双流卷积网络第30页

【Datawhale可解释性机器学习笔记】ZFNET

ZFNET介绍论文地址：VisualizingandUnderstandingConvolutionalNetworksAlexNet的提出使得大型卷积网络开始变得流行起来，但是人们对于CNN网络究竟为什么能表现这么好

JeffDingAI·2022-12-15 08:08

CNN模型搭建代码学习

CNN卷积网络搭建代码学习1.Python中sys.argv[]用法详细DATA_DIR=sys.argv[1]#外部输入的第一个参数CLASS_NUM=int(sys.argv[2])TRAIN_ROUND

33的史努比·2022-12-15 07:31

基于知识图谱卷积网络的双端推荐算法

摘要知识图谱（KG）提供了一种数据结构来生成基于内容和协同过滤的混合推荐,但现有的基于知识图谱推荐方法对用户属性信息的考虑少于对物品属性的考虑,针对这一问题,提出了基于知识图谱卷积网络的双端推荐算法（DEKGCN

罗伯特之技术屋·2022-12-15 06:33

基于重构误差的同构图分类模型

提出一种基于重构误差的同构图分类模型,一方面利用改进的同构图卷积网络WaveGIC增强提取拓扑结构信息能力;另一方面利用多重注意力机制表征全图,使得模型能够关注关键节点信息。由于网络

罗伯特之技术屋·2022-12-15 06:22

pytorch生成式对抗网络GAN【二】：DCGAN生成MNIST手写体

pytorch生成式对抗网络GAN【二】：DCGAN1、DCGAN的生成器2、DCGAN的鉴别器3、训练过程4、小结DCGAN使用了卷积网络来实现生成器和鉴别器，在生成器中所使用的反方向的卷积过程比较粗犷

hdmstxjtu·2022-12-15 01:50

tensorflow学习笔记（十一）：DCGAN生成手写体数字（MNIST）

DCGAN简介二、主要函数三、项目实战一、DCGAN简介DCGAN是将CNN与GAN的一种结合，这是第一次在GAN中使用卷积神经网络并取得了非常好的结果，弥合CNNs在监督学习和无监督学习之间的差距，其将卷积网络引入到生成式模型当中来做无监督的训练

陈小虾·2022-12-15 01:43

图像处理：深度学习实现工业零件的缺陷检测

可以发现，这样的数据对深度卷积网络来说是远远

Robin Long 2018·2022-12-14 19:05

pytorch卷积网络

大家可以参考我的github有完整代码和训练图片，以及相关注释链接:https://github.com/shizuguilai/cnn.git.

氏族归来·2022-12-14 16:41

[2017] DeepPap - Deep Convolutional Networks for image classification（翻译）

[2017]DeepPap-用于宫颈细胞的深卷积网络关键词：细胞分类，宫颈细胞学，深度学习，神经网络，巴氏涂片。

-Hazel-·2022-12-14 15:30

【论文】U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation

论文题目：U-Net:ConvolutionalNetworksforBiomedicalImageSegmentationu-net，用于生物医学图像分割的卷积网络1.Introduction深度神经网络在视觉领域发展非常迅猛

狂野摇摇车·2022-12-14 15:29

ViT论文笔记

在视觉中，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。我们表明，这种对CNN的依赖是不必要的，直接应用于图像块序列（im

滴嘟滴嘟dzj·2022-12-14 14:30

不定期读一篇Paper之SKNet

首先，由于传统的卷积网络在某一层所关注的感受野的大小是相同，所以，SKNe提出关注同一层不同的感受野，并且SKNet提出动态的选择不同的感受野。

张先生-您好·2022-12-14 13:23

SKNet解读

在该模块中，作者使用了多分支卷积网络、组卷积、空洞卷积以及注意力机制。多分支卷积网络多分支卷积网络，如字面意思，含有多于一个分支的卷积网络，下图所示的网

luxinfeng666·2022-12-14 13:47

STGCN时空图卷积网络:用于交通预测的深度学习框架

时空图卷积网络:用于交通预测的深度学习框架及时准确的交通预测对城市交通控制和引导至关重要。由于交通流的高度非线性和复杂性，传统的方法不能满足中长期预测任务的要求，往往忽略了空间和时间的相关性。

