双流卷积网络第35页

【深入思考】卷积网络（CNN）的平移不变性

在这个VisionTransformer睥睨天下的时代，CNN一时式微，作为计算机视觉领域的前任霸主，少不得被拿来对比。相信大家在看论文的时候，会发现引言里面常常会阐述ViT与CNN各自的优势，对于ViT来说，那自然是全局关系的建模，而对于CNN来说，归纳偏差、平移不变性亦是常见的字眼。看的多了，不禁多想了一分，CNN的平移不变性究竟为何？于是乎在下收集了一些资料结合自己的理解总结，特此记录以

风巽·剑染春水·2022-11-26 01:03

一维卷积神经网络的理解

设输入的数据维度是BxSxT一维卷积神经网络在维度S上进行卷积如下，设置一维卷积网络的输入通道为16维，输出通道为33维，卷积核大小为3，步长为2#in_channels:16#out_channels

YoJayC·2022-11-25 21:31

ViLBERT：视觉语言多模态预训练模型

作者将流行的BERT架构扩展成一个双流多模态模型，可以在两个独立流中分别处理视觉和文本输入，并通过共同注意力transformer层进行交互。

Civisky·2022-11-25 19:01

M6-中文多模态预训练模型

M6：一种中文的多模式预训练机目录：回顾方法下游应用程序可扩展到具有万亿个参数的模型1.回顾多模态预训练模型架构：l基于transformerl单流或者双流图像特征：l目标特征lPatch特征l原始像素下游任务

Necther·2022-11-25 19:29

【AAAI】用于交通流预测的基于注意力的时空图卷积网络

#AAAI#今天分享的是AAAI2019的一篇论文《AttentionBasedSpatial-TemporalGraphConvolutionalNetworksforTrafficFlowForecasting》原文链接：https://ojs.aaai.org//index.php/AAAI/article/view/3881摘要对于交通领域的研究人员和从业者来说，预测交通流量是一个关键问题

霜里snow·2022-11-25 17:49

8月25日计算机视觉理论学习笔记——FCN、DeepLab

文章目录前言一、语义分割（SemanticSegementation）二、FCN（FullyConvolutionalNetworks）全卷积网络1、全卷积化（Convolutionalization）

Ashen_0nee·2022-11-25 17:08

VGG16 -19 — CV 中表现最好的 ConvNet 模型

牛津大学工程科学系的Karensimonyan和AndrewZisserman在对ImageNetChallenge2014的数据集进行了一些实验后提出了非常深的卷积网络：VERYDEEPCONVOLUTIONALNETWORKSFORLARGE-SCALEIMAGERECOGNITION

小北的北·2022-11-25 15:16

【机器学习】《动手学深度学习 PyTorch版》李沐深度学习笔记（ResNet、ResNeXt）

ResNet、ResNeXt、迁移学习1、为什么要选择残差网络（ResNet）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。

Jul7_LYY·2022-11-25 15:03

聊一聊卷积网络开山鼻祖-LeNet

聊一聊卷积网络开山鼻祖-LeNetHELLO,LeNet!第一层-卷积层第二层-池化层第三层-卷积层第四层-池化层第五层-卷积层第六层-全连接层第七层-输出层HELLO,LeNet!

三景页三景页·2022-11-25 14:28

NNDL 实验六卷积神经网络(2)基础算子

从上图可以看出，卷积网络是由多个基础的算子组合而成。下面我们先实现卷积

白小码i·2022-11-25 11:34

Adaptive Graph Encoder for Attributed Graph Embedding 阅读笔记

图卷积网络，属性图嵌入，自适应学习，拉布拉斯平滑0.2要解决什么问题？（why？

NYSDY·2022-11-25 09:20

目标检测知识总结

感受野的计算2.4、参考博客3、图像的上采样和下采样4、隐藏层4.1、什么是隐藏层5、前向传播和反向传播5.1、前向传播5.2、反向传播5.2.1、反向传播公式推导5.2.2、反向传播公式推导参考6、卷积网络的基本计算

OngoingDC·2022-11-25 09:41

论文笔记：Objects as Points（CenterNet）

方法简单来说，就是通过一个全卷积网络，输出

CvBeginner·2022-11-25 08:46

SC-EADNet: A Self-Supervised Contrastive Efficient Asymmetric Dilated Network for Hyperspectral Imag

