双流卷积网络

学习PGL课程：图卷积网络GCN、图注意力网络GAT

图卷积网络计算公式（1）邻接矩阵解释（2）度矩阵：表示节点与之相连节点的个数(包括自环)（3）H(l)：表示第l次迭代的节点特征，节点特征向量或矩阵。对公式进行简化后：因此AH表示为节点的信息传递。
在平凡生活中挣扎·2022-11-21 06:01

图神经网络

在本文中，我们将图神经网络划分为五大类别，分别是：图卷积网络（GraphConvolutionNetworks，GCN）、图注意力网络（GraphAttentionNetworks）、图自编码器（GraphAutoencoders
凌凌漆1997·2022-11-21 02:48

ST-GCN复现以及配置环境遇到的问题（Colab）

ST-GCN复现以及配置环境遇到的问题（Colab）ST-GCN介绍：解读：基于动态骨骼的动作识别方法ST-GCN（时空图卷积网络模型）_浪浪的博客-CSDN博客这里我就不多介绍了，大家可以别的地方看看
Niki173·2022-11-21 01:30

实验六 卷积神经网络（3）LeNet实现MNIST

（选做）总结卷积神经网络5.3基于LeNet实现手写体数字识别实验在本节中，我们实现经典卷积网络LeNet-5
岳轩子·2022-11-21 00:45

深度学习（4）：基于深层卷积网络实现车牌识别

目的：基于深层卷积神经网络结合CTC损失函数对车牌进行识别，通过对车牌数据集进行训练获得识别模型，并验证模型性能和将模型进行应用。一、原理了解深层卷积神经网络构建方法和基本原理熟悉目标识别相关算法的常规训练流程掌握CTC损失函数的基本原理CTC的全称是ConnectionistTemporalClassification.这个方法主要是解决神经网络label和output不对齐的问题（Alignm
流萤数点·2022-11-21 00:54

这就是神经网络 9：深度学习-语义分割-FCN、U-Net、SegNet

FCN简介FCN全称是‘FullyConvolutionalNetworks’,也就是全卷积网络。这个网络去掉了全连接层，网络结构里只有卷积（池化和反卷积）操作。
yuanlulu·2022-11-20 21:02

深度学习，语义分割---FCN （Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation）

贡献：a)为语义分割引入了端到端的全卷积网络端到端：输入是原始数据，输出是最后的结果，特征可以自己去学习，所以特征提取这一步也就融入到算法当中，不需要人来干预了。
走火入魔之AI·2022-11-20 21:57

（科普快餐）语义分割经典论文--1：FCN（深度学习语义分割开山作）

介绍：受AlexNet、GoogleNet的影响深度学习方法在语义分割领域得到了重启，全卷积网络（FullyConvolutionalNetworks，FCN）的出现也让语义分割领域展开了新时期的进程。
幼儿园级科研人士·2022-11-20 21:33

卷积神经网络(CNN)原理详解

我们来看一下卷积网络的整体结构什么样子。其中包含了几个主要结构卷积层（Conv
IT之一小佬·2022-11-20 19:00

(四) 深度学习笔记 ｜卷积神经网络(CNN)

一、什么是卷积神经网络卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）又叫卷积网络（ConvolutionalNetwork），是一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络
Viviana-0·2022-11-20 19:00

基于 pytorch模型猫狗图片识别

一步步带你敲卷积网络识别猫狗图片算法，步骤详细思路清晰。本文章利用模块化模型解决猫狗图片识别问题。
爱学习的Gunther·2022-11-20 17:50

【文献学习】 2021 Deep-Waveform: A Learned OFDM Receiver Based on Deep Complex Convolutional Networks

2018版https://arxiv.org/abs/1810.071812018译文参考文章参考文章深波：一种基于深复卷积网络的学习OFDM接收机：V结果评估OFDM系统和衰落信道配置如表III所示，
Joanne Sherkay·2022-11-20 16:59

U-Net: Convolutional Networks for Biomedical

论文阅读：U-Net:ConvolutionalNetworksforBiomedicalImageSegmentation摘要：传统的网络对数据的要求特别多，但是作者提出了一个全新的网络既所谓的“完全卷积网络
天热写代码不吹空调·2022-11-20 15:00

视频时序动作识别（video action recognition）介绍

一、视频时序动作识别算法分类根据网络的工作方式，可以将视频时序动作识别算法大致分为四大类：采用2D卷积的方法采用3D卷积的方法双流法引入VLAD的方法1.1采用2D卷积的方法《TSM:TemporalShiftModuleforEfficientVideoUnderstanding
ce0b74704937·2022-11-20 13:57

