双流卷积网络第44页

译：Two-stream convolutional networks for action recognition in videos

该篇文章为视频识别十分经典的一篇论文也是入门文章，开创了比较经典的双流（时间流+空间流）神经网络，本人发现很多大神博主翻译的论文不是特别完整，故按照原文与个人理解整理完整翻译见下。

范玥·2022-07-17 07:10

Two-Stream Convolutional Networks for Action Recognition in Videos双流网络论文精读

Two-StreamConvolutionalNetworksforActionRecognitioninVideos双流网络论文精读论文：Two-StreamConvolutionalNetworksforActionRecognitioninVideos

Encounter84·2022-07-17 07:02

[头歌]-卷积神经网络—— AlexNet模型、简单的卷积网络的搭建——LeNet 模型

一、代码1.1简单的卷积网络的搭建——LeNet模型importtorchfromtorchimportnnclassLeNet(nn.Module):def__init__(self):super(LeNet

不吃黑巧克力也能活·2022-07-13 08:32

深度学习笔记（四）：卷积神经网络week2--深度卷积网络：实例探究

1.为什么要进行实例探究（Whylookatcasestudies）本周课程将主要介绍几个典型的CNN案例。通过对具体CNN模型及案例的研究，来帮助我们理解知识并训练实际的模型。典型的CNN模型包括：LeNet-5AlexNetVGG除了这些性能良好的CNN模型之外，我们还会介绍ResidualNetwork（ResNet）。其特点是可以构建很深很深的神经网络（目前最深的好像有152层）。另外，还

还好江南·2022-07-13 07:38

（5keras自带的模型之间的关系）自己动手，编写神经网络程序，解决Mnist问题，并网络化部署...

其中：1、VGG网络以及从2012年以来的AlexNet都遵循现在的基本卷积网络的原型布局：一系列卷积层、最大池化层和激活层，最后还有一些全连接的分类层。

weixin_30375247·2022-07-11 11:47

RepVGG：极简架构，SOTA性能，让VGG式模型再次伟大

在这个卷积网络

公众号机器学习与生成对抗网络·2022-07-10 22:40

[论文笔记]Graph Convolutional Network(GCN) 图卷积网络原理

文章目录GCNNote直观理解：[GCN详解-mathor(wmathor.com)](https://wmathor.com/index.php/archives/1532/)BasicofGCNSpectralGraphTheory附加：linearalgebrarecap.AAA：adjacencymatrix：邻接矩阵DDD:degreematrix：度矩阵eigenvalue(特征值)e

LightInk2020·2022-07-10 12:44

经典图像分割网络：Unet 支持libtorch部署推理【附代码】

深度学习中图像分割是属于像素级的分类，与目标检测和图像分类一样，经过卷积网络提前特征，只不过分割需要对这些特征在像素层面进行分类。

爱吃肉的鹏·2022-07-10 07:56

基于分解深度卷积网络的恶意软件变体检测

文章目录一、介绍二、分解深度卷积网络恶意软件变体检测框架A、基于深度卷积恶意软件灰度图像分类模型B、基于奇异值分解的卷积C、基于Dec-DCNN恶意软件检测模型三、实验分析1.实验数据和模型配置2.结果分析总结参考文献一

weixin_44129852·2022-07-09 07:52

Tensorflow2 —— 适合小白的逐层输出权重和偏差

#这里就是tensorflow2基础的建立一个卷积网络#每个卷积层的命名通过name这个来比如这里的layer1和layer2就是我们想看的权值和偏移model=tf.kera

没有人辅导的研究生·2022-07-09 07:58

图神经网络 | (2) 图神经网络(Graph Neural Networks,GNN)综述

3.图卷积网络(GraphConvolutionNetworks,GCN)4.图注意力网络(GraphAttentionNetworks)5.GraphAutoe

CoreJT·2022-07-06 07:24

STGCN基于图进行行为动作识别

本文转自同事别吃了,ST-GCN基于骨架动作识别的时空图卷积网络这篇文章写的很棒动作识别在视频理解中发挥着重要作用，其中，人体骨骼动力学为人体动作识别传递了重要信息。

blackmanba_084b·2022-07-05 09:49

ST-GCN 基于骨架动作识别的时空图卷积网络

动作识别在视频理解中发挥着重要作用，其中，人体骨骼动力学为人体动作识别传递了重要信息。基于骨架的动作识别近年来一直是计算机视觉和深度学习领域中的一个研究热点，而ST-GCN属于是一篇开山之作，许多地方做的比较基础所以有很多可以提升的地方，之后的2S-AGCN还有ST-GCN++等都是基于它的改进，不过对于想要学习基于骨架行为识别的初学者来说，ST-GCN这篇论文的学习价值是很高的。论文地址：Spa