自娱自乐读对比学习高光谱图像分类的论文5现有的无监督或者半监督卷积网络的问题；用于特征学习的像素级多尺度上下文信息利用不足昂贵的计算成本I.INTRODUCTION能用总结性的发言，如Thesemethodstypicallycontaintwosteps

Eric Leee·2022-11-25 08:08

模型压缩——量化

模型压缩——量化量化对称量化和非对称量化矩阵量化卷积网络的量化后训练量化(posttrainingquantization)量化感知训练FoldBN和ReLUBNReLUReLU量化：数学角度和物理含义

入坑&填坑·2022-11-25 07:32

【重参数化】《Diverse Branch Block: Building a Convolution as an Inception-like Unit》 2021

摘要：我们提出一种通用的卷积网络构造块用来在不增加任何推理时间的前提下提升卷积网络的性能。我们将这个块命名为分离分支块（DiverseBranchBlock）。

善plusplus·2022-11-25 07:59

EfficientNet 简介

EfficientNet的设想就是能否设计一个标准化的卷积网络扩展方法，既可以实现较高的准确

Lemon_Yam·2022-11-25 07:14

论文阅读笔记之 SPP-Net

SpatialPyramidPoolinginDeepConvolutionalNetworksforVisualRecognition视觉识别空间金字塔池化深度卷积网络本文解决的问题解决方法问题①问题

流觞时光·2022-11-25 06:51

第三次作业——卷积神经网络

搭建神经网络结构②找到一个合适的损失函数③找到一个合适的优化函数，更新参数损失函数：用来衡量吻合度（可以调整参数/权重，使得映射的结果和实际类别吻合）卷积：对两个实变函数的一种数学操作（局部关联，参数共享）典型的卷积网络

33鹅·2022-11-25 06:10

深度卷积网络--特征融合

文章目录一、特征融合介绍（1）早融合：（2）晚融合：一、特征融合介绍特征融合的目的是把从图像中提取到的特征，合并成一个比输入图片特征更具有判别能力的特征。在很多工作中，融合不同尺度的特征是提高分割性能的一个重要手段。低层特征分辨率更高，包含更多位置、细节信息，但是由于经过的卷积更少，其语义性更低，噪声更多。高层特征具有更强的语义信息，但是分辨率很低，对细节的感知能力较差。如何将两者高效融合，取其长

Tc.小浩·2022-11-25 03:17

可视化学习笔记11-pytorch-GradCAM可视化自己的网络

续可视化笔记2-pytorch可视化卷积网络中间特征层的基础上使用CAM方法可视化网络对待测对象关注的位置。1.定义GradCAM类注意：代码中需要改的3个地方已经用注释标清，大家使用时注意修改。

李卓璐·2022-11-25 02:27

FCN网络解析

1FCN网络介绍FCN（FullyConvolutionalNetworks，全卷积网络）用于图像语义分割，它是首个端对端的针对像素级预测的全卷积网络，自从该网络提出后，就成为语义分割的基本框架，后续算法基本都是在该网络框架中改进而来

无码不欢的我·2022-11-25 01:07

U-net详解

2.创新点作者建立了一个体系结构，即所谓的“全卷积网络”[9]。并且修改和扩展了这种体系结构，使它

樱花的浪漫·2022-11-25 01:34

U-Net 解读

1.介绍计算机视觉领域，全卷积网络（FCN）是比较有名的图像分割网络，医学图像处理方向，U-Net可以说是一个更加炙手可热的网络。

不放糖的苦咖啡·2022-11-25 01:03

【U-net】

池化层也称下采样层，会压缩输入的特征图，一方面减少了特征，导致了参数减少，进而简化了卷积网络计算时的复杂度;另一方面保持了特征的某种不变性（旋转、平移、伸缩等）。

MinervaWang·2022-11-25 01:33

torchvision detection/ mmdetection目标检测模块特征可视化

1.9.0torchvision:0.10mmdetection:2.15.0mmcv:1.3.10测试图片（图片大小：720x1280）：之前博主写过一篇pytorch模型特征可视化的博文：pytorch卷积网络特征图可视化

落叶_小唱·2022-11-25 00:47

图学习笔记（三）：图神经网络

图学习笔记（三）：图与图学习回顾六.图神经网络（GraphNeuralNetworks）一、什么是图神经网络二、有哪些图神经网络符号定义1.图卷积网络（GraphConvolutionNetworks，

