双流卷积网络第29页

吴恩达深度学习第四课第一周卷积神经网络

四、Padding（Valid、Same、p）五、卷积步长（s）六、三维卷积（通道）七、单层卷积网络八、简单卷积网络示例（Conv，POOL，FC）九、池化层（maxpooling、averagepooling

老干妈拌士力架·2022-12-18 07:13

Object Track（五）：经典论文SiamFC（2）方法论

先以我自己的语言整体描述下图中z是模板(即待跟踪的目标，输入的新图像)，x是当前帧的图像，φ是用于提取图像特征的卷积网络，因为作用于x(srch_img)的φ与作用于z(template,模板)的φ完全一样所以称为孪生网络

是魏小白吗·2022-12-18 01:07

用于交通流预测的联合时空图卷积网络JSTGCN(python代码)（不带数据集）

代码地址1代码地址2JSTGCN此文件夹总结了我们的JSTGCN模型的代码和数据：用于交通流预测的联合时空图卷积网络JointSpatial-TemporalGraphConvolutionalNetworkforTrafficFlowForecasting

资源存储库·2022-12-18 00:01

【精品】【含数据+代码+论文链接】交通流预测代码集合

前言交通流预测代码集合一、T-GCN一种用于流量预测的时间图卷积网络准确、实时的交通预测在智能交通系统中起着重要作用，对城市交通规划、交通管理和交通控制具有重要意义。

资源存储库·2022-12-18 00:01

全卷积网络FCN详解

入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。目录一、FCN提出原因二、FCN的网络结构分析三、基本网络结构的源码分析（FCN-32s）1、conv_relu函数——用于定义卷积层以及该层的激活函数层2、max_pool函数——用于定义池化层3、fcn函数——用于生成train.prototxt和val.prototxt四、FCN跳级结构原

tt丫·2022-12-17 21:12

图像分割：FCN网络讲解

FCN网络是首个端对端的针对像素级预测的全卷积网络。

@BangBang·2022-12-17 21:38

FCN全卷积网络理解

FCN我以前总是把它很1*1conv弄混，实际上这是两个不同的概念，FCN意思是把FC层用卷积层替代，用于处理segmentation问题的一个网络；1*1是一种卷积形式，用于改变featuremap的channel理解FCN的过程中我参考了这个博客的介绍：博客1：https://www.cnblogs.com/gujianhan/p/6030639.html虽然点赞很多，但是我仍有疑惑，并有不同

scut_salmon·2022-12-17 21:04

FCN学习笔记

FCN创新点FCN全称是FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation,用于语义分割的全连接卷积网络。

JackWang(dog)·2022-12-17 21:31

FCN网络(Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation)

因为FCN网络中所有的层都是卷积层，故称为全卷积网络。

bestrivern·2022-12-17 20:23

FCN网络学习笔记

目录前言1.网络结构2.损失计算：CrossEntropyLoss参考前言FCN网络是首个端对端的针对像素级预测的全卷积网络。其中，全卷积的含义是将分类网络的全连接层全部替换成了卷积层。

八十八岁扶墙敲码·2022-12-17 20:49

图像分类经典卷积神经网络—ZFNet论文翻译（中英文对照版）—Visualizing and Understanding Convolutional Networks(可视化和理解卷积网络)

]翻译pdf文件下载：[下载地址]此版为中英文对照版，纯中文版请稳步：[ZFNet纯中文版]VisualizingandUnderstandingConvolutionalNetworks可视化和理解卷积网络

bigcindy·2022-12-17 17:09

Temporal Segment Networks:Towards Good Practices for Deep TSN论文精读笔记

TemporalSegmentNetworks:TowardsGoodPracticesforDeepTSN论文精读笔记这篇论文首先解决了双流卷积网络只能处理较短视频帧的缺陷，论文的主要贡献是提出了TemporalSegmentNetwork

Encounter84·2022-12-17 14:51

TSN(Temporal Segment Networks)和TSM（Temporal Shift Module）SlowFast对比

简单来说，TSN（TemporalSegmentNetworks）是2D卷积，融合了Temporal（比如光流信息）和Segment（视频抽帧）双流的信息；TSM（TemporalShiftModule

taoqick·2022-12-17 14:47

TSN(Temporal Segment Networks) 学习资源转载

TemporalSegmentNetworks)学习资源转载ECCV2016 本论文的motivation主要在于：（1）如何设计一个有效的网络结构去捕捉视频级动作识别这样的长范围时间结构的能力；（2）如何利用有限的训练数据去训练卷积网络