lwera·2022-12-14 13:50

【深度学习基础】从零开始的炼丹生活08——卷积网络

（主要参考《深度学习》和cousera上吴恩达的课程）卷积网络（convolutionalnetwork），也叫卷积神经网络（CNN）,是一种专门用来处理具有类

wby1905·2022-12-14 07:38

PyTorch之实现LeNet-5卷积神经网络对mnist手写数字图片进行分类

论文：Gradient-basedlearningappliedtodocumentrecognition简单介绍意义：对手写数据集进行识别，对后续卷积网络的发展起到了奠基作用特点：1）局部感受野(localreceptivefields

我是一名程序媛·2022-12-14 07:06

卷积神经网络原理详解

文章结构1.卷积网络1.1卷积基本原理1.2卷积的数学定义1.3卷积网络的前向与反向传播1.4卷积网络是如何做到简化模型的1.卷积网络一般的全连接网络存在什么问题。

Gamma and Beta·2022-12-14 03:56

口罩检测---使用CelebA数据集中戴口罩和没戴口罩的图像作为训练样本对模型进行训练。在测试时对笔记本摄像头拍摄的人脸进行判断，标记出是否戴了口罩。

这里是我找到的几种实现方法一.用CNN算法的两种算法1.（1）搭建卷积网络importtorchfromtorchimportnnfromtorchvisionimportdatasetsfromtorchvisionimporttransformsfromtorch.autogradimportVariablefromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromPIL

m0_74191300·2022-12-14 03:40

CVPR2021 ：《TDN: Temporal Difference Networks for Efficient Action Recognition》论文学习

目录前言时间建模双流网络3D卷积TDNTDN模型图ResNetshort-termTDMlong-termTDMAblationstudies实验结果总结前言论文地址：https://arxiv.org

outliersde·2022-12-13 13:33

论文分享 | Yann LeCun 联合发布、工程师都在读的自监督学习论文

文章导读本期文章中，我们为大家带来了3篇自监督学习的相关论文，其中两篇是由卷积网络之父YannLeCun参与发布。

Jina AI·2022-12-13 11:45

深度之眼Paper带读笔记NLP.9：基于CNN的词级别的文本分类.Baseline.05

文章目录前言论文总览学习目标导图研究意义第一课论文导读论文背景文本分类简介文本分类文本分类发展历史机器学习深度学习前期知识储备第二课论文精读论文整体框架摘要传统/经典算法模型Bag-of-words基于词向量的k-means基于词的卷积网络模型

oldmao_2000·2022-12-13 09:12

使用MindStudio进行xlnet模型训练

在本文中，我们重点介绍比BERT更强大的预训练模型-XLNet，它为了达到真正的双向学习，采用了Permutation语言模型、以及使用了双流自注意力机制，并结合了Transformer-XL的相对位置编码

weixin_38239810·2022-12-13 00:14

计算深度学习模型的参数量、复杂度（MACS、params）

简单的使用方法参考了代码【2】依赖包介绍：pytorch框架中卷积网络的flops计数器：ptflops安装：pipinstall--upgradegit+https://github.com/sovrasov

Alocus_·2022-12-12 20:57

DLA模型(分类模型+改进版分割模型) + 可变形卷积

相比传统串联的卷积网络，其典型特点是实现了不同层级的深度融合，相比目标检测中的FPN和PAN结构，相比Desnet的密集连接，其连接方式更复杂更综合。

BIT_Legend·2022-12-12 20:56

卷积网络的特征图可视化（keras自定义网络+VGG16）

参考博客：卷积神经网络特征图可视化（自定义网络和VGG网络）https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/81255498使用Keras来搭建VGG网络https://blog.csdn.net/qq_34783311/article/details/84994351深度神经网络可解释性：卷积核、权重和激活可视化（pytorch+tensorboard）:

dataloading·2022-12-12 19:08

交通流预测——day58 T-GCN：一种用于流量预测的时态图卷积网络

T-GCN:ATemporalGraphConvolutionalNetworkforTrafficPredictionI.INTRODUCTION(1)Spatialdependence(2)TemporaldependenceIII.METHODOLOGYA.ProblemDefinitionB.OverviewC.Methodology1)SpatialDependenceModeling2