Laura_Wangzx·2022-11-24 23:36

VGGNet 论文精度，并解析 VGG-16 网络模型结构

《VERYDEEPCONVOLUTIONALNETWORKSFORLARGE-SCALEIMAGERECOGNITION》《大规模图像识别的深度卷积网络》论文地址：https://arxiv.org/abs

Flying Bulldog·2022-11-24 20:20

2s-AGCN论文理解

这篇论文主要是提出了一个双流自适应图卷积网络（2s-AGCN）。顾名思义，可以看出论文的两个主要创新点：双流。骨架数据的二阶信息被

Eric加油学！·2022-11-24 19:27

PSPNet----多尺度平均池化 (MSAP) 卷积网络阅读笔记

SARIMAGECHANGEDETECTIONMETHODVIAAPYRAMIDPOOLINGCONVOLUTIONALNEURALNETWORK，IGARSS2020基于金字塔池卷积神经网络的SAR图像变化检测方法摘要：在合成孔径雷达(SAR)图像变化检测中，利用受散斑影响的噪声差分图像的变化信息是非常具有挑战性的。在本文中，我们提出了一种新颖的多尺度平均池（MSAP）网络来利用噪声差异图像中的

赫瑟尔·2022-11-24 19:14

吴恩达deeplearning.ai系列课程笔记+编程作业(11)第四课卷积神经网络-第二周深度卷积网络：实例探究（Deep convolutional models: case studies）

第四门课卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks）第二周深度卷积网络：实例探究（Deepconvolutionalmodels:casestudies）文章目录第四门课卷积神经网络

geekxiaoz·2022-11-24 18:15

图神经网络——(2)图卷积神经网络

图卷积操作的思想实际上是直接受到卷积操作的影响而来，将二者对比学习，比直接啃理论公式要好理解的多，要理解图卷积网络的核心操作图卷积，可以类比卷积在CNN的地位。

Ma Sizhou·2022-11-24 18:42

《深入浅出图神经网络》读书笔记（3.卷积神经网络）

.卷积神经网络5.1卷积5.1.1卷积的定义5.1.2互相关5.1.3卷积的变种5.1.4卷积的数学性质5.2卷积神经网络5.2.1用卷积代替全连接5.2.2卷积层5.2.3汇聚层（池化层）5.2.4卷积网络的整体结构

ppgodcsy·2022-11-24 18:20

自注意力机制和全连接的图卷积网络(GCN)有什么区别联系？

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达本文整理自知乎问答，仅用于学术分享，著作权归作者所有。如有侵权，请联系后台作删文处理。观点一作者｜GuohaoLihttps://www.zhihu.com/question/366088445/answer/1023290162来说一下自己的理解。首先结论是大部分GCN和Self-attention都属于MessagePass

小白学视觉·2022-11-24 16:04

pytorch-faster-rcnn 代码实践

ok进入正题~1FasterRCNN论文详解FasterRCNN网络就是：1)卷积网络去掉全连接层的FeatureMap；2)Feat

AIchiNiurou·2022-11-24 15:11

基于深度学习的行为识别方法综述

一、行为识别方法基于深度学习的行为识别主要有三种方法：3D卷积的方法双流网络的方法LSTM的方法二、分类介绍1.3D卷积TranD等提出3D卷积网络，其中Facebook提出的C3D卷积神经网络占据重要地位

桂花味的六神·2022-11-24 15:09

Temporal Segment Networks: Towards Good Practices for Deep Action Recognition(时间段网络：使用深度行为识别的良好实现)

本文的原作者为LiminWang等人原文地址#摘要深度卷积网络在静止图像中的视觉识别方面取得了巨大成功。然而，对于视频中的动作识别，优于传统方法的优势并不明显。

lowkeybin·2022-11-24 14:53

什么是图卷积网络？行为识别领域新星

么是图（graph）？为什么要研究GCN？我们知道，CNN在处理图像数据时具有很强的特征抽取能力和整合能力，这得益于卷积核(kernel,orfilter)的参数共享机制和加权平均机制。卷积本质上就是一种加权求和的过程，而卷积核的参数就是不同像素点对应的权重，并且不同的图片都共享同一个卷积核，这使得CNN能够通过对卷积核参数的迭代更新来隐式的学习图像中具有的像素排列规律，进而学习到不同的形状特征和

