双流卷积网络

基于Pytorch搭建深度学习模型

卷积神经网络在本质上是一种输入到输出的映射，它能够学习大量的输入与输出之间的映射关系，而不需要任何输入和输出之间的精确的数学表达式，只要用已知的模式对卷积网络
x+x=2x·2022-09-20 07:18

2、目标检测 SPP-Net（翻译+标注）

用于视觉识别的深度卷积网络空间金字塔池化方法SpatialPyramidPoolinginDeepConvolutionalNetworksforVisualRecognition摘要当前深度卷积神经网络
alex1801·2022-09-19 11:09

神经网络训练数据集大小,神经网络输入图片大小

如果是全卷积网络，那么对于输入的图像分辨率要求不高，可以大小随意，不过多少应该会有影响。不过如果其中含有全连接层就需要保证输入图像大小一致，可以通过线性插值的方式进行放缩。
快乐的小荣荣·2022-09-17 14:25

视频超分辨率深度学习模型设计（一）

目录图像超分与去噪视频与图像区别和难点视频帧对齐视频帧融合视频超分与去噪方案分析方案分析:感知能力不够强方案分析:时序信息不充分方案分析:特征表达不高效改进方案实验结果方案总结方案优缺点图像超分与去噪卷积网络在超分辩和去噪上泛应用
查志熙·2022-09-17 07:26

【语义分割】6、DeepLabV3：Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation

AtrousSpatialPyramidPoolingmodule作者开篇抛出了两个问题：目前的深度卷积网络虽然可以提取抽象的高层语义信息，但丢失了细节的空间信息故本文使用了atrousconvolution
呆呆的猫·2022-09-15 12:47

DeepLabV3(Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation)

目录1.DeepLabV3的提出2.四种不同类型的全卷积网络（1）图像金字塔（Imagepyramid）（2）Encoder-decoder（3）更深的空洞卷积（4）空间金字塔池化（SpatialPyramidPooling
Keep_Trying_Go·2022-09-15 12:35

【AI周报】无需训练自动扩展的视觉Transformer来了；达摩院推出新型预训练对话模型，取得显著提升

当前VisionTransformers（ViT）领域有两个主要的痛点：1、缺少对ViT进行设计和扩展的有效方法；2、训练ViT的计算成本比卷积网络要大得多。为了解决这两个问题，来自得克
极链AI云·2022-09-13 20:25

吴恩达深度学习笔记（四）

吴恩达深度学习笔记（四）卷积神经网络CNN-第二版卷积神经网络深度卷积网络：实例探究目标检测特殊应用：人脸识别和神经风格转换卷积神经网络编程作业卷积神经网络CNN-第二版卷积神经网络更新部分：1.122.82.92.103.113.123.133.14
love_lqz·2022-09-11 07:23

深度学习（三）——卷积神经网络

目录链式反向梯度传导卷积神经网络一卷积层卷积神经网络一功能层经典的卷积网络模型结构AlexNetVGGGoogLeNetResNetDeepFaceU-Net链式反向梯度传导1、链式法则的计算2、神经网络中链式法则
yfqh9588·2022-09-10 07:50

深度学习——卷积神经网络01

文章目录链式反向梯度传导示例卷积神经网络（附参考来源）卷积层convolutionallayer池化层PoolingLayerZeroPaddingFlatten层和全连接层FullyConnectedLayer卷积层关键参数卷积问题卷积网络功能层链式反向梯度传导链式法则
菜小雨·2022-09-10 07:42

深度学习——卷积神经网络压缩方法总结（等待补充）

卷积网络压缩方法总结卷积网络的压缩方法一，低秩近似二，剪枝与稀疏约束三，参数量化四，二值化网络五，知识蒸馏六，浅层网络我们知道，在一定程度上，网络越深，参数越多，模型越复杂，其最终效果越好。
小陈phd·2022-09-10 07:40

bp神经网络图像特征提取,卷积神经网络特征提取

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，所以在模式识别领域，对于形状的分析和识别具有十分重要的意义
小浣熊的技术·2022-09-08 07:10

