双流卷积网络

SegNeXt---语义切分中卷积注意力设计的再思考

基于CNN的语义分割模型Segnext，一种用于语义分割的简单卷积网络架
北在北面·2022-12-06 18:01

NeurIPS2022 | SegNeXt，重新思考卷积注意力设计

NeurIPS2022|SegNeXt，重新思考卷积注意力设计【写在前面】本文提出了SegNeXt，一种用于语义分割的简单卷积网络架构。
FightingCV·2022-12-06 18:30

论文笔记：图像分割——FCN

FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation语义分割中的全卷积网络文章目录FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation
liuzeyao_Newton·2022-12-06 15:09

第二次作业：深度学习基础

问题二、作业内容Part1视频心得和问题总结==视频心得：==绪论部分：深度学习概述部分：1、前馈深度网络(1)单层卷积神经网络：(2)卷积神经网络：(3)卷积神经网络的特点：2、反馈深度网络(1)单层反卷积网络
OUC_SE_GROUP3·2022-12-06 15:37

卷积神经网络参数解读

简单的卷积网络构建卷积神经网络读取数据卷积网络的介绍与构建准确率评估标准网络模型的训练和测试在之前的分类任务中，我们讲述了全连接神经网络（FC）进行分类的方法，但是对于图像数据来说，全连接神经网络并不是一个合适的选择
有理想的打工人·2022-12-06 14:39

Tensorflow中卷积网络与反卷积网络

前言:卷积（Convolution）反卷积（Deconvolution）也有很多其他的叫法，比如：TransposedConvolution（转置卷积），FractionalStridedConvolution（微步卷积）等等。卷积的实质：卷积的实质就是矩阵相乘，具体细节参照下图：反卷积和卷积的关系:转置卷积stride=1:下图表示的是参数为的反卷积操作，其对应的卷积操作参数为。我们可以发现对应
我会像蜗牛一样努力·2022-12-06 14:08

Vision Transformers for Dense Prediction

https://arxiv.org/abs/2103.13413code：https://github.com/intel-isl/DPTAbstract我们引入了密集视觉转换器，这是一种利用视觉转换器代替卷积网络作为密集预测任务的骨干架构
Booo0m·2022-12-06 13:02

paddleSlim（一）剪裁

2.卷积Filter剪裁对卷积网络的通道进行一次剪裁。剪裁一个卷积层的通道，是指剪裁该卷积层输出的通道。卷积层的权重形状为[output_channe
午夜零时·2022-12-06 13:59

用于密集预测的视觉转换器 Vision Transformers for Dense Prediction

VisionTransformersforDensePrediction面向实际应用的室内单目深度估计0Abstract  我们提出了一种视觉转换器，一种利用视觉转换器代替卷积网络作为密集预测任务的骨干架构
韩十三*·2022-12-06 13:53

Vision Transformers for Dense Prediction

2103.13413v1论文代码：https://github.com/isl-org/DPTAbstract本文引入densevisiontransformers，它用visiontransformers代替卷积网络作为密集预测
NortheastSouthwest·2022-12-06 13:51

A2dele: Adaptive and Attentive Depth Distiller for Efficient RGB-D Salient Object Detection

AdaptiveandAttentiveDepthDistillerforEfficientRGB-DSalientObjectDetection2020IEEE/CVFConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(CVPR)存在的两问题在使用双流架构时
小羊咩~·2022-12-06 13:15

卷积神经网络实现人脸表情识别

文章目录一、实现过程1.1下载数据集1.2根据猫狗数据集训练的方法来训练笑脸数据集1.2图片分类1.3作为健全性检查，计算一下在每个训练分割中我们有多少图片（训练/验证/测试）：1.4卷积网络模型搭建1.5
普通网友·2022-12-06 10:14

GNN综述：论文A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks

目录一、什么是图神经网络二、图神经网络的种类1、图卷积网络（GraphConvolutionNetworks，GCN）2、图注意力网络（GraphAttentionNetworks）3、GraphAutoencoders4
Mitsui745·2022-12-06 10:29