__别吃了__·2022-07-05 09:00

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，原版信

机器学习社区·2022-07-04 07:18

卷积网络的block_DropBlock实现一种PyTorch中卷积网络的正则化方法

DropBlockAbstractDeepneuralnetworksoftenworkwellwhentheyareover-parameterizedandtrainedwithamassiveamountofnoiseandregularization,suchasweightdecayanddropout.Althoughdropoutiswidelyusedasaregularizati

Chongchong Zhang·2022-07-03 07:16

pytorch基础（六）- 卷积神经网络

池化层与采样池化与下采样上采样ReLUBatchNormalizationBN计算nn.BatchNorm1d(in_channels)nn.BatchNorm2d(in_channels)BN的优点经典卷积网络

sherryhwang·2022-07-03 07:45

PyTorch 卷积网络正则化 DropBlock

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1810.12890.pdf论文概要DropBlock是一种类似于dropout的简单方法，它与dropout的主要区别在于，它从层的特征图中抹除连续区域，而不是抹除独立的随机单元类似地，DropBlock通过随机地置零网络的响应，实现了通道之间的解耦，缓解了网络的过拟合现象这个算法的伪代码如下：x：特征图，shape为[bs,ch,h,w]b

荷碧·TongZJ·2022-07-03 07:28

深入理解图注意力机制

图卷积网络GraphConvolutionalNetwork(GCN)告诉我们将局部的图结构和节点特征结合可以在节点分类任务中获得不错的表现。

zzx3163967592·2022-07-02 20:48

特征图注意力_专栏 | 深入理解图注意力机制

机器之心DGL专栏作者：张昊、李牧非、王敏捷、张峥图卷积网络GraphConvolutionalNetwork(GCN)告诉我们将局部的图结构和节点特征结合可以在节点分类任务中获得不错的表现。

weixin_39887961·2022-07-02 20:47

特征图注意力_深入理解图注意力机制

图卷积网络GraphConvolutionalNetwork(GCN)告诉我们将局部的图结构和节点特征结合可以在节点分类任务中获得不错的表现。

weixin_39716264·2022-07-02 20:47

图神经网络

经常用到的库:DGL数据结构工具库:networkx可视化工具graphvizGCN关于图卷积网络的概念和原理，推荐阅读:何时能懂你的心——图卷积神经网络（GCN）知乎另外，上面说的那篇知乎帖子也提到了我之前看过的一篇原作者的博客

Andy Dennis·2022-07-02 20:47

【图深度学习】GCN（图卷积网络）学习从0到1（基础篇）

一穷二白到年薪百万·2022-07-02 07:36

论文导读｜DynGCN:基于时空建模的动态图卷积网络

北京大学李荆《DynGCN:ADynamicGraphConvolutionalNetworkBasedonSpatial-TemporalModeling》JingLi,YuLiu,andLeiZou原文《DynGCN:ADynamicGraphConvolutionalNetworkBasedonSpatial-TemporalModeling》收录于WISE2020。相关背景图卷积神经网络（

PKUMOD·2022-07-02 07:34

时空图卷积网络ST-GCN论文完全解读记录

时空图卷积网络ST-GCN论文解读前言一、基于图神经网络的图分类问题二、ST-GCN文章解读1.基于openpose实现人体骨骼提取2.基于人体关键点构造graph2.1构造单帧graph（空间域）2.2

Taskey·2022-07-02 07:25

【论文翻译|KDD19】IntentGC:一种融合异构信息用于推荐的可扩展图卷积框架

林若漫空·2022-07-02 07:23

《基于图卷积网络的半监督分类》阅读笔记

SEMI-SUPERVISEDCLASSIFICATIONWITHGRAPHCONVOLUTIONALNETWORKS》该文于2017发表于ICLR会议作者：MaxWelling、ThomasN.Kipf机构：阿姆斯特丹大学基于图卷积网络的半监督分类目录

Good_Ly·2022-07-02 07:41

PyG搭建GCN前的准备：了解PyG中的数据格式

目录前言1.PyG数据集2.构造数据集前言有关GCN的原理可以参考：ICLR2017|GCN：基于图卷积网络的半监督分类。一开始是打算手写一下GCN，毕竟原理也不是很难，但想了想还是直接调包吧。

