双流卷积网络第34页

论文笔记－Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking

最近若干利用深度卷积网络的表达能力的尝试已经进行了。然而，当事先不知道要跟踪的对象时，有必要在线执行随机梯度下降以适应网络

ZerinHwang03·2022-11-29 06:10

神经网络量化入门--后训练量化

(本文首发于公众号)上一篇文章介绍了矩阵量化的基本原理，并推广到卷积网络中。这一章开始，我会逐步深入到卷积网络的量化细节中，并用pytorch从零搭建一个量化模型，帮助读者实际感受量化的具体流程。

AI小男孩·2022-11-29 01:40

从卷积神经网络（CNN）到图卷积神经网络（GCN）详解

目录一、CNN和GCN的关系二、“图”的预备知识三、图卷积网络（GCN）四、针对于高光谱图像分类的网络优化五、频域的图卷积神经网络最近看到一篇引用量非常高的文章，是用图卷积网络处理高光谱图像分类任务，于去年

百炼成丹·2022-11-28 19:32

DS-UNeXt

depthwiseseparableconvolutionnetworkwithlargeconvolutionalkernelformedicalimagesegmentation用于医学图像分割的大卷积核深度可分卷积网络论文

别再摆烂了，摆烂没有未来·2022-11-28 17:18

转置卷积Deconvolution/Transposed Convolution

转置卷积通常用在两个方面：CNN可视化，通过反卷积将卷积得到的featuremap还原到像素空间，来观察featuremap对哪些pattern相应最大，即可视化哪些特征是卷积操作提取出来的；FCN全卷积网络

永不言弃的小颖子·2022-11-28 15:12

转置卷积和反卷积（Transposed Convolution/ DeConvolution）

通常用来两个方面：CNN可视化，通过反卷积将卷积得到的featuremap还原到像素空间，来观察featuremap对哪些pattern相应最大，即可视化哪些特征是卷积操作提取出来的；（ZFNet可视化）FCN全卷积网络中

Fighting_1997·2022-11-28 15:27

一文看懂XLNet

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

风度78·2022-11-28 14:09

1998-2015经典卷积神经网络简介

-19982.AlexNet-20123.VGGNet-20144.InceptionNet-20145.ResNet-20151.LeNet-1998简介：YannLeCun在1998年提出，是始祖卷积网络特点

什么都干的派森·2022-11-28 14:30

基于PaddlePaddle框架对CIFAR-100数据集在简易CNN（LeNet-5修改）和简易DNN的效果对比

通过实验探究简易卷积网络和线性网络在相同数据集下的训练效果和情况，初步探究训练，简易CN

三岁学编程·2022-11-28 11:39

论文阅读——Vision Transformer(ViT)

Method3.1VisionTransformer3.2Fine-tuningandHigherResolution4.Experiment1.Motivation在视觉领域，自注意力机制也只是部分替代卷积网络或者和

猫猫头不写bug·2022-11-28 07:45

构建一个简单的卷积神经网络——手写体识别（通过摄像头测试）

构建一个简单的卷积神经网络——手写体识别文章目录构建一个简单的卷积神经网络——手写体识别前言1.构建一个卷积层2.在类里面使用函数堆积一个卷积层3.构建一个简单的卷积网络总结前言从简单学起，，，1.构建一个卷积层

Chaoy6565·2022-11-28 07:55

torchvision学习（2）——datasets、models(加载数据、调用模型)

2、torchvision.models:常见卷积网络模型。3、to

Chaoy6565·2022-11-28 07:55

吴恩达深度学习笔记-人脸识别与神经风格迁移(第12课)

七、什么是深度卷积网络?八、代价函数九、内容代价函数十、风格代价函数十一、一维到三维的推广一、什么是人脸识别?

快乐活在当下·2022-11-28 00:22

深度学习原理与框架-卷积网络细节-迁移学习 1.冻结层数，只进行部分层的训练...