各种卷积层的理解（深度可分离卷积、分组卷积、扩张卷积、反卷积）

最近在研究卷积网络的改性，有必要对各种卷积层的结构深入熟悉一下。为此写下这篇学习笔记。文章大部分内容来自于网络的各种博客总结，本博文仅仅作为本人学习笔记，不做商业用途。
川农卷心菜·2022-12-06 09:53

机器学习笔记--TensorFlow学习笔记(4)--MNIST机器学习深入

/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-'使用MNIST进行手写数字识别_构建一个多层卷积网络'#0.导入#使用tensorflow之前，首先导入它importtensorflowastf
SkyeBCI·2022-12-06 06:56

python 神经网络可以输出连续值_Python使用循环神经网络解决文本分类问题的方法详解...

卷积网络的输入只有输入数据X，而循环神经网络除了输入数据X之外，每一步的输出会作为下一步的输入，如此循环，并且
weixin_39852953·2022-12-05 17:34

【2022中国高校计算机大赛 微信大数据挑战赛】Top 1-6 方案总结

由于时间原因精力有限，我们队伍的方案做的比较简陋：【初赛：rank-18，复赛：rank-40（全国二等奖）】简陋方案如下：1、双流架构。roberta提取文本特征(title,asr,ocr)。
#苦行僧·2022-12-05 16:55

视频理解开山之作——双流卷积网络

  结合部分博客，和李沐老师的课程，总结一下自己理解的双流卷积网络。为什么要有双流网络？  视频理解的一大难题是，不同帧之间的内容是相互关联的，因此我们需要学习到不同帧之间的关联信息。
gailj·2022-12-05 14:20

论文阅读——Deformable Convolutional Networks

DeformableConvolutionalNetworks可变形卷积网络
fromMSRAPaperCodeAbstract受限于卷积操作本身具有固定的几何结构，卷积神经网络仅能建模几何变换。
黄小米吖·2022-12-05 09:20

算法实习生面试问题准备

激活函数的种类及各自的作用4.深层神经网络和浅层神经网络的区别5.梯度消失、梯度爆炸及解决方式6.优化算法7.超参数8.归一化的优点，哪些模型需要归一化9.过滤器10.CNN中各层11.权值共享和稀疏连接12.经典卷积网络
贪钱算法还我头发·2022-12-05 09:17

深度学习之DCN

这篇文章介绍了一种可针对空间不变性的卷积方法，不同于常规的卷积网络种卷积核和待提取featuremap是相同的(假设dilation=1)，可变形卷积(DeformableConvolutionNetworks
Ton10·2022-12-05 09:45

Faster R-CNN 论文学习总结

PRN是一个完全卷积网络，它同时预测物体边界和物体在每个位置的得分。PRN经过端到端的
-条小小鱼~·2022-12-04 21:58

鹧鸪天-吊振凯

离情泪断西楼影，压酒双流哭世贤。
南海老人·2022-12-04 18:13

《Inductive representation learning on large graphs》笔记

Introduction这篇论文介绍了一种图卷积网络(Graphconvolutionnetwork)，该论文的图卷积方法很容易理解，没有涉及傅里叶变换。
叫什么就是什么·2022-12-04 14:34

NNDL 实验六 卷积神经网络（2）基础算子

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：卷积层算子和汇聚层算子。5.2.1卷积算子卷积层是指用卷积操作来实现神经网络中一层。
uvuvuvw·2022-12-04 13:29

《计算机视觉与图像处理》最全总结之就业必备-小白易懂易上手

**《计算机视觉与图像处理》视频学习资料项目一《无人驾驶车道线分割》涉及图像分割的内容：项目简介，卷积神经网络回顾，上采样技术讲解装置卷积，全卷积网络，FCN代码实战U-Net模型讲解与Deeplab模型讲解数据
畅想未来2020·2022-12-04 11:59

pb base 64编码_图像ps检测，时间序列与编码解码结构

//ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8626149(ppt已制作完成，聊天框输入“混合LSTM”)解读LSTMEnDec：cnn网络与长短时记忆网络相结合，双流结构
weixin_39820158·2022-12-04 10:44

AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE

在视觉中，注意力机制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。
qq_41709399·2022-12-04 10:22

@@@@GRNet: Gridding Residual Network for Dense Point Cloud Completion（补全，需要扩展C++)(7.14)

3D卷积网络提取网格数据特征，能够保留上下文的信息（应该就是点和点之间的联系）。新的损失函数，网格损失函数，用于计算预测点云和真点云的三维网格之间的L1距离。
我是个傻璧·2022-12-04 10:17

学习笔记TF052:卷积网络，神经网络发展，AlexNet的TensorFlow实现

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>卷积神经网络(convolutionalneuralnetwork,CNN)，权值共享(weightsharing)网络结构降低模型复杂度，减少权值数量，是语音分析、图像识别热点。无须人工特征提取、数据重建，直接把图片作输入，自动提取特征，对平移、比例缩放、倾斜等图片变形具有高度不变形。卷积(convolution)，泛函数分析积分变换数学方法
weixin_34166472·2022-12-04 09:15

020用卷积网络预测局灶性发作2017

Focalonsetseizurepredictionusingconvolutionalnetworks摘要目的:研究利用头皮脑电图(EEG)数据预测局灶性癫痫的假说。我们的第一个目标是了解区分间期和前期的特征。第二个目标是定义一个预测范围，其中预测是尽可能准确和尽早的，这显然是两个相互竞争的目标。方法:利用脑电信号小波变换上的卷积滤波来定义和学习间隔期、前后期和前后期的定量特征。最佳发作预测水
爱吃榴莲的妹妹·2022-12-04 07:27

学习笔记（12):PyTorch框架讲解与应用-使用卷积网络进行手写数字识别

立即学习:https://edu.csdn.net/course/play/30599/447143?utm_source=blogtoedu输入通道黑白1彩色3输出通道数卷积窗口padding填几圈0，，3*31圈0，，5*52圈0，，7*73圈0
huangbo23·2022-12-04 04:44

tensorflow卷积神经网络实战：Fashion Mnist 图像分类与人马分类

卷积神经网络实战：FashionMnist图像分类与人马分类一、FashionMnist的卷积神经网络模型1.卷积VS全连接2.卷积网络结构3.卷积模型结构1）OutputShape2）Param3.卷积每层的作用
Zkaisen·2022-12-03 18:29

【论文速读】Multi-Oriented Scene Text Detection via Corner Localization and Region Segmentation[2018-CPVR]...

方法概述该方法用一个端到端网络完成文字检测整个过程——除了基础卷积网络（backbone）外，包括两个并行分支和一个后处理。
weixin_30498807·2022-12-03 11:41

【卷积网络】DO-Conv: Depthwise Over-parameterized Convolutional Layer论文速读笔记

文章目录基本信息核心逻辑优势基本信息论文：https://arxiv.org/pdf/2006.12030.pdf代码：https://github.com/yangyanli/DO-Conv核心逻辑上图是卷积核在一个滑动窗口区域上的一次标准卷积操作，注意这里没有滑动的过程，就是一次卷积操作。其中M和N是卷积核在两个spatial方向上的大小，比如我们一般使用3*3卷积核，那这里就是M=3和N=3
qq_43004066·2022-12-03 11:09

【图神经网络基础】理解GCN的对称归一化操作-图的拉普拉斯归一化

目录1对称归一化的意义2例子解释3代码4从信息聚合的角度理解GCN的归一化5矩阵计算角度（更好理解）5.1图卷积实现一5.2图卷积实现二5.3图卷积实现三6参考文献1对称归一化的意义  对图卷积网络的公式
一穷二白到年薪百万·2022-12-03 11:33