PyBigStar·2022-12-17 14:46

【TSN（Temporal Segment Networks）】

TSN可以看做是双流（twostream）系列的改进。在此基础上，TSN网络要解决两个问题1、是长时间视频的行为判断问题（有些视频的动作时间较长）。

Shiina丶Mashiro·2022-12-17 14:12

【论文阅读】Temporal Segment Networks: Towards Good Practices for Deep Action Recognition

Abstract卷积网络在动作识别领域带来的提升不像图像领域那么大提出TSN，基于长距离时序建模的思想，结合时序稀疏采样(sparsetemporalsampling)策略和视频级监督(video-levelsupervision

Mr. Anonymous·2022-12-17 14:11

（翻译自用）TableSegNet———IJDAR杂志论文

TableSegNetTableSegNetTableSegNet（表格分割网络）：一种用于文档图像中表格检测和分割的全卷积网络文献下载地址：点这儿github代码：1和2摘要随着图像目标检测技术的发展

郑建宇Jy·2022-12-17 10:15

动手深度学习——训练详解

动手深度学习——训练详解文章目录动手深度学习——训练详解前言一、线性模型1.线性回归二、分类精准度1.定义accuracy函数：2.精度函数3.训练4.画图5.train_ch3函数三、卷积网络训练1.

rmr211·2022-12-17 09:40

《Gated-SCNN: Gated Shape CNNs for Semantic Segmentation》论文笔记

这篇论文收录在ICCV2019的语义分割领域中，其核心思想采用了双流机制（regularstream和shapestream）以及ASPP进行分割处理。

CV无名之辈·2022-12-17 07:39

Gated-SCNN: Gated Shape CNNs for Semantic Segmentation

RegularStream2.ShapeStream3.GateConvLayer4.ASPP5总代码三损失函数1.BoundaryBCELoss2.DualTaskLoss作者一、ModelofGated-SCNN文章使用了双流

Lins H·2022-12-17 07:37

卷积神经网络(一)——基础知识

目录1.卷积神经网络的结构1.1卷积神经网络1.1.1基本结构1.1.2作用1.2全卷积神经网络1.2.1基本结构1.2.2作用2.卷积网络解决的问题2.1局部连接——图像的区域性2.2参数共享——图像特征与位置无关

zhao_crystal·2022-12-17 07:07

深度学习笔记整理（六）——深度学习的应用

物体识别深度学习之前：尺度不变特征变换方法和支持向量机等机器学习方法组合应用；2012年：多伦多大学研究团队提出CNN、ReLU、DropOut的使用，可以自动捕捉到多个方向的边缘和颜色渐变、网纹图案等；2013年：反卷积网络的提出

xyq1212·2022-12-17 07:06

深度学习之语义分割、实例分割（FCN、Mask RCNN理论篇)

供有需要的人参考~1、FCN（语义分割中的“典型”）一、概述：FCN（FullyConvolutionalNetworks）是JonathanLong等人在2015年CVPR中提出的首个端对端的针对像素级预测的全卷积网络

QianZ423·2022-12-17 01:27

DeiT：使用Attention蒸馏Transformer

有趣的是，这种训练策略使用卷积网络

*pprp*·2022-12-16 19:22

百度飞桨-图神经网络7日学习总结

百度飞桨-图神经网络7日学习总结1.图游走模型1.1概述1.2Word2vec模型1.3DeepWalk模型2.图卷积网络与图自注意力网络3.图采样与GraphSage算法3.1采样邻居顶点3.2聚合函数的选取

zhaoteng_sjtu·2022-12-16 16:41

KDD2020|混合时空图卷积网络：更精准的时空预测模型

以往的研究中主要利用通行时间这类交通状态特征作为模型输入，很难预测整体的交通状况，本文提出的混合时空图卷积网络，利用导航数据大大提升了时空预测的效果（本文作者高德机器学习团队，论文已被收录到KDD2020