迁移学习：主要有3类，第一类，使用别人训练好的权重参数，作为初始化权重参数，进行接下来的训练第二类：使用别人训练好的权重参数，冻结预测层之前的所有的权重参数，进行接下来的训练第三类：使用别人训练好的权重参数，即finetune，不冻结最后一个卷积层和全连接层，对这两个层进行参数的更新和训练代码：使用keras框架进行的参数冻结，前面10层的参数都不进行训练对于caffe而言，我们可以去下载一些框架

weixin_33979745·2022-11-27 23:45

吴恩达：28张图全解深度学习知识

下面，我们将从深度学习基础（01-13）、卷积网络（14-22）和循环网络（23-28）三个方面介绍该笔记，并需要

AI致力·2022-11-27 20:42

论文笔记Multi-Scale Temporal Cues Learning for Video Person Re-Identification

为了解决将时间线索嵌入应用到ReID中，提出了一个新的方法，在原来的2D卷积网络中，添加一个新的被叫做M3D(Multi-scale3Dconvolutionla

qq_45947498·2022-11-27 19:29

基于时空图卷积网络的高速列车调度列车延误预测

1.文章信息《TrainTimeDelayPredictionforHigh-SpeedTrainDispatchingBasedonSpatio-TemporalGraphConvolutionalNetwork》是2022年3月发表在IEEETRANSACTIONSONINTELLIGENTTRANSPORTATIONSYSTEMS上的一篇文章。2.摘要列车晚点预测可以提高列车调度的质量，帮助

当交通遇上机器学习·2022-11-27 18:07

VQA文献阅读 Learning Conditioned Graph Structures for Interpretable Visual Question Answering

现有的基于图结构的VQA方法是定制的不能从抽象图像扩展到真实图像2.没有考虑将问题信息添加进来3.没有直观的展示得到结果的过程（Interpretable）2.贡献1.提出一个新的、Interpretable、基于图卷积网络的

今天也要学习！·2022-11-27 13:34

Udacity机器人软件工程师课程笔记（二十九) - 全卷积网络（FCN）

全卷积网络（FCN）1.全卷积神经网络介绍FCN对图像进行像素级的分类，从而解决了语义级别的图像分割（semanticsegmentation）问题。

Stan Fu·2022-11-27 09:52

深度学习笔记（三十九）卷积网络特殊应用：人脸识别算法原理

一、人脸验证VS人脸识别验证：一对一关系匹配识别：数据库中存在多个数据，进行一对多的匹配人脸验证的准确率很高，不代表人脸识别准确率很高，错误率会被放大二、one-shot学习有一种考虑方式是仅仅训练几个员工的图片，但是会导致一个问题：每加入一个新员工，就需要重新训练整个网络，计算量太大。所以引入one-shot学习，简单来说，就是反馈需要识别的图像和数据库图像的差距。相似性函数similarity

Mr.zwX·2022-11-27 09:51

图像内复制粘贴篡改取证matlab_[论文笔记] 篡改检测：RGB-N

本文提出一个双流FasterR-CNN，用于篡改区域的检测和类型识别。RGB和噪声双输入流，更好地利用一些潜在的特征。

weixin_39928648·2022-11-27 09:40

pytorch入门强化教程——迁移学习

实际中，基本没有人会从零开始（随机初始化）训练一个完整的卷积网络，因为相对于网络，很难得到一个足够大的数据集[网络很深,需要足够大数据集]。

深海鱼肝油ya·2022-11-27 07:51

李沐AI论文精读笔记——双流网络的开山之作

Two-StreamConvolutionalNetworksforActionRecognitioninVideos论文下载连接：https://arxiv.org/abs/1406.2199文章目录前言一、摘要二、引言三、双流网络的架构

入坑CV的一枚小白·2022-11-27 07:49

李沐论文精度系列之七：Two-Stream双流网络、I3D

文章目录一、双流网络1.1前言1.2网络结构1.3光流(Opticalflow)1.3.1什么是光流1.3.2如何利用光流1.3.3双向光流（Bi-directionalopticalflow）1.3.4

神洛华·2022-11-27 07:15

【读点论文】Densely Connected Convolutional Networks用残差连接大力出奇迹，进一步叠加特征图，以牺牲显存为代价

DenselyConnectedConvolutionalNetworksAbstract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，则卷积网络可以训练得更深入、更准确和有效。

