双流卷积网络第45页

深度学习-论文阅读：动作结构性图卷积网络AS-GCN

这里写目录标题过去问题：改进创新点整体结构ActionalLinks(A-links)过去问题：基于关节间的固定骨架只捕捉关节间局部的物理依赖性改进对ST-GCN的一个较大的改进，都是利用图卷积网络进行行为识别

sky_柘·2022-06-05 08:49

卷积神经网络流程图_AAAI 2020 | 北大：图卷积中的多阶段自监督学习算法

图卷积网络GCN[1,2,3,4]在图学习任务中扮演着关键的角色，然而在一张只有弱监督[5]信号的图上如何高效地完成学习任务仍是一

weixin_39690958·2022-06-05 08:38

基于图卷积网络的图深度学习

weixin_33735077·2022-06-05 08:07

图卷积网络(Graph Convolutional Networks, GCN)详细介绍

在这篇博文中会为大家详细地介绍目前使用广泛的图神经网络——图卷积网络(GraphConvolutionalNetworks,GCN)的相关知识。

Worldora-·2022-06-05 07:33

【论文翻译 KDD2020】AM-GCN: Adaptive Multi-channel Graph Convolutional Networks 自适应多通道图卷积网络

文章目录摘要1引言2GCNs的融合能力：实验研究3AM-GCN3.1特定卷积模块3.2共同卷积模块4实验4.1实验设置4.2节点分类4.3变体分析4.4可视化4.5注意力机制分析4.6参数研究5相关工作6结论论文链接：AM-GCN:AdaptiveMulti-channelGraphConvolutionalNetworks论文代码：https://github.com/zhumeiqiBUPT/

林若漫空·2022-06-05 07:59

机器学习_深度学习毕设题目汇总——表情情感

下面是该类的一些题目：题目人脸表情图像识别关键技术的分析与研究在线学习环境下的表情识别算法及应用研究基于图卷积网络的方面级情感分析方法研究基于多特征融合的人脸表情识别研究基于子空间学习的微表情识别研究基于张量分解理论的三维人脸表情识别算法研究基于微表情语义认知的情感交互研究基于深度学习的人脸表情识别研究基于深度学习的图像情感分析研究基于深度学习的文本情感计算研究基于深度学习的自然场景表情识别研究基

MetaGrad·2022-06-05 07:37

基于图卷积网络(GCN)的表面缺陷识别方法（上）

全文综述：首先本篇文章的目的也就是为了记录本次毕设的内容，因为发现之前的项目长时间搁置导致部分细节内容都已经忘记了，所以特此记录。如果有错误请大家批评指正。也希望可以给刚接触这方面的小白一点启发，毕竟在我刚开始的时候也是没有找到许多有用的文章。对于本次的题目其实老师给到的参考文献很多，但是真正可以利用的资源较少，因为对于缺陷识别领域，利用图卷积神经网络的内容我没有找到特别多的信息，反而找到了我导师

徐泽玮·2022-06-05 07:34

小波时频图和CNN(卷积神经网络的）脑电分类技术研究

），然后用scal2frq将尺度序列转换为实际频率序列f，最后结合时间序列t，用imagesc(t,f,abs(coefs))小波时频图可以得到脑电信号的图像特征，将图像保存下来后进而可以进行CNN的卷积网络识别和分类的技术研究图

matlab_python22·2022-06-03 22:03

Pytorch FCN 全卷积神经网络

PytorchFCN全卷积网络0.环境介绍环境使用Kaggle里免费建立的Notebook教程使用李沐老师的动手学深度学习网站和视频讲解小技巧：当遇到函数看不懂的时候可以按Shift+Tab查看函数详解

哇咔咔负负得正·2022-06-02 11:38

pytorch语义分割-全卷积网络

文章目录1.语义分割和实例分割2.语义分割的数据集处理3.转置卷积4.全卷积神经网络(FCN)1.语义分割和实例分割2.语义分割的数据集处理最重要的语义分割数据集之一是PascalVOC2012%matplotlibinlineimportosimporttorchimporttorchvisionfromd2limporttorchasd2l#@saved2l.DATA_HUB['voc2012

紫色银杏树·2022-06-02 11:07

【神经网络】(21) Vision Transformer 代码复现，网络解析，附TensorFlow完整代码

1.引言在计算机视觉任务中通常使用注意力机制对特征进行增强或者使用注意力机制替换某些卷积层的方式来实现对网络结构的优化，这些方法都在原有卷积网络的结构中运用注意力机制进行特征增强。

