双流卷积网络第27页

机器学习19:反卷积算法

机器学习19:反卷积算法（转载和整理）在整理全卷积网络的过程中，被反卷积的概念困扰很久，于是将反卷积算法单独整理为一篇博客，本文主要转载和整理自知乎问题如何通俗易懂地解释反卷积？中的高票答案。

小娜美要努力努力·2022-12-27 18:12

卷积神经网络的推导过程

目录前言一、基本流程二、推导1、初始化2、正向计算（Forward）3、反向传播（Backpropagation）4、更新结论前言本此周报主要是对CNN的基本流程进行手动推导学习，进一步理解卷积网络的运行过程

白小李·2022-12-27 18:06

STDCnetwork BiSeNet 的实时语义分割的rethinking

STDCnetwork)RethinkingBiSeNetForReal-timeSemanticSegmentation重新思考BiSeNet的实时语义分割BiSeNet[28,27]已被证明是一种流行的用于实时分割的双流网络

阮扬才·2022-12-27 12:31

【论文阅读--实时语义分割】STDC：Rethinking BiSeNet For Real-time Semantic Segmentation

Abstract【BiSeNet的存在问题】BiSeNet[28,27]已被证明是一种流行的用于实时分割的双流网络。

magic_ll·2022-12-27 11:53

【再学Tensorflow2】TensorFlow2的建模流程：CIFAR2图像识别

TensorFlow2的建模流程：CIFAR2图像识别卷积神经网络经典卷积网络模型LeNet5AlexNetVGGNetNiNGoogleNet(Inceptionv1)ResNetDenseNet卷积神经网络迁移学习建模流程实战数据准备定义模型训练模型评估模型使用模型保存模型参考资料本文主要通过卷积神经网络在图像识别上的应用来讲解卷积神经网络的基本原理以及如何使用

镰刀韭菜·2022-12-27 10:43

深度学习图像处理目标检测图像分割计算机视觉 12--图像描述（图说）

ImageCaptioning2.4NIC模型二、U-Net:ConvolutionalNetworksforBiomedicalImageSegmentation（U-Net：用于生物医学影像分割的卷积网络

guoxinxin0605·2022-12-27 07:40

Lesson 17.2 经典数据集（1）：入门数据集，以及读数据时哪些可能的坑

如果你是带着项目在学习这段课程，那你可能已经从导师或公司团队那里拿到了相应的数据，那对你来说最难的部分可能是如何将你的数据放入卷积网络，你可以直接学习《一、2使用自己的数据/图片创造数据集》。

Grateful_Dead424·2022-12-27 06:27

神经网络与深度学习day09-卷积神经网络2：基础算子

5.2.1.2多通道卷积层算子5.2.1.3卷积算子的参数量和计算量5.2.2汇聚层算子选做题：使用pytorch实现ConvolutionDemo总结References:5.2卷积神经网络的基础算子我们先实现卷积网络的两个基础算子

小鬼缠身、·2022-12-27 06:26

论文笔记（二） fully-convolutional siamese networks for object tracking

当然现在也有人使用卷积网络进行离线训练，在线跟踪，但是当跟踪目标未知时，需要利用随机梯度下降法(SGD)在线微调网络权重，从而使得速度下降，做不到实时跟踪。综上，浅层学习方式，

nightmare_dimple·2022-12-27 02:58

MobileNet：深度可分离（原理及代码）

结构小结MobileNetv2结构背景：SqueezeNet虽在一定程度上减少了卷积计算量，但仍然使用传统的卷积计算方式，而在其后的MobileNet利用了更为高效的深度可分离卷积的方式，进一步加速了卷积网络在移动端的应用

心之所向521·2022-12-27 01:25

GCN基础知识

图卷积网络基础知识论文：SEMI-SUPERVISEDCLASSIFICATIONWITHGRAPHCONVOLUTIONALNETWORKS论文地址：https://arxiv.org/pdf/1609.02907

Citroooon·2022-12-26 12:56

图神经网络（二十六）Cluster-GCN: An Efficient Algorithm for Training Deep and Large Graph Convolutional Networ