小白学视觉·2022-12-16 08:22

AAAI 2022 | 条件局部图卷积网络用以气象预测

©PaperWeekly原创·作者|西南交一枝花单位|西南交通大学CCIT实验室研究方向|NLP、时空数据挖掘本次分享的是AAAI2022一篇来自西湖大学的气象预报工作《ConditionalLocalConvolutionforSpatio-temporalMeteorologicalForecasting》。作者单位也对此论文进行了相关解读。还对此解读的原因有两点：1）链接中的解读介绍的过于泛

PaperWeekly·2022-12-16 08:49

基于时空图卷积网络预测交通流

基于时空图卷积网络预测交通流通过历史交通流量数据来预测未来的交通流量，历史交通流量数据可以表示为交通网络上的时间序列。

geriezmann·2022-12-16 08:19

论文精读：VIT - AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE

在视觉中，注意力要么与卷积网络结合应用，要么用于替换卷积网络的某些组成部分，同时保持它们的整体结构。

樱花的浪漫·2022-12-16 07:24

PaddleGAN 入门文档教程

GAN-GenerativeAdversarialNetwork，被“卷积网络之父”YannLeCun（杨丽坤）誉为[过去十年计算机科学领域最有趣的想法之一]。

武大人民泌外I科人工智能团队·2022-12-16 04:48

经典卷积神经网络（1）--LeNet-5卷积网络模型

我们已经初步了解了卷积神经网络。在本章，我们将介绍LeNet-5,AlexNet,VGGNet,InceptionNet-v3和ResNet五个经典卷积神经网络,通过对着五个网络结构的学习以及搭建来加深卷积神经网络的的了解。LeNet-5模型背景Lenet-5：由YannLeCun教授于1998年在其论文《Gradient-BasedLearningtoAppliedtoDocumentRecog

Meruz·2022-12-16 02:40

第四门课：卷积神经网络（第四周）——特殊应用：人脸识别和神经风格转换

特殊应用：人脸识别和神经风格转换1.什么是人脸识别2.One-Shot学习3.Siamese网络4.Triplet损失5.人脸验证与二分类6.什么是神经风格迁移7.深度卷积网络在学什么8.Costfunction9

青春是首不老歌丶·2022-12-16 00:14

第四门课：卷积神经网络（第一周）——卷积神经网络

卷积神经网络1.计算机视觉2.边缘检测示例3.更多边缘检测4.Padding5.卷积步长6.三维卷积7.单层卷积网络8.简单卷积网络示例9.池化层10.卷积神经网络示例11.为什么使用卷积？

青春是首不老歌丶·2022-12-16 00:44

第四门课：卷积神经网络（第二周）——深度卷积网络：实例探究

深度卷积网络：实例探究1.为什么要进行实例探究2.经典网络3.残差网络ResNets4.残差网络为什么有用5.网络中的网络以及1×1卷积6.谷歌Inception网络简介7.Inception网络8.使用开源的实现方案

青春是首不老歌丶·2022-12-16 00:44

论文阅读-主干网络(2022)-ConvNext:下一代卷积网络

ConvNext论文：AConvNetforthe2020s地址：https://paperswithcode.com/paper/a-convnet-for-the-2020s论文阅读 ConvNext指出虽然ViTs在分类任务中表现优异屡次刷新SOTA，但是应用于其他计算机视觉任务比如目标检测和语义分割却存在问题，直到分层Transformers比如SwinTransformer引入了一些卷

不会算命的赵半仙·2022-12-15 21:37

基因疾病关联的图卷积神经网络

作者提出一种新的基于图卷积网络的

wangchuang2017·2022-12-15 21:30

基于关系图卷积网络的源代码漏洞检测

文章结构1.引言1.1漏洞现状1.2漏洞检测方法1.2.1传统方法：动态静态1.2.2机器学习方法1.2.2.1基于软件度量1.2.2.2基于模式学习1.2.2深度学习方法2.背景介绍2.1各种图2.2图深度学习模型3.方法介绍3.1基本过程3.2生成图3.3图转向量3.4训练模型4.实验设计和评估4.1数据集4.2参数设置4.3评估指标4.4结果分析实验设置数据集本文选用的数据集是Zhou等人［

ithicker·2022-12-15 20:04

TensorFlow&Keras入门猫狗数据集识别

一、CNN卷积网络神经介绍1.卷积神经网络结构介绍如果用全连接神经网络处理大尺寸图像具有三个明显的缺点：（1）首先将图像展开为向量会丢失空间信息；（2）其次参数过多效率低下，训练困难；（3）同时大量的参数也很快会导致网络过拟合

m0_52487771·2022-12-15 19:34

论文解读ViLBERT: Pretraining Task-Agnostic Visiolinguistic Representations for Vision-and-Language Tasks

