork实例探究在计算机视觉任务中表现良好的神经网络框架往往也适用于其他任务

想太多!·2023-01-08 10:33

【论文阅读】Attention Based Spatial-Temporal GCN...Traffic Flow Forecasting[基于注意力的时空图卷积网络交通流预测]（1）

【论文阅读】AttentionBasedSpatial-TemporalGraphConvolutionalNetworksforTrafficFlowForecasting[基于注意力的时空图卷积网络交通流预测

炎武丶航·2023-01-08 10:15

Spatiotemporal Adaptive Gated Graph Convolution Network for Urban Traffic Flow Forecasting

SpatiotemporalAdaptiveGatedGraphConvolutionNetworkforUrbanTrafficFlowForecasting1.文章概述当前方法不足：交通数据实时变换，但大多数方法使用预定义图道路的语义相似性没被考虑到创新点：通过寻找道路节点的空间邻域和语义邻域来构造动态加权图多头自注意时间卷积网络被用来捕获历史观测中的局部和远程时间依赖关系提出了一种自适应图门

wwj灬·2023-01-08 09:13

Attention Based Spatial-Temporal Graph Convolutional Networks for Traffic Flow Forecasting

ASTGCN（基于注意力机制的时空图卷积网络）1.文章概述1.1主要贡献1.2本文出发点1.3相关工作2.AttentionBasedSpatial-TemporalGraphConvolutionalNetworks2.1Spatial-TemporalAttention2.2Spatial-TemporalConvolution2.3Multi-ComponentFusion3

wwj灬·2023-01-08 09:43

[论+1]Deep spatial–temporal sequence modeling for multi-step passenger demand prediction

：LeiBai,LinaYao,XianzhiWang,CanLi,XiangZhang期刊：爱斯维尔FutureGenerationComputerSystems关键字：旅客需求预测,时空相关性,图卷积网络

panbaoran913·2023-01-08 09:12

GCN图卷积网络入门详解

字幕组双语原文：【GCN】图卷积网络(GCN)入门详解英语原文：GraphConvolutionalNetworks(GCN)翻译：听风1996、大表哥在这篇文章中，我们将仔细研究一个名为GCN的著名图神经网络

人工智能与算法学习·2023-01-08 07:21

学习日记2021-03-16论文学习

显著性物体检测研究综述基于优化融合的卷积网络显著目标检测*马杉杉，彭来献!

Ger. 假老练·2023-01-07 22:27

voronoi图_ProteinGCN | 使用图卷积网络表示学习蛋白质结构

对蛋白质结构模型准确性局部（单残基）和全局（整个结构）的预测是许多蛋白质建模应用程序中必不可少的步骤。随着最近深度学习技术的发展，单模型质量评估的方法也已经能通过使用2D和3D卷积深度神经网络取得了进展。今天给大家介绍的是印度科学研究所ParthaTalukdar课题组在BioRxiv杂志上发表的一篇关于蛋白质模型质量评估的文章。在文中，作者探索了一种可替代的方法，在包含2897个蛋白300k个结

weixin_39894473·2023-01-07 21:38

GoogleNet论文精读与代码复现

卷积网络的前代发展：LeNetstackCon

自在犹仙·2023-01-07 21:22

【深度学习】图像输入大小固定与不固定的一些想法

一些模型网络就不一定需要尺寸固定，比如FCN网络中全是卷积网络而没有连接网络。

XD742971636·2023-01-07 20:12

明亮如星研旅（4）—— Online and offline handwritten Chinese character recognition

文章目录简述主要内容1方向分解特征图1.1线下文字的DirectMap1.2线上文字的DirectMap2卷积网络提出2.1网络结构2.2参数设置2.3网络适应层3实验总结附录前面回顾了几种经典的传统文字检测识别方法

明亮如星·2023-01-07 18:36

推荐频道

双流卷积网络