目标检测之Faster RCNN详解

该算法最大的创新点是提出了RPN（RegionProposalNetwork）网络，利用Anchor机制将区域生成与卷积网络联系到一起，将检测速度一举提升到17FPS，而且在VOC2012测试集
一颗磐石·2022-11-20 12:16

T-MGCN时间多图卷积网络用于交通流预测

T-MGCN时间多图卷积网络用于交通流预测1.文章信息《TemporalMulti-GraphConvolutionalNetworkforTrafficFlowPrediction》这是发表在IEEETransactiononIntelligentTranspotationSystem
当交通遇上机器学习·2022-11-20 12:49

NNDL 实验六 卷积神经网络（3）LeNet实现MNIST

（选做）心得体会ref5.3基于LeNet实现手写体数字识别实验在本节中，我们实现经典卷积网络LeNet-5，并进行手写体数字识别任务。5.3.1数据手写体数字识别是计算机视觉中最常用的
cdd04·2022-11-20 12:36

模式分类识别 | Python实现基于TCN时间卷积网络实现模式分类识别

模式分类识别|Python实现基于TCN时间卷积网络实现模式分类识别目录模式分类识别|Python实现基于TCN时间卷积网络实现模式分类识别效果一览文章概述模型描述程序设计参考资料效果一览文章概述TCN
小橘算法屋·2022-11-20 12:05

图神经网络 | Python实现基于T-GCN时间图卷积网络模型的交通预测

图神经网络|Python实现基于T-GCN时间图卷积网络模型的交通预测目录图神经网络|Python实现基于T-GCN时间图卷积网络模型的交通预测效果分析基本描述模型结构程序实现参考资料效果分析基本描述准确
小橘算法屋·2022-11-20 12:58

GCN图卷积网络 | 介绍

目录0前言1基于空间域的GCN[2]2基于谱域的GCN2.1拉普拉斯矩阵2.2为什么GCN要用拉普拉斯矩阵？2.3拉普拉斯矩阵的谱分解（特征分解）2.4卷积的定义2.5傅里叶变换2.5Graph上的傅里叶变换及卷积3深度学习中GCN的演变3.1SpectralCNN3.2Chebyshev谱CNN（ChebNet）3.3CayleyNet3.4一阶ChebNet（1stChebNet）-GCN4G
Yanir7·2022-11-20 11:42

TCN代码详解-Torch (误导纠正)

他们三个人的研究建议我们，对于某些序列预测（音频合成、字级语言建模和机器翻译），可以考虑使用卷积网络结构。关于TCN基本构成和他们的原理有相当多的博客已经解释的很详细的了。
jh035512·2022-11-20 11:17

CoAtNet Marrying Convolution and Attention for All Data Sizes 论文学习

AbstractTransformers在计算机视觉任务上得到了越来越多的关注，但仍落后于SOTA卷积网络。
calvinpaean·2022-11-20 10:25

通过Network Slimming学习高效卷积网络

1.文章信息本文是2017年发表在计算机视觉领域顶会ICCV的一篇文章，被引量已经达到了1214次，是引用比较广泛的一种模型剪枝方法，作者来自清华大学、英特尔中国实验室、复旦大学和科内尔大学。2.摘要许多实际应用中的卷积神经网络（CNN）的发展和部署在很大程度上受到其高计算成本的阻碍。文章提出了一种新的CNN学习方案：1）减小模型尺寸2）减少运行时内存占用3）在不影响准确性的情况下，减少计算操作的
当交通遇上机器学习·2022-11-20 10:35

卷积神经网络：FPN

FPN为了增强语义性，传统的物体检测模型通常只要在深度卷积网络的最后一个特诊图上进行后续操作，而这一层对应的下采样率(图像缩小的倍数)通常又比较大，如16、32，造成小物体在特征图上的有效信息较少，小物体的检测性能会急剧下降
丁天牛·2022-11-20 10:55

【剪枝算法】通过网络瘦身学习高效的卷积网络Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming论文翻译

此论文翻译仅仅用于自己方便学习。译文来自其他处。在许多实际应用中部署深度卷积神经网络（CNN）很大程度上受到其计算成本高的限制。在本文中，我们提出了一种新的CNNs学习方案，能同时1）减小模型大小;2）减少运行时内存占用;3）在不影响准确率的情况下降低计算操作的数量。这种学习方案是通过在网络中进行通道层次稀疏来实现，简单而有效。与许多现有方法不同，我们所提出的方法直接应用于现代CNN架构，引入训练
march of Time·2022-11-20 10:18