图卷积网络已经成功地应用于许多基于图数据的应用，然而，但对于大型GCN来说其训练仍然具有挑战性，目前基于SGD的算法要么面临着随GCN层数呈指数增长的高昂计算成本，要么面临着保存整个图形和每个节点的embedding

码匀·2022-12-26 11:19

GNN学习笔记（六）：Cluster-GCN：一种用于训练深度和大型图卷积网络的高效算法

引言普通的基于SGD的图神经网络的训练方法，存在着以下问题：问题1：计算成本较大问题。随着图神经网络层数增加，计算成本呈指数增长。问题2：内存消耗巨大问题。保存整个图的信息和每一层每个节点的表征到内存（显存）而消耗巨大内存（显存）空间。解决措施：方法1：无需保存整个图的信息和每一层每个节点的表征到GPU内存（显存）的方法。方法1存在的问题：可能会损失预测精度或者对提高内存的利用率并不明显。方法2：

唠叨小主·2022-12-26 11:15

【论文翻译】HCGN：面向集体分类的异构图卷积网络深度学习模型

HCGN：面向集体分类的异构图卷积网络深度学习模型摘要集合分类是研究网络数据的一项重要技术，旨在利用一组具有复杂依赖关系的互联实体的标签自相关性。

Mrong1013967·2022-12-26 00:42

【论文解读 | SIGIR2020】异构视角下mooc知识概念推荐的注意图卷积网络

【论文链接】AttentionalGraphConvolutionalNetworksforKnowledgeConceptRecommendationinMOOCsinaHeterogeneousView文章目录摘要1引言摘要大规模在线开放课程(mooc)正在成为一种时尚的教育方式，它为学生提供了大规模、开放的学习机会，以掌握知识。为吸引学生的兴趣，mooc提供商采用推荐系统向学生推荐课程。但是

林若漫空·2022-12-26 00:41

【图卷积网络和知识提取】

WhenPansharpeningMeetsGraphConvolutionNetworkandKnowledgeDistillation（当全色锐化遇到图卷积网络和知识提取时）空洞卷积(Dilated

小郭同学要努力·2022-12-25 19:40

计算机视觉中的深度学习：卷积神经网络介绍

什么是卷积网络？卷积网络学到了什么东西？

王仙限·2022-12-25 17:06

目标检测---Faster RCNN---详细解读（下）

上图就是FasterRCNN的整体流程，大致可以分为四个部分：1.卷积网络提取特征得到Featuremap2.RPN网络生成候选区域，获得前景图片并进行位置回归3.RoiPooling层，结合Featuremap

1千寻1·2022-12-25 14:57

目标检测学习--RCNN

算法流程候选区域生成：一张图像生成1K~2K个候选区域（采用SelectiveSearch算法）；特征提取：对每个候选区域，使用深度卷积网络提取特征（

胖虎记录学习·2022-12-25 14:23

RCAN详解

RCAN详解总体概要RCAN（Verydeepresidualchannelattentionnetworks)又名非常深的残差通道卷积网络），可以说这一个模型将残差和通道注意力使用得恰当好处。

PhiloPatrick@China·2022-12-25 12:15

深度学习神经网络收敛的经验

训练mnist识别卷积网络

brooknew·2022-12-25 11:38

人体行为识别研究综述

其中改进的密集轨迹方式拥有良好的鲁棒性和可靠性;深度学习网络架构主要有双流网络、3D卷积网络和混合网络。首先,重点阐

米朵儿技术屋·2022-12-25 10:42

第四课.图时空网络

目录行为识别与分析时空图卷积网络ST-GCN计算过程结合分区策略动作-结构图卷积网络行为识别与分析行为识别与分析即HumanActivityRecognition或HumanBehaviorRecognition

tzc_fly·2022-12-25 08:18

时空图神经网络阅读笔记

我们提出了一种新颖的时空图卷积网络，采用了全卷积结构。方法图卷积：GCN时间卷积：卷

做技术不可耻·2022-12-25 08:48

Flink-基本的合流操作

文章目录1.基本的合流操作2.1联合（Union）2.2连接（Connect）2.基于时间的合流——双流联结（Join）2.1窗口联结（WindowJoin）2.2间隔联结（IntervalJoin）2.3