他是一个双流的结构。这一点跟LXMERT十分的相似。本文使用faster-rcnn来提取图片的区域特征，大多数多模态预训练模型都是使用faster-rcnn来提取图片特征。

黑夜使者·2022-12-15 18:24

视觉理解论文系列(四)ViLBERT: Pretraining Task-Agnostic Visiolinguistic Representations for Vision-and-Languag

ViLBERT在BERT的基础上拓展为多模态的双流模型，在各自的流中处理图像和文本输入，这两个流通过Co-attentiontransformer层进行交互。ViLBERT应用到下游任务时仅需对

薛定猫的谔w·2022-12-15 18:53

MobileNet网络模型(V1,V2,V3)

先来看传统的卷积网络，卷积核的通道数必须和输入的特征矩阵的通道数保持一致；输出特征的通道数等于卷积核的个数而DW卷积，它的每一个卷积核的深度都是为1，一个输入特征矩阵的通道和一

你憨厚的老父亲突然·2022-12-15 18:44

人工智能实践——第八周【卷积网络与tensorboard】

卷积神经网络：全连接网络的缺陷：1：数据量过大，运算负担重2：参数过大，出现过拟合现象有效提取图像特征的方法正方形卷积核(过滤器)，遍历图片上的每个点图片区域内，相对应的每一个像素值乘以卷积核内相对应点的权重，求和，再加上偏置。输出图片边长=（输入图片边长–卷积核长+1）/步长此图：（（5–3+1）/1=3有些时候需要输出图片边长和输入图片边长相同，则裹上n层0padding可以看到，原来55，增

取个程序猿的名字·2022-12-15 16:36

时间序列-预测-模型-2021：SCINet

模型在多个数据集上都展示了其准确率上的优越性，且时间成本相对其他模型（如时序卷积网络TCN）也更低。本篇论文工作包含以下几点：说明了TCN不适合解决

u013250861·2022-12-15 15:23

Ng深度学习课程-第四课第二周笔记摘要

深度卷积网络：实例探究为什么要进行实例探究？

bebr·2022-12-15 14:47

Gated Convolution

GatedConvolution是对部分卷积网络（PartialConvolutions）《ImageInpaintingforIrregularHolesUsingPartialConvolutions

马鹏森·2022-12-15 13:45

知识表示学习与图嵌入综述

图表示学习二、典型方法三、各方法综述和性能比较3.1基于矩阵特征向量计算3.2基于随机游走的方法3.3基于深度学习的方法3.4保存特殊性质的网络表示3.5基于翻译模型（Trans系列）的知识表示学习3.6图卷积网络在关系抽取的作用四

JOJO-XU·2022-12-15 12:57

各种经典卷积网络架构介绍

各种经典卷积网络架构介绍内容来自论文：ASurveyoftheRecentArchitecturesofDeepConvolutionalNeuralNetworks参考网上的翻译：csdnblog部分内容来自

Chris-2021·2022-12-15 12:24

基于多层聚焦Inception-V3卷积网络的细粒度图像分类

摘要细粒度图片具有结构多变、背景干扰大、类间差异小、类内差异大等特点，准确地定位与提取判别性局部特征至关重要.本文提出一种多层聚焦卷积网络，通过首层聚焦网络能够准确、有效地聚焦于识别局域并生成定位区域，

宋罗世家技术屋·2022-12-15 12:44

A Hybrid, Dual Domain, Cascade of Convolutional Neural Networks for MR Image Reconstruction

用于核磁共振影像重建的双域混合学习级联卷积网络1.论文信息论文标题：AHybrid,DualDomain,CascadeofConvolutionalNeuralNetworksforMagneticResonanceImageReconstruction

FengF2017·2022-12-15 09:12

亚像素卷积网络(ESPCN)学习与Pytorch复现

论文内容论文地址：Real-TimeSingleImageandVideoSuper-ResolutionUsinganEfficientSub-PixelConvolutionalNeuralNetwork|IEEEConferencePublication|IEEEXplore或者：[1609.05158]Real-TimeSingleImageandVideoSuper-Resolution

resumebb·2022-12-15 09:36

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