第一天：Python元学习——通用人工智能的实现

通过梯度下降来学习如何通过梯度下降来学习2第二章：使用孪生网络进行人脸识别与音频视频2.1什么是孪生神经网络孪生神经网络的架构图2.1.1孪生网络的架构2.2使用孪生网络进行人脸识别数据集建立构建孪生网络首先定义基网络：用于提取特征的卷积网络其次定义能量函数
谜底是你_·2022-12-03 11:55

OCR-GAN【异常检测：Reconstruction-based】

背景思想：基于重建的方法，通过不同频率图像相减提取重建丢失的及增加的信息，Unet网络进一步提取特征信息，中间配注意力机制做好图像间信息交互及通道自适应选择，再经普通的卷积网络构建损失函数以更新网络及设置评价分数
太简单了·2022-12-03 09:02

论文阅读 Convolutional 2D Knowledge Graph Embeddings

在这项工作中，我们引入了ConvE，一个用于链路预测的多层卷积网络模型，并报告了几个已建立的
勤劳的复读机·2022-12-03 08:57

经典论文-卷积神经网络可视化与理解及实践

RobFergus单位：纽约大学文章地址：https://arxiv.org/abs/1311.2901项目地址：https://github.com/sar-gupta/convisualize_nb摘要大型卷积网络模型最近在
uncle_ll·2022-12-03 07:36

【PyG】图神经网络GCN代码自学

本文考虑了一个具有分层传播规则的多层图卷积网络(GCN)，图卷积网络(GCN)是一个对图数据进行操作的神经网络架构，它非常强大，即使是随机初始化的两层GCN也可以生成图网络中节点的有用特征表示。
双子syl·2022-12-03 05:02

图卷积神经网络

受到卷积网络、循环网络和深度自动编码器的思想影响，研究者定义和设计了用于处理图数据的神经网络结构，由此产生了一个新的研究热点-图神经网络。
mez_Blog·2022-12-03 05:01

用Transformer进行图像语义分割，性能超最先进的卷积方法！

而与以往基于卷积网络的方法不同，来自法国的一个研究团队另辟蹊径，提出了一种只使用Transformer的语义分割方法。该方法“效果拔群”，可以很好地捕捉图像全局上下文信息！
QbitAl·2022-12-03 01:23

深度学习框架人脸识别介绍

简介基于深度卷积网络的人脸识别，流程基本上一致，如下图所示，可以看做是一个基本框架：图1人脸识别基本框架由上图，可以看到，人脸识别分为以下几个主要步骤：输入图像：可以做一些图像前处理操作，比如：调整亮度
流浪诗人Zz·2022-12-02 23:44

【FPGA教程案例54】深度学习案例1——基于FPGA的CNN卷积神经网络之理论分析和FPGA模块划分

---------------------------------------------------------------------------------------目录1.软件版本2.CNN卷积网络理论介绍
fpga和matlab·2022-12-02 22:00

【Flink】Flink SQL 开源UI平台 flink-streaming-platform-web

目的是减少开发，完全实现flink-sql流计算任务，flink任务支持单流、双流、单流与维表等，支持本地模式、yarn-per模式、STANDALONE
九师兄·2022-12-02 20:56

MTCNN：一种用于人脸检测的级联卷积网络

摘要：简单来说，作者提出了一种使用三个卷积网络做级联，来检测人脸区域和人脸的5个关键点检测。同
咆哮的阿杰·2022-12-02 19:26

级联卷积神经网络（人脸检测）

本篇文章的方法可以说是对经典的Violajones方法的深度卷积网络实现，并没有让人眼前一亮的地方，但依然有以下几点可以学习。（1
普通网友·2022-12-02 19:56

【论文翻译】Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation_2

FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation_2015_CVPR翻译人：BDML@CQUT实验室FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation用于语义分割的全卷积网络
大数据机器学习实验室·2022-12-02 19:23

RNN-GRU-LSTM详解

RNN（RecurrentNeuralNetwork）卷积网络已经如此强大了，为何需要RNN呢？CNN和普通的算法大部分一样，一个输入得到一个输出。不同的输入之间是没有联系的。但是在某些场景中
Sais_Z·2022-12-02 16:18
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