Fang GL·2022-12-25 06:29

单目深度估计综述

FlowNet参考了全卷积网络FCN，没有全连接层)自此以后的深度估计大都基于DispNet。

WX_Chen·2022-12-25 04:31

【卷积神经网络】

为了提高卷积网络的表示能力

倔强一撮毛·2022-12-25 03:56

fcn网络训练代码_FCN 全卷积网络论文阅读及代码实现

今天来看一篇复古的文章，FullConvolutionalNetworks即全卷积神经网络，这是2015年的一篇语义分割方向的文章，是一篇比较久远的开山之作。因为最近在研究语义分割方向，所以还是决定先从这个鼻祖入手，毕竟后面的文章很多都借鉴了这篇文章的思想，掌握好基础我们才能飞的更高。本篇文章分为两部分:论文解读与代码实现。论文地址:FullyConvolutionalNetworksforSem

weixin_39850920·2022-12-25 01:34

python实现语义分割_语义分割之全卷积网络FCN论文阅读及代码实现

今天来看一篇复古的文章，FullConvolutionalNetworks即全卷积神经网络，这是2015年的一篇语义分割方向的文章，是一篇比较久远的开山之作。因为最近在研究语义分割方向，所以还是决定先从这个鼻祖入手，毕竟后面的文章很多都借鉴了这篇文章的思想，掌握好基础我们才能飞的更高。本篇文章分为两部分:论文解读与代码实现。论文解读语义分割介绍语义分割(SemanticSegmentation)的

weixin_39635314·2022-12-25 01:04

面向动态交通流预测的双流图卷积网络

摘要准确的交通流预测能够为管理部门提供合理的决策依据,为驾驶员提供实时的道路状况预警,是交通领域至关重要的问题。近年来,相关研究利用图卷积神经网络（GCN）处理非欧式空间结构的特点,对来自复杂路网的交通流数据进行空间相关性建模。然而,现有基于图卷积的交通流预测方法未能充分考虑空间相关性的有向性和动态性这两个重要特点。考虑到动态交通流呈现出由固定道路结构约束的稳定空间相关性和受交通环境变化影响的动态

米朵儿技术屋·2022-12-24 23:15

Vulnerability Detection in Smart Contracts Using Deep Learning

作者建立了深度学习架构，如长短时记忆（LSTM）和时间卷积网络（TCN），以研究如何利用这些模型来识别SC中的漏洞分类和异常情况检测。为了有更好的洞察力，作者将模型（即

Lesssssgo·2022-12-24 17:03

GCN图卷积网络笔记

GCN图卷积网络笔记前言一、CNN和GCN？

ㄣ知冷煖★·2022-12-24 17:51

ChebNet与GCN 总结笔记

他们都属于在频域上定义的图卷积网络。频谱图卷积的一般形式图的结构不像二维网格那样稳定，每个图节点的度不尽相同，所以无法像CNN一样直接在空间域(节点域)上为所有节点使用相同大小的局部图卷积核。

积_木·2022-12-24 17:18

图卷积神经网络（GCN）学习笔记

参考材料图卷积网络GCN详细介绍（强烈推荐！！！）

小郁同学·2022-12-24 17:47

Inception-v4，Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1602.07261.pdfhttps://arxiv.org/pdf/1602.07261v1.pdf摘要近些年，超深度卷积网络成为图像识别领域的核心算法

车娜希n·2022-12-24 16:19

Inception-v4,Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning

背景知识区：1、Inceptionv1的论文中提出了：既利用卷积网络的稀疏性又有聚类效果的网络是比较理想的网络。而作者使用inceptionmodule的

中南大学苹果实验室·2022-12-24 16:19

Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning

Abstract非常深的卷积网络是近年来图像识别性能最大进步的核心。一个例子是Inception架构，它已被证明可以以相对较低的计算成本实现非常好的性能。

铿锵的玫瑰·2022-12-24 16:49

【论文翻译】使用多任务级联卷积网络进行联合人脸检测和对齐(MTCNN)

JointFaceDetectionandAlignmentusingMulti-taskCascadedConvolutionalNetworks使用多任务级联卷积神经网络联合进行人脸检测和对齐pdf摘要Facedetectionandalignmentinunconstrainedenvironmentarechallengingduetovariousposes,illuminationsa

sjz_hahalala479·2022-12-24 16:45

阅读文献一

为了克服这一弱点，我们提出了一种基于图卷积网络(GCN)

