双流卷积网络第40页

NeurIPS2022｜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)常对度小节点的预测性能较差，在广泛存在的度呈长尾分布的图上表现出结构不

AITIME论道·2022-11-09 15:22

论文研读（三）：FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection

补充内容:论文研读（三）：FCOS:FullyConvolutionalOne-StageObjectDetection补充第一页论文题目：FCOS：全卷积网络的单阶段目标检测算法第二页Motivations

@彼岸花·2022-11-08 21:18

图像语义分割python_深度学习第34讲：图像语义分割经典论文研读之 FCN 全卷积网络...

作者：louwill个人公众号：机器学习实验室，致力于数据科学、机器学习和深度学习的应用与研究。有着多年的R语言和Python编程经验配套视频教程：Python机器学习全流程项目实战精https://edu.hellobi.com/course/284涵盖需求分析->数据采集->数据清洗与预处理->数据分析与可视化->特征工程->机器学习建模->模型调优->报告输出。以Python为工具实现机器学

weixin_39679718·2022-11-08 21:15

【吴恩达深度学习编程作业】4.2深度卷积网络——Keras入门与残差网络的搭建

参考文章：Keras入门与残差网络的搭建结果就是笑脸检测并不准确，手势识别也不准确。1.Keras入门——笑脸识别main.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlib.pyplotimportimshowfromkeras.layersimportInput,Dense,Activation,ZeroPadding2D,B

贪钱算法还我头发·2022-11-08 19:21

Lesson 16.10&16.11&16.12&16.13 卷积层的参数量计算，1x1卷积核&分组卷积与深度可分离卷积&全连接层 nn.Sequential&全局平均池化，NiN网络复现

深度学习模型天生就需要大量数据进行训练，因此每次训练中的参数量和计算量就格外关键，因此在设计卷积网络时，我们希望相似预测效果下，参数量越少越好。

Grateful_Dead424·2022-11-08 19:48

深度估计中的不确定度方法总结

***Uncertainty-AwareCNNsforDepthCompletion:UncertaintyfromBeginningtoEnd,提出了自监督的概率归一化的卷积网络，同时预测深度与不确定度

hitrjj·2022-11-08 13:16

用keras的cnn做人脸分类

使用Keras如果你需要一个深度学习库：可以很容易和快速实现原型（通过总模块化，极简主义，和可扩展性）同时支持卷积网络（vision）和复发性的网络（序列数据）。以及两者的组合。

m0_72431373·2022-11-08 01:13

DenseNet网络结构详解及代码复现

根据这一结果，我们提出了DenseNet（密集卷积网络）:对于每一层，所有前一层地特征图作为输入，而这一层地特征图用作所有后续层地输入。

何如千泷·2022-11-07 21:42

如何入手卷积神经网络

本文从基础入手，介绍了卷积网络的基本原理以及相关的其它技术，并利用卷积网络做了一个简单项目作为示例参考。想入手CNN的朋友不可错过~图源：Pix2PixHD这不是一张真实的照片，你可以新

Ooo。·2022-11-07 17:59

卷积神经网络超详细介绍（转载）

实现图像识别的任务4、CNN的特征5、CNN的求解6、卷积神经网络注意事项7、CNN发展综合介绍8、LeNet-5结构分析9、AlexNet10、ZFNet10.1意义10.2实现方法10.3训练细节10.4卷积网络可视化

jiege1123·2022-11-07 17:54

卷积神经网络超详细介绍

实现图像识别的任务4、CNN的特征5、CNN的求解6、卷积神经网络注意事项7、CNN发展综合介绍8、LeNet-5结构分析9、AlexNet10、ZFNet10.1意义10.2实现方法10.3训练细节10.4卷积网络可视化

南木Sir·2022-11-07 17:23

卷积神经网络（CNN）

卷积网络最初是受视觉神经机制的启发而设计的，是为识别二维形状而设计的一个多

我是你的春哥！·2022-11-05 14:55

PyTorch学习记录——PyTorch生态

Pythonpackage）和程序，这些优秀的工具包极大地方便了PyTorch在特定领域的使用，比如：计算机视觉，有TorchVision、TorchVideo等用于图片和视频处理；自然语言处理，有torchtext；图卷积网络

maximejia·2022-11-05 07:12

L4W2RN作业残差网络

你将学习如何使用残差网络（ResNets）构建非常深的卷积网络。理论上讲，更深的网络可以表现更复杂的特征。但实际上，它们很难训练。Heetal.引入的残差网络使你可以训练比以前实际可行的深层网络。