想太多!·2022-12-12 17:17

CoAtNet: 90.88% Paperwithcode榜单第一，层层深入考虑模型设计

引言Transformer模型的容量大，由于缺乏正确的归纳偏置，泛化能力要比卷积网络差。提出了CoAtNets模型族：深度可分离卷积与self-attention能够通过简

*pprp*·2022-12-12 11:09

PyTorch - Cifar 数据集

文章目录项目说明cifar-10数据集介绍代码实现构建数据集、加载器构建卷积网络训练数据构建VGG加深网络训练测试项目说明cifar-10数据集介绍cifar-10数据集由60000张分辨率为32x32

伊织code·2022-12-12 08:41

CNN 用于手写体的识别

卷积网络通过一系列方法，成功将数据量庞大的图像识别问题不断降维，最终使其能够被训练。二、C

pomodoro_m·2022-12-11 22:00

U-Net网络:Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation

U-Net:卷积网络用于生物医学图像分割摘要人们普遍认为，对深度网络作品的成功训练需要成千上万的注释训练样本。

落花满蹊径·2022-12-11 19:19

U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation

我们表明，这样的网络可以从很少的图像进行端到端训练，并且在ISBI挑战赛中优于先前的最佳方法（滑动窗口卷积网络），用于分割电子显微镜堆栈中的神经元结

fish小余儿·2022-12-11 19:47

U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation 解析

网络结构包括一个捕获上下文信息的收缩路径和一个用于精确定位的对称扩张路径，该网络能使用很少的图像就能够进行端到端的训练，并且在ISBI对电子显微镜下神经元结构进行的分割挑战方面胜过先前的最佳方法（滑动窗口卷积网络

北漂奋斗者·2022-12-11 19:45

#今日论文推荐# CVPR 2022丨学习用于小样本语义分割的非目标知识

wwwsxn·2022-12-11 16:46

AI大视觉（五) | YOLOv3网络详解与代码实现

darknet-19YOLO作者自己写的一个深度学习框架叫darknet，后来在YOLO9000中又提出了一个19层卷积网络作为YOLO9000的主干，称为Darknet-19。

AI大道理·2022-12-11 14:12

【热成像超分辨率】Channel Split Convolutional Neural Network (ChaSNet) for Thermal Image Super-Resolution

本文提出一个ChannelSplit卷积网络来减少网络中出现的冗余的特征。Channelsplit能够从低分辨图像中提取非常有用的特征，它可以帮助保护恢复的SR图像中的高频细节。

几维wk·2022-12-11 11:38

数据预测分析 | Matlab实现TCN时间卷积网络数据预测分析

数据预测分析|Matlab实现TCN时间卷积网络数据预测分析目录数据预测分析|Matlab实现TCN时间卷积网络数据预测分析基本介绍数据下载程序设计参考资料致谢基本介绍此示例说明如何使用通用时间卷积网络

小橘算法屋·2022-12-11 01:36

ml5.js人工智能编程入门教程(5): 图像风格转换以及ml5.js总结

风格迁移的原理是通过从一类风格的图片通过卷积网络训练抽取出风格，再将目标图像抽取出来的内容数据混合在一起，这就形成了带特定风格的图像。

fribbler·2022-12-11 01:05

【论文阅读笔记】CheXNet: Radiologist-Level Pneumonia Detection on Chest X-Rays with Deep Learning