卷积神经网络——FPN论文翻译

在本文中，我们利用深度卷积网络固有的多尺度、金字塔层
helpburn·2022-11-20 10:10

剪枝算法：通过网络瘦身学习高效卷积网络

摘要原文链接：https://arxiv.org/abs/1708.06519深度卷积神经网络(CNNs)在现实世界中的应用很大程度上受到其高计算成本的阻碍。在本文中，我们提出了一种新的cnn学习方案，以同时减小模型的尺寸;2)减少运行时内存占用;3)在不影响精度的前提下，降低计算操作的数量。这是通过在网络中以一种简单但有效的方式强制通道级稀疏性来实现的。与许多现有的方法不同，所提出的方法直接适用
AI浩·2022-11-20 10:31

NNDL 实验六 卷积神经网络（3）LeNet实现MNIST

（选做）总结心得体会参考链接5.3基于LeNet实现手写体数字识别实验在本节中，我们实现经典卷积网络LeNet-
凉堇·2022-11-20 08:16

EDVR: Video Restoration with Enhanced Deformable Convolutional Networks阅读笔记

EDVR:VideoRestorationwithEnhancedDeformableConvolutionalNetworksEDVR：基于增强可变形卷积网络的视频恢复论文：https://arxiv.org
写Bug的小廉·2022-11-20 07:22

【深度学习】总有些哪些大胆又新奇的卷积网络结构设计

作者&编辑|言有三你大概已经见惯了基本的卷积结构，对残差网络也了如指掌，对分组卷积也烂熟于心，也知道模型压缩的一些技巧，不过今天这里要说的，大部分同学可未必知道噢。大众的模型结构咱们不讲，今天从卷积方式，通道变化，拓扑结构等各方面给大家介绍几个模型，立志于在这个方向发文章的同学，可要看仔细了。1渐变的宽度-金字塔结构这是一个通道数的变化方式相关的网络结构。有三AI知识星球-网络结构1000变Pyr
风度78·2022-11-20 07:34

目标检测模型、卷积网络的感受野与分形特征

概述最近几年深度学习的快速发展对目标检测（ObjectDetection）领域也产生了巨大的影响，各种SOTA（StateofArt）的模型也层出不穷，包括但不限于Faster-RCNN，YOLO，SSD，FCOS等等，很多时候我们看论文和模型容易陷入其复杂的细节之中，而得不到全局的视野，尤其是像Yolo系列各种堆版本也是看的眼花缭乱。事物的发展也许就是这样的吧，刚开始都是很复杂的，或者想的很复杂
_pinnacle_·2022-11-20 07:30

图神经网络论文阅读(十一) Hierarchical Graph Convolutional Networks for Semi-supervised，IJCAI2019

为了增加接收域，我们提出了一种新的半监督节点分类的深度层次图卷积网络（HierarchicalGraphConvolutionalNetwork(H-GCN)）。
五月的echo·2022-11-20 06:15

(CVPR 2020) 3D-MPA: Multi Proposal Aggregation for 3D Semantic Instance Segmentation

我们提出了一种以对象为中心的方法，该方法生成实例提议，然后是图卷积网络，该网络能够在相邻提议之间进行更高级别的交互。
fish小余儿·2022-11-20 06:44

图神经网络入门（三）GAT图注意力网络

往期文章图神经网络入门（一）GCN图卷积网络图神经网络入门（二）GRN图循环网络注意机制已成功用于许多基于序列的任务，例如机器翻译，机器阅读等等。与GCN平等对待节点的所有邻居相比，注意力
weixin_45519842·2022-11-20 05:09

Github复现之TransUNet（Transformer用于语义分割）

很明显，结构里那个Transformer层都是类似的，感觉只要用一下那个层，包装一下，发文章会比纯做卷积网络创新相对轻松些，目前我只用了TransUNet，也没有怎么训练，还没法给出实际效果的好坏评价，
如雾如电·2022-11-20 05:27

论文(三):Dual-stream Multiple Instance Learning Network for Whole Slide Image Classification