Cyril_KI·2022-07-02 07:38

ICLR 2017 | GCN：基于图卷积网络的半监督分类

目录前言A.Spectral-BasedConvGNNB.Spatial-BasedConvGNN1.引言2.图的快速近似卷积3.半监督节点分类4.实验前言题目：Semi-SupervisedClassificationwithGraphConvolutionalNetworks会议：InternationalConferenceonLearningRepresentations,2017论文地址

Cyril_KI·2022-07-02 07:07

「紫禁之巅」四大图神经网络架构

在深度学习的成功推动下，研究人员借鉴了卷积网络、循环网络和深度自动编码器的思想，定义和设计了用于处理图数据的神经网络结构。图神经网络的火热使得各大公司纷纷推出其针对图形结构数据的神经网络框架。

weixin_45519842·2022-07-01 07:04

Segmenter：基于纯Transformer的语义分割网络

而与以往基于卷积网络的方法不同，来自法国的一个研究团队另辟蹊径，提出了一种只使用Transformer的语义分割方法。Segmenter:T

Amusi（CVer）·2022-06-28 08:56

DAC会议2021

AnalogICAging-inducedDegradationEstimationviaHeterogeneousGraphConvolutionalNetworks基于异质图卷积网络的模拟集成电路老化退化估计随着规模的不断扩大

追光女孩儿·2022-06-27 23:09

Visualizing and Understanding Convolutional Networks-ZFNet

为此，卷积网发明者YannLeCun的得意门生MatthewZeiler在2013年专门写了一篇论文，阐述了如何用反卷积网络可视化整个卷积网络，并进

hukai7190·2022-06-27 23:38

【Pytorch神经网络理论篇】 11 卷积网络模型+Sobel算子原理

1视觉角度理解卷积神经网络1.1卷积神经网络与生物视觉系统的关系卷积神经网络的工作流程与生物大脑的处理视觉信号的流程相似，即：将图像从基础像素到局部信息再到整体信息的转化。大脑在对图像进行分级处理时，图片由低级特征到高级特征进行逐级计算。1.2微积分大脑处理视觉时，本质是先微分再积分的过程1.3离散微分与离散积分在微积分中，无限细分的条件是，被细分的对象必须是连续的，例如直线可以无限细分为点、但是

LiBiGo·2022-06-27 07:17

机器学习期末复习

绝对值损失函数3、常用的神经网络结构有前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络4、在神经网络的训练中常采用反向传播来高效计算梯度5、卷积神经网络是一种具有局部连接、权值共享特性的深层前馈神经网络6、一般卷积网络一般由卷积层

UserOrz·2022-06-27 07:23

华为诺亚ViG架构媲美CNN、Transformer，图神经网络也能用作CV骨干模型

将图像表示为图结构，通过简洁高效的适配，提出一种新型视觉网络架构ViG，表现优于传统的卷积网络和Transformer。

tt姐·2022-06-27 07:24

学习笔记：图像分割之深度学习场景分割(2015开始)综述之前是手工特征

文章目录算法性能对比图难点：分割细粒度高、尺度变化多、空间相关性强1分割细粒度要求2尺度变化大3空间相关性强算法优劣一：基于分辨率精细化1FCN全卷积神经网路（迁移基于大数据训练的图像识别初始化参数）2反卷积网络

AIchiNiurou·2022-06-24 07:54

目标检测之Faster R-CNN

论文架构：引文：目标检测的卷积网络发展相关工作（目标候选框、用于目标检测的深度网络）FasterR-CNN结构实验验证（VOC、COCO数据集）结论主体思想在第三部

阿基美德·2022-06-24 07:48

目标检测经典论文——Fast R-CNN论文翻译（纯中文版）：Fast R-CNN（微软研究院）

下载地址]此版为纯中文版，中英文对照版请稳步：[FastR-CNN中英文对照版]FastR-CNNRossGirshick微软研究院[email protected]摘要本文提出了一种快速的基于区域的卷积网络方法

bigcindy·2022-06-24 07:10

Two-Stream Consensus Network论文阅读

目录介绍方法特征提取双流网络伪标签生成及帧级监督消融实验损失伪标签视频级标签和帧级伪标签论文下载地址：https://arxiv.org/abs/2010.11594介绍本文是双流网络在弱监督时间动作定位任务上的应用

scarlet witcher·2022-06-23 09:52

经典卷积网络---LeNet、AlexNet、VGGNet、InceptionNet、ResNet [北京大学曹健老师人工智能学习笔记]