追寻远方的人·2022-11-03 20:31

详解Pytorch如何利用yaml定义卷积网络

目录定义卷积块定义一个Bottleneck传入参数将参数传入模型完整的代码大多数卷积神经网络都是直接通过写一个Model类来定义的，这样写的代码其实是比较好懂的，特别是在魔改网络的时候也很方便。然后也有一些会通过cfg配置文件进行模型的定义。在yolov5中可以看到是通过yaml文件进行网络的定义【个人感觉通过配置文件魔改网络有些不方便，当然每个人习惯不同】，可能很多人也用过，如果自己去写一个ya

·2022-11-03 14:12

（刘二大人）PyTorch深度学习实践-卷积网络（基础篇）

代码展示1.2结果展示2.关于padding参数2.1代码实现2.2结果展示3.关于stride参数(降低输出的宽和高)3.1代码展示（就是修改了padding换成stride）3.2结果展示4.使用卷积网络实现

Catherine_bling·2022-11-03 09:57

（刘二大人）PyTorch深度学习实践-卷积网络（基础篇作业）

1.所实现的模型结构2.代码展示importtorchimporttorchvision.datasetsfromtorchvisionimporttransformsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriter#追踪日志w

Catherine_bling·2022-11-03 09:57

（刘二大人）PyTorch深度学习实践-卷积网络（Advance）

1.1x1的卷积核的作用在width和height不变的基础上改变通道的数量减少计算量2.GoogLeNet中InceptionModule的实现2.1Inception块的代码实现importtorchimporttorch.nn.functionalasFclassInceptinA(torch.nn.Module):def__init__(self,channels):super(Incep

Catherine_bling·2022-11-03 09:25

卷积神经网络图像处理,卷积神经网络特征提取

如何利用卷积神经网络提取图像特征卷积神经网络有以下几种应用可供研究：1、基于卷积网络的形状识别物体的形状是人的视觉系统分析和识别物体的基础，几何形状是物体的本质特征的表现，并具有平移、缩放和旋转不变等特点

快乐的小荣荣·2022-11-02 15:43

CBNetV2简述

引言深度卷积网络的蓬勃发展使目标检测取得了很大的进展，一般来说，在基于神经网络的检测器中，骨干网络用于提取检测目标的基本特征，通常最初设计用于图像分类，并在ImageNet数据集上进行预训练，从直观上看

optimistic丶中·2022-11-01 14:50

SPPNet论文翻译-空间金字塔池化Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition

SPPNet的初衷非常明晰，就是希望网络对输入的尺寸更加灵活，分析到卷积网络对尺寸并没有要求，固定尺寸的要求完全来源于全连接层部分，因而借助空间金字塔池化的方法来衔接两者，SPPNet在检测领域的重要贡献是避免了

mengduanhonglou·2022-11-01 11:56

卷积神经网络架构

==ResNet==-里程碑式创新DenseNet-密集连接卷积网络1.LeNet-5第一个卷积神经网络，开始的目的是用来识别数字的。

闲看庭前梦落花·2022-11-01 11:25

深度学习系列45：图像恢复综述

1经典GAN方法1.1contextencode：U-net生成器2016年出现的基准的GAN算法，生成器为一个U型网络，判别器为多层卷积网络。损失包括像素级别的重建损失(L2)和鉴别器产

IE06·2022-11-01 11:54

金字塔场景解析网络（Pyramid Scene Parsing Network ）

最先进的场景解析框架主要基于全卷积网络(FCN)[26]。基于深度卷积神经网络(CNN)的方法提高了对对象的动态理解。对于准确的场景感知，知识图依赖于场景上下文的先验信息。我们发现，当前基于FCN