Dual-streamMultipleInstanceLearningNetworkforWholeSlideImageClassificationwithSelf-supervisedContrastiveLearning基于自监督对比学习的病理图像分类双流多实例学习网络
小王不叫小王叭·2022-11-20 05:34

gcn语义分割_用图卷积网络解决语义分割问题

来自中科院自动化所和北京中医药大学的研究者另辟蹊径，提出用图卷积网络解决语义分割问题。
weixin_39620535·2022-11-20 03:26

CNN经典模型发展进程

CNN)模型结构【CNN常见模型1】CNN基础知识和经典CNN模型汇总【CNN常见模型2】经典CNN模型汇总【CNN常见模型3】经典CNN模型汇总【深度学习】卷积神经网络CNN结构发展整理（图像分类）卷积网络在本质上是一种输入到输出的映
一个魁梧的中年男人·2022-11-20 01:30

EfficientFormer | 苹果手机实时推理的Transformer模型，登顶轻量化Backbone之巅

然而，由于大量的参数和模型设计，例如注意力机制，基于ViT的模型通常比轻量级卷积网络慢几倍。因此，应用部署ViT具有很大的挑战性，尤其是在移动设备等资源受限的硬件上。最近的很多工作都试图通过网络
Tom Hardy·2022-11-20 01:27

Spherical Convolution

摘要本文主要围绕2D，3D卷积网络讨论一下SphericalConvolution（球核卷积），并展现其在3D模型特征提取上的优势。
一个普通的求学者·2022-11-20 01:23

吴恩达深度学习 | (16) 卷积神经网络专项课程第一周学习笔记

目录1.计算机视觉2.边缘检测示例3.更多边缘检测内容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？
CoreJT·2022-11-19 22:28

PyTorch：生态简介

比如对于计算机视觉，有TorchVision、TorchVideo等用于图片和视频处理；对于自然语言处理，有torchtext；对于图卷积网络，有PyTorchGeometri
uncle_ll·2022-11-19 22:28

【Nan‘s 吴恩达深度学习笔记】第四课第一周 卷积神经网络

ConvolutionalNeuralNetworks1.1计算机视觉(Computervision)边缘检测垂直边缘过滤器选择PaddingValid卷积Same卷积步长(Stride)1.6三维卷积1.7单层卷积网络卷积层
Liareee·2022-11-19 22:22

B站吴恩达深度学习视频笔记（19）——卷积网络的边缘检测

前言从本篇笔记我们正式开始学习卷积神经网络。卷积运算是卷积神经网络最基本的组成部分，使用边缘检测作为入门样例。在这个笔记中，你会看到卷积是如何进行运算的。在之前的笔记中，我说过神经网络的前几层是如何检测边缘的，然后，后面的层有可能检测到物体的部分区域，更靠后的一些层可能检测到完整的物体，这个例子中就是人脸。在这个视频中，你会看到如何在一张图片中进行边缘检测。边缘检测让我们举个例子，给了这样一张图片
nine_mink·2022-11-19 22:49

吴恩达深度神经网络笔记—残差网络ResNet

残差网络的搭建利用上周学的keras框架，搭建一个深层次的卷积网络，越深的网络在实际上非常难以训练。残差网络就是为了解决深网络的难以训练的问题的。首先我们要实现基本的残差块。
管二三·2022-11-19 22:18

[论文翻译]A SURVEY ON DEEP LEARNING METHODS FOR SEMANTIC IMAGE SEGMENTATION IN REAL-TIME

文章地址：https://arxiv.org/pdf/2009.12942.pdf文章目录一、文章简介二、正文翻译摘要：1.Introduction2.语义分割的历史3.图像语义分割的深度学习方法3.1全卷积网络
糊面包包专属·2022-11-19 22:15

Graph Heterogeneous Multi-Relational Recommendation （AAAI 2021）

为了探索高跳异构用户-物品交互，我们利用图卷积网络(GraphConvoluti
Lisa_is_cute·2022-11-19 19:00

【论文阅读】Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation【CVPR,PAMI】

摘要我们的研究表明，卷积网络通过端到端、像素到像素的训练，在语义分割方面比之前的最佳结果有所提高我们的关键见解是构建完全卷积网络，它接受任意大小的输入，并产生相应大小的输出，并具有有效的推理和学习我们将当代分类网络
Catmull·2022-11-19 19:29

【2019-TGRS】Aerial LaneNet: Lane-Marking Semantic Segmentation in Aerial Imagery Using Wavelet-Enhanc

概述针对航空影像的车道线分割，提出了一种基于小波变换增强的对称全卷积网络(FCN)。使用定制的损失函数和新的数据增强步骤，来解决车道标志像素数量与背景像素数量不平衡的问题。
PRSer_Carrot·2022-11-19 19:20

论文阅读：Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation

论文阅读：FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation这篇文章是关于将全卷积网络端到端（End-to-End)地训练，并将其用于语义分割。
萌笙·2022-11-19 19:19
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