羞儿·2022-11-27 07:06

深度学习入门（五十一）计算机视觉——全卷积网络

深度学习入门（五十一）计算机视觉——全卷积网络前言计算机视觉——全卷积网络课件FCN教材1构造模型2初始化转置卷积层3读取数据集4训练5预测6小结前言核心内容来自博客链接1博客连接2希望大家多多支持作者本文记录用

澪mio·2022-11-27 06:44

图像笔记（一）——目标检测

VJ（Viola-Jones检测器）HOG（HOG行人检测器）DPM（可变性部件模型）基于深度学习的检测算法时期CNN基于一体化卷积网络的检测OverFeatYOLOSSD

谢欣燕·2022-11-27 04:56

目标检测学习笔记11——FPN学习与论文解读

目标是利用卷积网络的金字塔特征层次结构，它具有从低到高的语义，并构建一个从头到尾都具有高级语义的特征金字塔。论文中提到recentdeeplearningobjec

Shadownow·2022-11-27 04:42

Towards High-Fidelity 3D Face Reconstruction from In-the-Wild Images Using GCN

TowardsHigh-Fidelity3DFaceReconstructionfromIn-the-WildImagesUsingGraphConvolutionalNetworks》出自CVPR2020，将图卷积网络应用在了三维人脸重建的纹理优化上

理想很丰满，现实很骨感·2022-11-27 04:33

李宏毅2021春机器学习课程笔记——自注意力机制（Self-Attention）

这种情况通常可以使用卷积网络或循环网络进行编码来得到一个相同长度的输出向量序列。基于卷积或循环网络的序列编码都是一种局部的编码方式，只建模了输入信息的局部依赖关系。虽然循环

sykai1·2022-11-27 03:22

2020李宏毅学习笔记——5.Optimization for Deep Learning

一：概述当你想训练好一个神经网络时，你需要做好三件事情：一个合适的网络结构，一个合适的训练算法，一个合适的训练技巧：合适的网络结构：包括网络结构和激活函数，你可以选择更深的卷积网络，然后引入残差连接。

是汤圆啊·2022-11-27 02:16

CL3D: Camera-LiDAR 3D Object Detection With Point Feature Enhancement and Point-Guided Fusion 阅读笔记

为此，我们提出了一种称为CL3D的双流体系结构，它集成了点增强模块、点引导融合模块

weixin_48493664·2022-11-26 22:22

2021-06-13

论文解读：《基于图形卷积网络，通过特征图和拓扑图进行图形采样，识别微小核糖核酸相关疾病》一、摘要二、简介三、相关工作四、材料和方法五、节点特征构造六、方法七、结果和讨论八、案例研究九、结论文章地址：https

Super齐·2022-11-26 20:04

【读点论文】 MoCoViT: Mobile Convolutional Vision Transformer，将ghost模块与transformer的编码器结合在一起

在这项工作中，本文提出了移动卷积视觉转换器(MoCoViT)，通过将transformer引入移动卷积网络来利用这两种架构的优势，从而提高了性能和效率。与最近的视

羞儿·2022-11-26 18:02

面试综合资料（全）

在二维图像中，局部像素的关联性很强，设计局部连接保证了卷积网络对图像局部特征的强响应能力。权值共享。参数共享也能减少整体参数量，增强了网络训练的效率。

玉源书生·2022-11-26 16:10

keras简单介绍

keras具有的特性1、相同的代码可以在cpu和gpu上切换；2、在模型定义上，可以用函数式API，也可以用Sequential类；3、支持任意网络架构，如多输入多输出；4、能够使用卷积网络、循环网络及其组合

Dream_Bri·2022-11-26 13:17

学习卷积神经网络后的一些心得

1.卷积网络入门其实没有想象的那么难，但是越往高处走越来越需要我们去细心琢磨。2.在卷积神经网络中，有必要去深入了解一些经典的卷积神经网络。由浅入深，例如：LeNe

Cccsix·2022-11-26 12:06

论文阅读笔记：图卷积网络

Cite:SEMI-SUPERVISEDCLASSIFICATIONWITHGRAPHCONVOLUTIONALNETWORKShttps://arxiv.org/abs/1609.02907摘要我们提出了一种可扩展的图结构数据半监督学习方法，该方法基于直接操作于图的卷积神经网络的有效变体。我们通过谱图卷积的局部一阶近似来激励卷积结构的选择。我们的模型在图边的数量上线性伸缩，并学习对局部图结构和节