Mick..·2022-11-01 11:46

用于视觉识别的深度卷积网络中的空间金字塔池化

引言我们目睹了视觉领域的快速，革命性变化，主要是由深度卷积神经网络(CNNs)[18]和大规模训练数据的可用性[6]引起的。基于深度网络的方法最近在图像分类[16、31、24]，对象检测[12、444、24]，许多其他识别任务[22、27、32、13]，甚至非识别任务的现有技术上有了很大的改进。然而，在训练和测试cnn中存在一个技术问题:普遍的cnn需要固定的输入图像尺寸(例如，224×224)，

Mick..·2022-11-01 11:16

深度学习 - 从卷积神经网络开始理解认识深度学习

目录计算机生成图像原理：RGB三原色（red，green，blue）计算机显示一个像素点计算机显示多个像素点卷积神经网络什么是卷积卷积在干什么卷积网络又是什么卷积网络又在干什么计算机生成图像原理：RGB

昊昊该干饭了·2022-10-31 11:37

YoloV5+CARAFE:基于YoloV5+CARAFE的小目标检测算法训练

特征上采样是许多现代卷积网络架构（例如特征金字塔）中的关键操作。其设计对于密集预测任务（如对象检测和语义/实例分割）至关重要。

汤姆&·2022-10-31 03:59

多尺度动态图卷积神经网络----Multi-scale Dynamic Graph Convolutional Network for Hyperspectral Image Classificati

为了缓解这一缺点，我们考虑采用最近提出的图卷积网络（GCN）进行高光谱图像分类，因为它可以对任意结构的非欧几里德数据进行

你这个代码我看不懂.·2022-10-30 07:20

【论文翻译】Cluster-GCN：用于训练深度和大型图卷积网络的高效算法

Cluster-GCN:AnEfficientAlgorithmforTrainingDeepandLargeGraphConvolutionalNetworks聚类GCN：一种用于深度学习和大型图卷积网络的高效算法摘要训练一个大规模的

BinBalll·2022-10-30 07:43

【GCN】图卷积网络 Graph Convolutional Networks

1.Basic上面左图是2D卷积神经网络，其输入是4行4列的矩阵，通过卷积核逐步移动实现对整个输入的卷积操作；而右图输入是图网络，其结构和连接是不规则的，无法像卷积神经网络那样实现卷积操作，由此提出图卷积网络

小白学视觉·2022-10-30 07:12

计算机视觉知识点汇总

ARM优化CPU硬件基础数字图像处理深度学习基础知识矩阵乘优化经典卷积网络神经网络量化与压缩模型剪枝轻量网络设计方法目标检测网络评价指标语义分割3D视觉计算机视觉基础知识Pytorch框架Caffe框架编程语言模型部署

嵌入式视觉·2022-10-30 07:09

举个例子，如何用GCN图卷积神经网络实现摔倒监测？

图卷积网络(GCN)已被证明是一种有效的基于图的半卷积网络框架监督学习应用。GCN的核

AI科技大本营·2022-10-30 07:06

动手深度学习：计算机视觉——语义分割

目录图像分割和实例分割PascalVOC2012语义分割数据集预处理数据自定义语义分割数据集类读取数据集整合所有组件转置卷积填充、步幅和多通道与矩阵变换的联系使用矩阵乘法来实现卷积使用矩阵乘法来实现转置卷积使用全卷积网络

iwill323·2022-10-28 20:27

计算机视觉 Computer Vision Chaper9 目标检测上

文章目录目标检测ILSVRC竞赛区域卷积网络R-CNN系列R-CNNSPP-NETFastR-CNNFasterR-CNN目标检测ILSVRC竞赛区域卷积网络R-CNN系列两个步骤：1）提取物体区域；2

大叔爱学习.·2022-10-28 15:33

【机器学习】求矩阵的-1/2次方的方法

目录一、背景描述二、D^(-1/2)的理论基础三、代码实现四、总结一、背景描述今天在看如下论文的时候：态势感知+图卷积网络在电力系统连锁故障中的应用-机器学习文档类资源-CSDN文库https://download.csdn.net