卷积网络识别好莱坞明星

>-**本文为[365天深度学习训练营](https://mp.weixin.qq.com/s/k-vYaC8l7uxX51WoypLkTw)中的学习记录博客**>-**参考文章：365天深度学习训练营-第6周：好莱坞明星识别（训练营内部成员可读）**>-**原作者：[K同学啊|接辅导、项目定制](https://mtyjkh.blog.csdn.net/)**目录一前期工作1.设置GPU或者cp
重邮研究森·2022-09-08 07:03

11.自编码器及变分自编码器

编码就是数据降维，解码就是升维，之前的神经网络与卷积网络都叙述过，不再赘诉。2.去噪自编码(DenoisingAE)去噪自编码与自编码器类似，都是编码与解码的过程。
不要瞎胡闹·2022-09-06 19:03

【PyTorch笔记】60分钟入门PyTorch——神经网络（用PyTorch构建一个神经网络）

文章目录NeuralNetworks1.神经网络卷积网络2.定义网络3.损失函数4.反向传播5.更新权重NeuralNetworks1.神经网络torch.nn包可以用来构建神经网络，nn包依赖于autograd
is_colorful·2022-09-06 07:25

(CVPR 2019) PointConv: Deep Convolutional Networks on 3D Point Clouds

PointConv可以应用于点云来构建深度卷积网络。我们将卷积核视为由权重和密度函数组成的3D点的局部坐标的非线性函数。对于给定的点，权函数通过多层感知器网络和密度函数通过核密度估计来学习。
fish小余儿·2022-09-06 07:16

浅谈GCN

Step2：进行特征计算①邻接矩阵的改变②度矩阵的改变③Attention机制Step3：训练参数www的加权Step4:层数的迭代三：总结一：GCN与GNN的区别GNN指的是图神经网络，而GCN指的是图卷积网络
江南綿雨·2022-09-05 18:11

深度学习入门必读：深度学习中的各种卷积网络（上篇）（转载）

context=%7B%22nid%22%3A%22news_9518186116763200181%22%7D&n_type=0&p_from=1雷锋网AI科技评论按：深度学习中的各种卷积网络大家知多少
mning_master0·2022-09-05 09:55

小目标检测综述

包含基础骨干（卷积网络、转
南京比高IT·2022-09-03 15:23

小物体的目标检测的研究综述

关于小目标检测算法的研究综述小目标研究的难点小目标研究算法的现状自己对于小目标算法的理解小目标检测的难点在我们平常的数据集中，大多数都是中等和偏大的物体，小目标属性相对偏少小目标在原始图像中一般只占0.02-0.05左右，而我们做目标检测任务时通常会用卷积网络去提取图片的特征
Jack11998·2022-09-03 15:20

06-迁移学习：用基于 ImageNet 训练的权重的 MobileNet V2 模型进行猫狗分类

文章目录1.数据预处理1.1数据下载2.从预训练卷积网络创建基础模型3.特征提取3.1冻结卷积基3.2添加分类头3.编译模型4.训练模型5.微调5.1解冻模型的顶层5.2编译模型5.3继续训练模型6.评估和预测
美式咖啡不加糖x·2022-09-01 11:59

《神经网络与深度学习》-卷积神经网络

卷积1.1互相关1.2卷积的变种1.2.1转置卷积1.2.2空洞卷积1.3卷积的数学性质1.3.1交换性1.3.2导数2.卷积神经网络2.1用卷积代替全连接2.2卷积层2.3汇聚层（池化层）2.4典型的卷积网络结构
你电吴彦祖·2022-09-01 07:55

人大提出交互协同的双流视觉语言预训练模型COTS，又快又好！

最近，具有高推理效率的CLIP和ALIGN等双流方法也显示出了可观的性能，但是它们只考虑了两个流之间的实例级对齐（因此仍有改进的空间）。
·2022-08-31 10:35

深度学习中的卷积网络简介

卷积网络(convolutionalnetwork)也叫做卷积神经网络(convolutionalneuralnetwork,CNN)，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。
喜欢打酱油的老鸟·2022-08-31 07:28

收破烂的女人

像一枚扭曲的硬币落到地上她的声音在小区的正午聒噪地响起它把我引向一个黝黑的女人恰如一只蚂蚁，吃力地拖着与身体不相称的重物在太阳光下匆忙爬行她不是一个人她们是一群讨生活的女人游走在异乡的大街小巷从城东头绕到西头从早晨吆喝到黄昏有时，她们的背上裹着一个酣睡的婴儿有时，她们的三轮车后载着一双流鼻涕的儿女她们扯着她们的方言把小城的一角撕裂了一个缺口我总是能窥见繁华背后的阴冷我总是能摸到那些皱巴巴的笑容在喘
阿录0502·2022-08-30 18:50