立Sir·2022-06-01 18:27

深度学习试题_深度学习面试题及参考答案

在卷积网络中，学好了一个滤波器，就相当于掌握了一种特征，这个滤波器在图像中滑动，进行特征提取，然后所有进行这样操作的区域都会被采集到这种特征，就好比上面的水平线。CNN结构特点局部连接

weixin_39691968·2022-06-01 07:31

旷视MegEngine是如何将31*31的大核卷积计算速度提高10倍的

随着VIT的研究变得更加深入，一些研究人员受到VIT的大型接收领域的启发，将卷积网络也改造成具有更大的接收场来提高效率。根据有效的接收场（ERF）理论，ERF的大小与内核大小和模型深度的平方根成正比。

·2022-05-29 12:36

【论文笔记】—VGG网络—2014-ICLR

题目：VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleVisualRecognition用于大规模图像识别的超深卷积网络2014年ImageNet图像定位竞赛冠军，

chaikeya·2022-05-29 07:59

神经网络的基本组成之卷积层（Conv Layer）&& 利用 Pytorch 搭建神经网络 && 空洞卷积对比普通卷积

图1卷积网络中的layers目录（1）卷积层（2）本文章设计的函数列表，以及函数的参数解读（3）代码示例（4）空洞卷积（1）卷积层卷积本是分析数学中的一种运算，在深度学习中使用的卷积运算通常是离散的。

Flying Bulldog·2022-05-27 20:34

Attention Is All You Need--Transformer论文解读

basedsolelyonattentionmechanisms,dispensingwithrecurrenceandconvolutionsentirely.本文提出的Transformer网络完全基于注意力机制未使用在序列转换模型中常用的循环卷积网络或卷积网络

几度热忱·2022-05-23 07:43

【推荐系统】基于文本挖掘的推荐模型【含基于CNN的文本挖掘、python代码】

司六米希·2022-05-22 21:51

【论文笔记】Revisiting graph based collaborative Filtering:一种线性残差图图卷积网络方法

RevisitingGraphbasedCollaborativeFiltering:ALinearResidualGraphConvolutionalNetworkApproach本文提出了一种使用非线性特征传播和残差结构的GCN网络LR-GCCF用于基于CF的推荐系统，在模型表型上和时间效率上有了一定的提高。摘要GCNs通过不断堆叠层数是最好的图表示模型。最近，推荐系统中的协同过滤，一种把用户

WhisperEcho101·2022-05-22 07:45

卷积网络重新反超 Transformer，ConvNeXt：A ConvNet for the 2020s

AConvNetforthe2020sPaper:https://arxiv.org/pdf/2201.03545.pdfCode:https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt本文的主要思想是，将Swin-Transformer中使用的方方面面的技术使用在传统ConvNet上，来探讨这些技术是否能够在ConvNet上work。结果发现是肯定的。目录Abs

Phoenixtree_DongZhao·2022-05-22 07:06

A ConvNet for the 2020s 原理分析与解读

超详细解读(原理分析+代码解读)(目录)-知乎VisionMLP超详细解读(原理分析+代码解读)(四)-知乎ConvNeXt可以看做是把SwinTransformer包括ViT的所有特殊的设计集于一身之后的卷积网络进化版

m0_61899108·2022-05-22 07:24

【深度学习】CVPR 2022|从原理和代码详解FAIR的惊艳之作：全新的纯卷积模型ConvNeXt...

作者丨科技猛兽编辑丨极市平台导读ConvNeXt可以看做是把SwinTransformer包括ViT的所有特殊的设计集于一身之后的卷积网络进化版，升级了ResNet架构，看看借助了2020年代CV设计范式之后的卷积网络的性能极限在哪里

风度78·2022-05-22 07:46

A ConvNet for the 2020s 简单翻译/理解

AConvNetforthe2020s简单翻译/理解目录AConvNetforthe2020s简单翻译/理解前言1.Intro2.卷积网络的改造之路2.1训练技巧2.2宏观设计2.2.1改变阶段计算比率

Connor-Y·2022-05-22 07:05

论文解析：基于全卷积网络的端到端目标检测

目前，主流的目标检测算法大都需要经过人工设计的标签分配和NMS后处理，使之不能实现完全端到端的目标检测。那么，如何才能在全卷积神经网络上实现完全的端到端目标检测呢？针对这一问题，本文从两个维度作出了解答。一是提出了prediction-awareone-to-oneassignment（POTO)标签分配策略，同时根据分类和回归的质量动态分配正负样本。二是提出3DMaxFiltering(3DMF