Rachel MuZy·2022-10-28 14:19

深度学习（PyTorch）——循环神经网络（RNN）基础篇四

就像卷积网络是专门用于处理网格化数据的神经网络。RNN的思想是利用序列化的信息。在传统的神经网络中，我们假设所有输入和输出彼此独立。但对于许多任务而言，这个假设有问题。例如你想预测句子中的下一个单词，

清泉_流响·2022-10-28 05:30

论文超详细精读|六千字：ST-GCN

湘粤Ian·2022-10-26 15:52

mask r-cnn的理解

fastrcnn的改进RPNfeaturemap卷积层-池化层-全连接层GroundTruthMaskR-CNN边框bbox回归IoU交并比Anchorbox与fasterrcnn的区别FPN特征金字塔FCN全卷积网络

乖乖怪123·2022-10-26 10:04

AMP Tensor Cores节省内存PyTorch模型详解

此外，卷积网络最早是由Yannlecun在1998年提出的，用于数字分类，他使用了一个卷积层。但是直到2012年

·2022-10-25 16:36

论文笔记（2）：Deep Crisp Boundaries: From Boundaries to Higher-level Tasks

--------------------------------------------------------------------------------------------译文摘要：在深度卷积网络

weixin_30702887·2022-10-24 07:45

论文笔记系列：经典主干网络（一）-- VGG

深度卷积神经网络VGG前言：VGGNet是由牛津大学视觉几何小组（VisualGeometryGroup,VGG）提出的一种深层卷积网络结构，他们以7.32%的错误率赢得了2014年ILSVRC

GoAI·2022-10-24 07:30

FCGF论文阅读笔记

通过一个3D的全卷积网络的一次pass，即可得到几何特征。同

Codefmeister·2022-10-24 07:52

【步态识别】基于CNN、步态能量图+HOG特征提取的步态识别算法的MATLAB仿真

然后我这里介绍下我们的改进思路，改进思路如下所示：此外，影响卷积网络的参数主要为学习率的设置，然后我们通过WOA优化算法计算最优的学习率。

fpga和matlab·2022-10-23 16:08

卷积神经网络的实际应用,卷积神经网络应用举例

卷积网络的特点主要是卷积核参数共享，池化操作。

aifans_bert·2022-10-23 16:38

论文超详细精读|万字：2s-AGCN

湘粤Ian·2022-10-23 15:32

成都·永安湖城市森林公园一览

永安湖城市森林公园位于成都市双流区永安镇，是在原永安水库的基础上建设的。公园景色美丽，森林气息浓郁。你可以沿着绿道骑车，也可以顺着湖边栈道散步，还可以从空中廊桥俯瞰城市森林公园景色。

普利文·2022-10-23 10:03

【机器学习】图卷积网络GCN的原理及Pytorch实现

一、背景知识1.1GCN的作用欧几里得结构：CNN处理的数据是矩阵形式，就是以像素点排列成的矩阵为基础。称为EuclideanStructure，欧几里得结构。拓扑结构(图结构)：GCN处理的数据是图结构，即NonEuclideanStructure非欧几里得结构，拓扑结构。如社交网络连接，信息网络等等。对于Noneuclideanstructure的数据，卷积神经网络就没有用了。对于卷积神经网络

CC‘s World·2022-10-23 09:58

FSCE: Few-Shot Object Detection via Contrastive Proposal Encoding

Few-ShotObjectDetectionviaContrastiveProposalEncoding论文：Few-ShotObjectDetectionviaContrastiveProposalEncoding(CVPR2021)Introduction深度卷积网络的学习一般都需要大量的标记数据进行训练

没拖拉机的斯基·2022-10-23 07:57

五种经典卷积神经网络

LeNetAlexNetVGGNetInceptionNetResNet小结本文使用六步法分别实现LeNet（1998）、AlexNet（2012）、VGGNet（2014）、InceptionNet（2014）、ResNet（2015）除了卷积网络的

墨夜之枫·2022-10-22 20:22

机器学习之深度学习卷积神经网络，实现基于CNN网络的手写字体识别

__init__()'''一般来说，卷积网络包括以下内容：1.卷积层2.神经网络3.池化层'''s

南蓬幽·2022-10-22 09:11

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