11 种主要神经网络结构图解

尽管有无数的神经网络结构，这里有十一种对于任何深度学习工程师来说都应该理解的结构，可以分为四大类:标准网络、循环网络、卷积网络和自动编码器。
yepoyou·2022-08-25 17:09

CVPR 2022 | 卷积核大到31x31！涨点又高效！清华&旷视提出RepLKNet：视觉主干新网络...

当你在卷积网络（CNN）的深度、宽度、groups、输入分辨率上调参调得不可开交的时候，是否会在不经意间想起，有一个设计维度，kernelsize，一直如此显而易见却又总是被忽视，总是被默认设为3x3或
Amusi（CVer）·2022-08-25 13:12

视觉识别：CS231n卷积神经网络

原译文地址请猛戳这里目录：架构概述卷积网络层卷积层池化层归一化层全连接层将全连接层转换为卷积层卷积网络架构层模式层大小模式案例研究LeNetAlexNetZFNetGoogLeNetVGGNet计算考虑其他参考卷积神经网络
__Sunshine__·2022-08-25 07:57

04.卷积神经网络 —— week4. 人脸识别和神经风格迁移（编程作业）

人脸识别人脸验证使用卷积网络对人脸进行编码三元组损失函数人脸识别神经风格转换计算内容损失计算风格损失定义总成本优化公式最后：创建交互会话加载内容图像加载风格图像随机初始化生成的图像加载VGG16模型构建
涛涛酱·2022-08-24 15:10

知识表示学习（七）：TransGCN

受图卷积网络(GCN)在图数据建模中的成功启发，我们提出了一个统一的GCN框架，名为TransGCN，以解决此任务，其中同时学习关系和实体嵌入。
J_Xiong0117·2022-08-24 09:27

神经网络与卷积神经网络,深度残差卷积神经网络

深度残差网络是卷积网络的一种吗前馈神经网络、BP神经网络、卷积神经网络的区别与联系一、计算方法不同1、前馈神经网络：一种最简单的神经网络，各神经元分层排列AI爱发猫www.aifamao.com。
ai智能网络·2022-08-23 12:44

了解1D和3D卷积神经网络|Keras

我假设你已经大体上熟悉卷积网络的概念。2维CNN|Conv2D这是在Lenet-5架构中首次引入的标准卷积神
小白学视觉·2022-08-23 12:42

神经网络的图像识别技术,神经网络算法识别图像

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，所以在模式识别领域，对于形状的分析和识别具有十分重要的意义
幸福的小肥熊·2022-08-23 12:38

不用NAS，无需attention，只用3x3卷积和ReLU 的SOTA算法RepVGG

在这个卷积网络各种超参精确到小数点后三位的时代，你是否还记得五六年前的田园时代，堆几个卷积层就能涨点的快乐？
我爱计算机视觉·2022-08-23 07:12

卷积网络（Xception）动物识别

活动地址：CSDN21天学习挑战赛目录1.跑通代码2.代码分析2.12.22.32.42.52.63.补充tensorflow零基础入门学习_重邮研究森的博客-CSDN博客_tensorflow学习https://blog.csdn.net/m0_60524373/article/details/124143223>-本文为[365天深度学习训练营](https://mp.weixin.qq.co
重邮研究森·2022-08-23 07:41

（CVPR-2021）RepVGG：极简架构，SOTA性能，让VGG式模型再次伟大

在这个卷积网络各种超参精确到小数点后三位的时代，你是否还记得五六年前的田园时代，堆几个卷积层就能涨点的快乐？
JianqiuChen·2022-08-23 07:05

RepVGG：极简架构，SOTA性能，让VGG式模型再次伟大 | CVPR-2021

在这个卷积网络各种超参精确到小数点后三位的时代，你是否还记得五六年前的田园时代，堆几个卷积层就能涨点的快乐？
智源社区·2022-08-23 07:03

Pytorch速成教程

目录0简介1张量的概念和生成2自动微分2.1Tensor类2.2梯度3神经网络3.1定义网络3.2查看模型参数3.3测试网络3.4损失函数更新权重4训练分类器4.1数据处理生成Dataload4.2定义卷积网络
桦树无泪·2022-08-23 07:30