极链AI云·2022-05-21 18:22

【项目二、蜂巢检测项目】一、串讲各类经典的卷积网络：InceptionV1-V4、ResNetV1-V2、MobileNetV1-V3、ShuffleNetV1-V2、ResNeXt、Xception

目录前言一、InceptionV1-V41.1、InceptionV1(GoogLeNet)-20141.2、InceptionV2、InceptionV3-20151.3、InceptionV4-2016二、ResNetV1-V2、ResNeXt2.1、ResNetV1-20152.2、ResNetV2-20162.2、ResNeXt三、DenseNet四、MobileNetV1-V34.1、M

满船清梦压星河HK·2022-05-21 07:03

基于深度学习的时间序列预测方法

文章目录1简介2循环神经网络2.1RNN2.2LSTM2.3GRU3注意力机制3.1Transformer3.2Informer3.3Yformer4时间卷积网络4.1TCN4.1.1因果卷积4.1.

桐棯·2022-05-20 07:08

经典卷积网络--ResNet残差网络

经典卷积网络--ResNet残差网络1、ResNet残差网络2、tf.keras实现残差结构3、tensorflow2.0实现ResNet18(使用CIFAR10数据集)借鉴点：层间残差跳连，引入前方信息

别团等shy哥发育·2022-05-17 07:20

经典卷积网络--InceptionNet

经典卷积网络--InceptionNet1、InceptionNet网络模型2、1*1的卷积运算是如何降低特征厚度？

别团等shy哥发育·2022-05-17 07:49

经典卷积网络--VGGNet

经典卷积网络--VGGNet1、VGGNet网络模型2、VGGNet网络模型搭建（使用Tensorflow）3、完整代码实现(使用CIFAR10数据集)借鉴点：小卷积核减少参数的同时，提高识别准确率；网络结构规整

别团等shy哥发育·2022-05-17 07:49

pytorch（五）——笔记

目录1.经典卷积网络1.1ImageNet1.2VGG1.3GoogLeNet1,4Stackmorelayers?

鹿衔草啊·2022-05-16 07:04

InceptionV4，Inception-ResNet论文笔记

InceptionV4，Inception-ResNet论文笔记Abstract非常深的卷积网络是近年来图像识别性能最大进步的核心。

麻花地·2022-05-14 09:37

image generation from scene graphs 论文+code复现总结

他们提出了一个方法，从场景图生成图像，明确地推理对象和他们的关系用图卷积网络处理输入图像，计算一个场景布局通过预测边界框和对象分割遮罩，通过级联优化网络（一对鉴别器）将布局转化为网络int

jie_1024·2022-05-13 07:39

使用SAGAN生成二次元人物头像(GAN生成对抗网络)--pytorch实现

简而言之，这个模块，相比于之前单纯使用卷积网络的GAN，它更加能注重上下

Rabbitdeng1009·2022-05-08 07:55

22张精炼图笔记，深度学习专项学习必备

从深度学习基础、卷积网络和循环网络三个方面介绍该笔记一、深度学习基础篇深度学习基本概念

孙琪翔·2022-05-08 07:42

EdgeFormer: 向视觉 Transformer 学习，构建一个比 MobileViT 更好更快的卷积网络

通过使用VisionTransformer的优势来改进卷积网络，从而获得更好的性能。欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。

CV技术指南（公众号）·2022-05-07 10:00

深度学习从入门到精通——图像分割技术原理解析

图像分割技术原理解析图像分割模型全卷积网络（FCN）UNet显著性目标检测/图像分割U2netSegNet现在的图像分割技术常用常用损失函数损失函数精度描述像素准确率（PixelAccuracy）平均像素准确率

小陈phd·2022-05-05 07:57

CVPR 2022 优质论文分享

ViT在图片分类上的性能超过卷积网络的性能，后续发展而来的各种变体将ViT发扬光大（如Swin-T，CSwin-T等），值得一提的是S

极链AI云·2022-05-04 07:54

【双流CNN】基于双流CNN深度学习网络的识别检测仿真

1.软件版本MATLAB2021a2.本算法理论知识CNN是在目标识别领域应用及其广泛的一种网络模型，其通过卷积运算来实现对图像特征的提取，避免了传统人工神经网络需要单独设计特征提取的环节。CNN的结构主要包括conv卷积层、pool池化层，Activation激活层以及FC全连接层，其具体如下图所示：图1CNN网络结构如图1所示的，当图像输入到CNN中时，首先进入卷积层，卷积层是CNN中最重要的

fpga&matlab·2022-05-04 07:16

图卷积神经网络(GCN)