李同学的笔记·2022-12-24 16:15

未穿工作服识别监测系统 Yolov+opencv 深度学习

YOLO网络仅使用卷积层，属于全卷积网络。这在减少了参数变量的同时，加快了网络的运行速度。

燧机科技·2022-12-24 12:54

ResNet 残差网络

在VGG中，卷积网络达到了19层，在GoogLeNet中，网络史无前例的达到了22层。那么，网络的精度会随着网络的层数增多而增多吗？

小王WBJ·2022-12-24 10:35

EvolveGCN:动态图的参数演化图卷积网络 AAAI2020

EvolveGCN:EvolvingGraphConvolutionalNetworksforDynamicGraphs论文链接.Abstract由于深度学习在欧几里得数据中的广泛应用，图表示学习重新成为一个趋势，它激发了非欧几里得领域(尤其是网络图)神经网络的各种创造性设计。随着这些图神经网络(GNN)在静态设置中的成功，我们进一步考虑图动态演化的实际场景。现有的方法通常利用节点嵌入，并使用递归

goto_past·2022-12-24 10:20

SGCN：具有结构化图卷积网络用于推荐系统（SIGIR2021）

摘要：图卷积网络(GCN)在协同过滤方面非常强大,它的关键组成部分是邻域聚合机制提取用户和项目的表示。然而，现实世界的用户-项目图通常是不完整和嘈杂的。

Lisa_is_cute·2022-12-24 08:44

论文翻译 SGCN:Sparse Graph Convolution Network for Pedestrian Trajectory Prediction 用于行人轨迹预测的稀疏图卷积网络

SGCN:SparseGraphConvolutionNetworkforPedestrianTrajectoryPrediction用于行人轨迹预测的稀疏图卷积网络行人轨迹预测是自动驾驶中的一项关键技术

Sun_ZD·2022-12-24 08:39

基于时空注意力的图卷积网络在路段级交通预测中的应用

1.文章信息《SpatiotemporalAttention-BasedGraphConvolutionNetworkforSegment-LevelTrafficPrediction》是2021年4月被期刊IEEETRANSACTIONSONINTELLIGENTTRANSPORTATIONSYSTEMS接收的文章。2.摘要交通预测作为智能交通系统(ITS)的核心组成部分，在文献中已经得到了充分

当交通遇上机器学习·2022-12-24 06:48

论文题目：Spatiotemporal Multi-Graph Convolution Network for Ride-Hailing Demand Forecasting

论文题目4：SpatiotemporalMulti-GraphConvolutionNetworkforRide-HailingDemandForecasting（用于网约车需求预测的时空多图卷积网络）

dongyuyuu·2022-12-24 06:11

C位出道大飞机（上）

先有编号B001F的C919从上海浦东机场顺利飞达成都双流国际机场的首秀。后有前几天在群星闪耀的珠海航展上惊艳亮相，顺利斩获300架国内外确认订单。

涛涛侃科技·2022-12-23 23:24

吴恩达神经网络和深度学习课程自学笔记（十）之深层卷积神经网络

深层卷积网络一、总述计算机视觉研究中的大量研究集中在如何把这些基本构件组合起来，形成有效的卷积神经网络。而找到感觉的方法之一就是多看一些案列，通过研究别人的来构建自己的。

To_1_oT·2022-12-23 22:49

cnn 回归坐标特征图_第7讲：CNN目标检测发家史之从R-CNN到yolo

在上一期的笔记分享中，小编和大家回归了卷积神经网络在图像分类和识别方面的发展历程，和大家梳理了经典的卷积网络结构，了解了卷积网络的发展脉络，我们从上个世纪经典的LeNet-5网络一直介绍到近年来的ResNet

巫德海·2022-12-23 13:28

6D Object Pose Estimation in Cluttered Scenes from RGB Images

首先，我们引入一个由分割分支和回归分支组成的双流架构。分割分支处理空间嵌入特征并获得相应的图像裁剪。这些功能与融合网络中的图像裁剪进一步耦合。

m0_55576290·2022-12-23 10:15

推荐频道

双流卷积网络