卷积神经网络与图像识别,图像分类卷积神经网络

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，所以在模式识别领域，对于形状的分析和识别具有十分重要的意义
快乐的小肥熊·2022-08-22 20:23

卷积神经网络相关理解与应用

卷积神经网络CNN底层原理探究前言CNN底层原理的浅显理解基本概念相关运算pooling卷积网络&全连接网络卷积网络的动机TextCNN写在后面前言本篇文章主要是写给自己看的，研一的时候也曾追求在数学原理上了解即将要学习的自然语言处理
李孟颖·2022-08-21 14:28

评估神经网络的计算模型,神经网络是参数模型吗

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，所以在模式识别领域，对于形状的分析和识别具有十分重要的意义
小浣熊的技术·2022-08-20 11:38

ACM MM 2021 | 面向多模态情绪识别的双流异质图递归神经网络

Two-StreamHeterogeneousGraphRecurrentNeuralNetworkforMulti-modalEmotionRecognition》，该论文以多模态情感数据的高精度分类为研究目标，提出了一种双流异质图递归神经网络进行多模态情绪数据的分类
PaperWeekly·2022-08-20 11:04

基于卷积网络的人脸表情识别及其应用

基于卷积网络的人脸表情识别及其应用前言一、人脸表情识别技术现状二、卷积神经网络技术概述1.卷积神经网络图像理解过程2.卷积神经网络组成结构3.卷积神经网络的优势三、人脸表情识别卷积网络模型1.模型搭建、
沙罗沙罗·2022-08-18 07:05

xml文件 卷积神经网络_深度学习之卷积神经网络——人脸识别实例

此外，关于卷积网络的简单了解也是一件很有必要的事情，可以有助于抄代码时的理解。人脸识别两部走人脸识别可以分为两大部分:人脸检测和人脸验证。前者，在图
李惠玥·2022-08-18 07:03

2、什么是Fine-tuning？

以下是常见的两类迁移学习场景：1卷积网络当做特征提取器。使用在ImageNet上预训练的网络，去掉最后的全连接层，剩余部分当做特征提取器（例如AlexNet在最后分类器前，是4096维的特征向量）
举一个栗子吖·2022-08-18 07:59

神经网络--轻量级分类网络回顾

mobileNet1.1mobileNetV11.2mobileNetV21.3mobileNetV32.shuffleNet3.squeezeNet三、参数量介绍1.时间复杂度1.1单个卷积层的时间复杂度1.2整个卷积网络的时间复杂度
sprd_xiaoqi·2022-08-16 17:56

论文主要要点记录《Rethinking BiSeNet For Real-time Semantic Segmentation》

摘要1.bisenet是流行的实时分割双流网络，但是其：基于从其他图像分类的主干预训练模型开始训练，对于图像分割可能效率不高使用额外的网路层获取空间信息编码，耗时长2.本文，降低特征维数并聚合在一起进行特征表示
_twinkle_·2022-08-14 14:59

吴恩达深度学习笔记- lesson4 卷积神经网络

Moreedgedetection）4.1.4Padding3.1.5卷积步长（Stridedconvolutions）4.1.6三维卷积（Convolutionsovervolumes）4.1.7单层卷积网络
廖梓强·2022-08-13 09:12

【转载】万字长文带你看尽深度学习中的各种卷积网络

https://mp.weixin.qq.com/s/1gBC-bp4Q4dPr0XMYPStXA机器学习算法与自然语言处理推荐来源：授权转载AI科技评论[aitechtalk]作者：丛末深度学习中的各种卷积网络大家知多少
程序员毛师傅·2022-08-13 07:27

何恺明团队新作：只用普通ViT，不做分层设计也能搞定目标检测

这种把Transformer“卷积网络”化的做法，也成为当前ViT研究领域的热门方向。但现在，何恺明团队的最新论文提出了不同的观点：在目标检测任务上，像SwinTransformer
视学算法·2022-08-12 15:44
上一页 39 40 41 42 43 44 45 46 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他