本文是吴恩达哈佛大学团队在2017年发表的文章，提出CheXNet技术，即一个使用ChestX-ray14数据集训练的121层的深度卷积网络，该网络通过胸片识别肺炎的准确率已经和人类放射科医生持平甚至更高

cskywit·2022-12-10 22:34

(40)[ICCV15] Fast R-CNN

[github]Abstract提出了一种基于区域卷积网络的快速目标检测方法(FastR-CNN)。FastR-CNN建立在以前工作的基础上，使用深度卷积网络有效地分类objectproposals。

gdtop818·2022-12-10 20:19

Fast R-CNN

Abstract提出了一种基于区域卷积网络的快速目标检测方法（FastR-CNN）。FastR-CNN基于之前的工作，使用深度卷积网络对objectproposals进行有效分类。

TheTop1·2022-12-10 20:18

【步态识别】多视角3D卷积网络的步态识别算法学习《MULTI-VIEW GAIT RECOGNITION USING 3D CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS》

目录1.论文&代码源2.论文亮点3.模型结构3.1技术路线3.2数据预处理3.3训练和测试4.实验结果4.1CMU4.2USF4.3CAISA-B5.总结0.知识补充0.1光流法1.论文&代码源《MULTI-VIEWGAITRECOGNITIONUSING3DCONVOLUTIONALNEURALNETWORKS》论文地址：https://mediatum.ub.tum.de/doc/130482

一只菟葵·2022-12-10 16:34

Pytorch迁移学习

实际上，很少有人从零开始(随机初始化)训练整个卷积网络，因为拥有足够大的数据集相对较少。

Alphapeople·2022-12-10 14:28

PyTorch中文教程 | (4) 迁移学习教程

CoreJT·2022-12-10 14:57

经典卷积网络进阶--ResNet详解

一.ResNet概述resnet在2015名声大噪,微软公司提出了一种新的网络结构---残差网络（resnet）。残差模块结构图如下图1，图中曲线连接方式（Xidentity）称为近道连接，这种连接方式直接跳过了权重层；经过权重层的连接方式（F(X)）与近道连接（Xidentity）构成了残差模块图1残差网络是由一系列残差块组成的（1式）。一个残差块可以用表示为：残差块分成两部分直接映射部分和残差

无尽的沉默·2022-12-10 11:04

Pycharm中scikimit-image下载不成功，使用pip解决问题

scikit-image不成功Pycharm中scikimit-image下载不成功，使用pip解决问题总结Pycharm中scikimit-image下载不成功，使用pip解决问题当我使用pycharm,在卷积网络当中想要下载

h918918·2022-12-10 10:44

两行代码自动压缩ViT模型！模型体积减小3.9倍，推理加速7.1倍

然而，Transformer模型的体积和速度相比卷积网络却存在很

百度大脑·2022-12-10 09:32

使用OpenVINO加速Pytorch表情识别模型

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达关于模型OpenVINO自带的表情识别模型是Caffe版本的，这里使用的模型是前面一篇文章中训练生成的pytorch全卷积网络，模型基于残差网络结构全卷积分类网络

小白学视觉·2022-12-10 09:11

干货 | 使用OpenVINO加速Pytorch表情识别模型

gloomyfish微信公众号：OpenCV学堂-关注获取更多计算机视觉与深度学习知识关于模型OpenVINO自带的表情识别模型是Caffe版本的，这里使用的模型是前面一篇文章中训练生成的pytorch全卷积网络

OpenVINO 中文社区·2022-12-10 09:38

卷积神经网络

卷积神经网络首先需要完成卷积网络的维度的推断importtorchwidth,height=28,28in_channle=1batch_size=1inputs=torch.randn(batch_size

猛猛666·2022-12-10 08:24

【单目标轨迹预测】VectorNet: Encoding HD Maps and Agent Dynamics fromVectorized Representation（翻译+笔记）

这种做法可以有效地避免有损的渲染和计算密集型卷积网络的步骤。为了进一步提高VectorNet在学习上下文特征方面的能

光光同学·2022-12-10 07:17

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