爱学习的小肥猪·2022-11-24 14:50

深度卷积生成对抗网络（DCGAN）简介及图像生成仿真（附代码）

深度卷积生成对抗网络（DCGAN）简介及图像生成仿真（附代码）卷积神经网络介绍图像识别什么是图像识别图像识别面临的挑战欠拟合和过拟合卷积网络基本结构卷积的意义如何计算卷积如何计算卷积—步长如何计算卷积—

康x呀·2022-11-24 13:09

DCGAN 论文简单解读

是2014年IanJ.Goodfellow的那篇开创性的GAN论文之后一个新的提出将GAN和卷积网络结合起来，以解决GAN训练不稳定的问题的一篇paper.关于基本的GAN的原理，可以参考原始paper

weixin_33852020·2022-11-24 13:05

【论文阅读】An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networks for Sequence Modeling

而传统的卷积网络（convolutionalnetworks）由于卷积核大小的限制，对于长时间的依赖信息不能较好地抓取。

Sarielllll·2022-11-24 13:56

小徐科研日记——深度学习视频分类方法

目前主要的方法有：双流网络，静态图像特征聚合，3D卷积以及基于transformer的视频分类。前三种方法前人已经做了很全面的总结不再赘述。经典论文如图所示。

多吃蔬菜身体好·2022-11-24 11:15

unsupervised image segmentation by backpropagation-论文笔记

2.使用卷积网络进行正向传播。网络输出100channel，输出和输入大小相同。也就是说，每个输入像素对应输出100个像素。这100个channel相当于对每个像素点进行100类的分类。

sunyao_123·2022-11-24 08:00

python里面的.item()用法

在训练卷积网络模型时，计算损失函数时，通常会用到loss.item（）在获取张量某元素值时，加item（）与不加item（）的区别取出张量具体位置的元素元素值，返回的是该位置元素值的高精度值下面举例说明

千岁千岁千千岁_·2022-11-24 07:15

《GhostNet：More Features from Cheap Operations》论文笔记

参考代码：ghostnet1.概述导读：卷积网络由于其在运行时内存与计算资源的限制较难部署到移动设备上，这篇文章是在卷积网络中存在较多冗余的特征图发现基础上，进行研究并提出了一Ghostmodule使用代价更小的方式去生成更多的特征图

m_buddy·2022-11-24 07:45

【论文笔记】图神经网络综述 A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks

目录1.Introduction本篇综述的主要贡献本篇论文的整体结构2.DEFINITION3.分类和框架4.GRAPHCONVOLUTIONNETWORKS4.1基于谱的图卷积网络（Spectral-basedGraphConvolutionalNetworks

勇敢铁铁·2022-11-24 05:38

使用Python进行Grad-CAM ++：深度卷积网络的改进视觉解释

在该故事由印度海得拉巴技术学院和CiscoSystems撰写，名为Grad-CAM++：深度卷积网络的改进视觉解释，Grad-CAM++。在本文中：Grad-CAM++，基于Grad

woshicver·2022-11-24 05:35

提升深度卷积网络可解释性Grad-CAM++(1): Improved Visual Explanations for Deep Convolutional Networks

作者：19届lz论文：《ImprovedVisualExplanationsforDeepConvolutionalNetworks》问题:虽然Grad-CAM等基于梯度的方法生成的可视化为CNN模型所做的预测提供了解释，并提供了预测类的细粒度细节，但这些方法有局限性例如，当定位多个出现的同一类对象时此外，对于单个对象图像，Grad-CAM热图通常不能完整地捕获整个对象贡献:虽然存在几种可视化CN

中南大学苹果实验室·2022-11-24 05:28

【深度学习】R-GCN的dgl官方代码解读（entity classification）

RGCNLayer：单层卷积网络先全部摆出来，然后再着重看几个部分。classRGCNLayer(nn.Module):def_

逍遥de鱼·2022-11-24 05:55

图卷积节点分类_在节点分类任务上训练图卷积网络

图卷积节点分类ThisarticlegoesthroughtheimplementationofGraphConvolutionNetworks(GCN)usingSpektralAPI,whichisaPythonlibraryforgraphdeeplearningbasedonTensorflow2.WearegoingtoperformSemi-SupervisedNodeClassifi

weixin_26713521·2022-11-24 04:15

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