LeNet—卷积神经网络的开篇之作YannLeCun于1998年提出，通过共享卷积核减少了网络的参数。LeNet有2个卷积层和3个全连接层在特征提取阶段，卷积层以外的标准化、池化、激活等都看做是卷积层的附属，不计入层数统计。卷积层：6个5×5的卷积核，步长1，不使用全零填充池化层：2×2最大值池化，步长2，不使用全零填充代码中只有Model类继承这里不同，完整代码参考classLeNet(Mode

百变珍珑兽·2022-06-23 07:40

图像修复论文阅读Image Inpainting with Learnable Bidirectional Attention Maps

ImageInpaintingwithLearnableBidirectionalAttentionMapsAbstract大多数基于卷积网络(CNN)的修复方法采用标准的卷积方法对有效像素和空洞进行不可区分的处理

white_zhz·2022-06-18 07:55

CS224n自然语言处理（二）——语言模型、机器翻译和CNN

5.预处理二、机器翻译和Seq2Seq1.统计机器翻译2.神经机器翻译和Seq2Seq3.评估方法——BLEU4.注意力机制三、自然语言处理中的CNN1.用于文本分类的单层CNN2.用于文本分类的深度卷积网络

李明朔·2022-06-17 07:35

CVPR 2022 Oral | 视频文本预训练新SOTA，港大、腾讯ARC Lab推出基于多项选择题的借口任务

用于文本视频检索的多模态预训练工作主要采用两类方法：“双流”法训练两个单独的编码器来约束视频级别和语句级别的特征，忽略了各自模态的局部特征和模态间的交互；“单流

机器学习社区·2022-06-16 07:28

卷积网络和卷积神经网络_掌握卷积神经网络所需了解的一切

卷积网络和卷积神经网络byTirmidziFaizalAflahi通过提尔米兹·法扎尔·阿弗拉希Lookatthephotobelow:看下面的照片：Thatisnotarealphoto.Youcanopentheimageinanewtabandzoomintotheimage.Doyouseethemosaics

cumifi2519·2022-06-15 07:30

《人体姿态估计》经典文章回顾1：Convolutional Pose Machine

这篇文章展示了一个姿态估计的系统设计，如何将卷积网络整合到pose机中以学习图像特征和图

烧技湾·2022-06-14 10:08

PyTorch快速入门教程【小土堆】-神经网络-现有网络模型的使用与修改

1.VGG16（1）参数：VGG16层模型用于大规模图像识别的深度卷积网络”。该模型要求的最小输入尺寸为32x32。

润叶~·2022-06-12 09:58

计算机视觉中的channel 通道和特征图之间的关系

卷积网络中很重要的两个名词：通道和特征图最直观的感受：特征图==通道我们知道一张彩色图片由RGB三张图片组成，如图：那么此处的三张图片就对应了三个通道，也可以说是三个特征图，不同的图侧重点不一样。

码匀·2022-06-12 07:27

全卷积网络：从图像级理解到像素级理解

深度学习大讲堂致力于推送人工智能，深度学习方面的最新技术，产品以及活动。请关注我们的知乎专栏！卷积神经网络（CNN）：图像级语义理解的利器自2012年AlexNet提出并刷新了当年ImageNet物体分类竞赛的世界纪录以来，CNN在物体分类、人脸识别、图像检索等方面已经取得了令人瞩目的成就。通常CNN网络在卷积层之后会接上若干个全连接层,将卷积层产生的特征图（featuremap）映射成一个固定长

ailian0591·2022-06-12 07:30

Pytorch深度学习—— 自己设计模型训练MNIST（B站刘二大人P10作业）

作业内容：自己设计卷积核大小，池化层、以及线性层的参数，要求有三个卷积层，三个激活层、三个池化层以及三个线性层，用自己设计的卷积网络训练MNIST数据集。

学习CV的研一小白·2022-06-07 07:44

T-MGCN时间多图卷积网络用于交通流预测

个人知乎：知乎主页https://www.zhihu.com/people/shuang-shou-cha-dai-53https://www.zhihu.com/people/shuang-shou-cha-dai-53论文：《TemporalMulti-GraphConvolutionalNetworkforTrafficFlowPrediction》下载链接：链接：https://pan.b

奥卡姆的剃刀·2022-06-05 08:49

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