部分可参考博客图卷积网络（GraphConvolutionalNetwork）_chensi1995的博客-CSDN博客_图卷积网络0前言GCN问世已经有几年了（2016年就诞生了），但是这两年尤为火爆

lamusique·2022-05-02 07:42

【深度学习理论】(5) 图卷积神经网络 GCN

在当前的图神经网络，主要分为以下几类，图卷积网络、图注意力网络、图自编码器、图生成网络。而其中图卷积神经网络是许多复杂图神

立Sir·2022-05-02 07:58

神经网络学习笔记2.1——卷积神经网络的原理

目录填了歌词方便大家学习和了解神经网络有兴趣可以看看哈哈哈1卷积神经网络在机器视觉上的应用2.基础原理3.单层神经网络（公式）4.卷积网络实例6.池化层7.完整卷积神经网络实例填了歌词方便大家学习和了解神经网络有兴趣可以看看哈哈哈

奥利奥好吃呀·2022-04-28 07:43

深度学习基础知识④

深度残差网络深度卷积网络一开始面临的最主要的问题是梯度消失和梯度爆炸。那什么是梯度消失和梯度爆炸呢？

微笑感染黑暗的街头·2022-04-28 07:55

深度学习修炼（七）——卷积神经网络

文章目录7卷积神经网络7.1卷积网络和传统网络的区别7.2卷积7.2.1卷积过程画大饼7.2.2图像的不变性7.2.3互相关运算*(补充)7.2.4图像颜色通道*(补充)7.2.5步幅7.2.6多次卷积

弄鹊·2022-04-28 07:13

机器学习（16）——卷积神经网络（一）

文章目录1简介2卷积层2.1权值共享2.2卷积操作2.3单通道输入和单卷积核2.4多通道输入和单卷积核2.5多通道输入和多卷积核2.5步长2.6填充2.7卷积的计算公式3总结1简介 卷积网络（convolutionalnetwork

进击的南方仔·2022-04-28 07:07

论文笔记：ICLR 2019 Deep Graph Infomax

DGI依赖于最大限度地扩大图增强表示和目前提取到的图信息之间的互信息——两者都是使用已建立的图卷积网络体系结构导出的。对于图增

饮冰l·2022-04-27 16:21

魔改ResNet反超Transformer再掀架构之争！作者说“没一处是创新”，这些优化trick值得学...

但就在此时，一篇《2020年代的卷积网络》横空出世，带来全新纯卷积模

QbitAl·2022-04-27 07:18

PyTorch基于卷积神经网络的手写数字识别

本文演示了搭建一个4层卷积网络来识别MNIST数据集中的手写数字。经过2000步梯度下降，神经网络的识别错误率能下降到3%左右。

哈尔查理斯·2022-04-25 11:50

【八问八答】卷积神经网络

目录1.为什么提出卷积神经网络2.卷积的含义、类型有什么一维卷积二维卷积卷积的类型有什么3.卷积层是什么、性质有什么卷积层含义卷积层性质4.汇聚层是什么汇聚层含义汇聚层类型5.典型的卷积网络结构是什么6

allein_STR·2022-04-25 07:49

人脸识别 (5) 基于MCTNN人脸检测（Pytorch）

faciallab/FaceDetector·GitHub中文翻译：从零开始搭建人脸识别系统（一）MTCNN-知乎1、网络结构mtcnn算法人脸检测过程分为三个独立的stage，每一个stage对应一个卷积网络

light169·2022-04-24 07:39

深度学习实战代码40例（2）——CNN理论与实战

概述1.1概念神经网络(neualnetworks)是人工智能研究领域的一部分，当前最流行的神经网络是深度卷积神经网络(deepconvolutionalneuralnetworks,CNNs)，虽然卷积网络也存在浅层结构

AI炮灰·2022-04-21 07:47

卷积神经网络[CNN]笔记（六）—— 卷积层结构

卷积网络通常只由三种类型的层组成：CONV、POOL（除非另有说明，否则我们默认假设为MaxPOOL）和FC（fullyconnected的缩写）。

zeeq_·2022-04-16 07:52

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