塔_Tass·2022-11-26 08:14

Deformable Convolutional Networks v2 可变形卷积v2版翻译

AbstractThesuperiorperformanceofDeformableConvolutionalNetworksarisesfromitsabilitytoadapttothegeometricvariationsofobjects.可变形卷积网络的优越性能源于其对目标几何变化的适应能力

Fm镄·2022-11-26 08:11

DCNv2回顾，可变形卷积网络升级版，可用于各种视觉相关任务

点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”作者：Sik-HoTsang编译：ronghuaiyang导读对DCN，DCNv1进行了升级，更多的可变形，更好的结果。DeformableRoIPooling本文回顾了由中国科技大学和微软亚洲研究院(MSRA)联合发布的DeformableConvNetsv2(DCNv2)。在这篇文章中，DCNv2对DCNv1进行了增强，DCNv1发布于

ronghuaiyang·2022-11-26 08:10

基于卷积神经网络的人脸表情识别(JAFFE篇)

本专题将专门讨论各种表情识别的研究方法，当然我们从最简单的单一卷积网络开始。

物理系的计算机选手·2022-11-26 08:36

论文阅读-可变形卷积v2: More Deformable, Better Results

DeformableConvNetsv2:MoreDeformable,BetterResults工程地址：github链接1.介绍可变形卷积能够很好地学习到发生形变的物体，但是论文观察到当尽管比普通卷积网络能够更适应物体形变

不会算命的赵半仙·2022-11-26 07:01

图神经网络关系抽取论文阅读笔记（三）

1用于关系提取的注意引导图卷积网络（AttentionGuidedGraphConvolutionalNetworksforRelationExtraction，2020）论文：AttentionGuidedGraphConvolutionalNetworksforRelationExtraction

程哥哥吖·2022-11-26 07:57

NeurIPS 2022｜图对比学习的结构公平性初探

最近研究表明，图卷积网络(GCN)常

PaperWeekly·2022-11-26 07:49

胶囊网络与卷积网络的区别

胶囊网络与卷积网络的区别深度学习广泛应用于图像识别、图像分类、图像分割、目标检测、身份认证、知识图谱、自然语言处理、语音识别、文本分类等各个领域。

TYLGOBL·2022-11-26 07:24

联邦学习实战---读书笔记

概述图像处理：卷积网络自然语言处理：BERT推荐系统:科技或互联网公司分析历史数据燃料：互联网数据中心预测互联网数据2021年达到50ZB，2025年达到175ZB燃料——>资产（提升产品质量、企业不良贷款

35岁北京一套房·2022-11-26 06:12

基于LSTM+FCN处理多变量时间序列问题记录

概述：本文将现有的单变量时间序列分类模型即长短时记忆全卷积网络(LSTM-FCN)和注意力LSTM-FCN(ALSTM-FCN)转换为多变量时间序列分类模型，通过在全卷积块上增加一个Squeeze-and-ExcitationBlock

彭祥.·2022-11-26 05:34

Feature Pyramid Networks for Object Detection

在本文中，我们利用深度卷积网络固有的多尺度金字塔层次结构来构建具有边际额外成本的特征金字塔。开发了一种具有横向连接的自上而下的架构，用于在所有尺度上构建高级语义特征图。

ZhiBing_Ding·2022-11-26 03:56

RGB-D论文复习速读

Three-streamattention-awarenetworkforRGB-DsalientobjectdetectionIEEETRANSACTIONSONIMAGEPROCESSING,VOL.28,NO.6,JUNE2019以往基于卷积神经网络的RGB-D融合系统通常采用双流结构

小羊咩~·2022-11-26 02:34

pytorch转置卷积（ConvTranspose）详解

目录说明用矩阵乘法实现卷积第一步第二步第三步第四步转置卷积参数padding参数stride和output_padding（情况一）参数stride和output_padding（情况二）参数dilation卷积+转置卷积做因果网络说明开始接触卷积网络是通过滑窗的方式了解计算过程

拿铁大侠·2022-11-26 02:07

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