时空图卷积网络第5页

《Generic Dynamic Graph Convolutional Network for traffic flow forecasting》阅读笔记

GenericDynamicGraphConvolutionalNetworkfortrafficflowforecasting》干什么活：交通流预测（trafficflowforecasting）方法：动态图卷积网络

AncilunKiang·2023-11-12 02:06

实战-----基于 PyTorch 的 GNN 搭建

目录1.图的表示2.图卷积网络（GCN）的搭建3.图注意力网络（GAT）的搭建4.PyG基础：图数据的操作1.torch_geometric的安装2.图数据的属性3.基准图数据库及基本操作4.图数据的可视化

海阔＆天空742·2023-11-11 11:06

MATLAB算法实战应用案例精讲-【人工智能】图神经网络（最终篇）

目录前言算法原理算法思想1、图卷积网络（GraphConvolutionNetworks，GCN）

林聪木·2023-11-11 11:04

pytorch实战9：基于pytorch简单实现u-net

基于pytorch简单实现u-net前言最近在看经典的卷积网络架构，打算自己尝试复现一下，在此系列文章中，会参考很多文章，有些已经忘记了出处，所以就不贴链接了，希望大家理解。完整的代码在最后。

自学小白菜·2023-11-11 06:32

11-09 周四 CNN 卷积神经网络基础知识

思影影思·2023-11-10 20:36

【23-24 秋学期】NNDL 作业7 基于CNN的XO识别

全卷积网络（课上讲的这个概念不准确，同学们查资料纠正一下）低级特征、中级特征、高级特征多通道。N输入，M输出是如何实现的？

HBU_David·2023-11-10 07:06

深度学习：使用卷积网络实现计算机图像识别，卷积和max pooling操作介绍

利用深度学习，我们能够对图片进行高精度识别，实现这一功能的，主要依靠神经网络中的一种分支，名为卷积网络。

tyler_download·2023-11-09 17:08

文献阅读：STDnet-ST：Spatio-temporal ConvNet for small object detection

STDnet-ST摘要Introduction二、STDnet-ST结构1.空时卷积网络2.tubeletlinking总结摘要最近一个可能提高整体目标检测成功的趋势是将空间信息与时间视频信息一起操作。

MoMona_W·2023-11-09 02:46

将全连接层替换为卷积层的意义（CNN和FCN）

全卷积网络：FCN不仅可以用来分类，而且可以定位分类出的图像部分（实现每个像素的预测）。它还有一个重要的作用就是不限制输入图像的尺寸。

朽月初二·2023-11-09 02:15

点云学习记录

-知乎(zhihu.com)1、图像语义分割1.1、基于全卷积网络的方法自2012年AlexNet[1]问世以来，CNN在图像分类和目标检测中均取得了巨大

一个机械高工的码农人生·2023-11-09 02:12

基于动态超图卷积网络的地铁客流预测

1.文章信息《MetroPassengerFlowPredictionviaDynamicHypergraphConvolutionNetworks》，这是今年4月发表在IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems上的一篇文章。2.摘要地铁客流预测是智能交通系统中缓解交通压力、协调运营时间、规划未来建设的战略性需求。基于图的神经网络在交通流预

当交通遇上机器学习·2023-11-08 19:20

论文笔记：Spatial-temporal Graphs for Cross-modal Text2Video Retrieval

用于跨模态Text2Video检索的时空图摘要介绍方法A.文本编码B.视频编码C.**联合嵌入空间学习**摘要跨模态文本到视频检索旨在通过文本查询找到相关视频，这对于各种现实世界的应用是至关重要的。

帅帅梁·2023-11-07 15:39

每天五分钟计算机视觉：池化层的反向传播

本文将详细解释卷积网络池化层反向传播的实现原理，并探讨其在信息压缩方面的奥秘。池化层的反向传播与卷积层不同，池

幻风_huanfeng·2023-11-05 08:29

DeiT：训练ImageNet仅用4卡不到3天的平民ViT | ICML 2021

在蒸馏学习时，DeiT以卷积网络作为teacher，能够结合当前主流的数据增强和训练策略来进一步提高性能。

VincentTeddy·2023-11-04 02:00

中心线提取的全卷积网络【IPMI 2019】

论文地址：Excellent-Paper-For-Daily-Reading/medicineatmain类别：医学时间：2023/11/02摘要论文提出了一种将端到端可训练多任务全卷积网络(FCN)与最小路径提取器相结合的中心线提取框架

夏天是冰红茶·2023-11-03 23:12

Deep-learning

图卷积网络在药物研发中的应用综述尽管深度学习在很多领域在过去的几年取得了一定的成功，但是在分子信息和药物发现领域成功的应用依然有限。适用于深层架构的结构化数据方面的最新进展为药物研究开辟了新的范例。

斗战胜佛oh·2023-11-03 22:19

深度学习系列-数据集介绍

最早的深度卷积网络LeNet便是针对此数据集的，当前主流深度学习框架几乎无一例外将MNIST数据集的处理作为介绍及入门第一教程，其中

飞天小小猫·2023-11-03 17:05

最完整的PyTorch数据科学家指南（2）

现在，对于卷积网络中的第一层，的数量in_channels将为3（RGB），并且out_channels用户可以定义数量。kernel_size大多采用3×3是，并且stride通常使用为1。

The_syx·2023-11-03 07:54

将知识图谱结合到地铁客流预测中：一个分散注意力关系图卷积网络

该论文于2023年发表于《ExpertSystemsWithApplications》，文章基于知识图谱，提出了一种分割注意力关系图卷积网络（SARGCN）来进行客流预

当交通遇上机器学习·2023-11-02 09:42

ResNet：视觉跟踪中的应用

AlexNet最早实在图像识别任务中被提出，第一次证实了卷积网络在CV领域的有效性，取得了2012年ImageNet竞赛的第一名。

lgdhang·2023-10-31 08:44

全连接神经网络 - FCN

FCN网络的特点：不含全连接层的全卷积网络，可适应任意尺寸输入；反卷积层增大图像尺寸，输出精细结果；跳级结构，确保鲁棒性和精确性。语义分割是对图像中的每个像素

mango1698·2023-10-30 14:57

SCNet：自校正卷积网络（附代码）

论文地址：https://mftp.mmcheng.net/Papers/20cvprSCNet.pdf代码地址：https://github.com/MCG-NKU/SCNet1.是什么？SCNet是一种卷积神经网络，它使用自校准卷积（Self-CalibratedConvolutions）来增强子任务之间的关系，包括分类、检测和分割。不同于标准卷积采用小尺寸核同时融合空域与通道信息，所设计的S

无妄无望·2023-10-30 11:36

【论文精读1】MVSNet架构各组织详解

一、训练流程1.特征提取提取N个输入图像的深层特征用作深度匹配与传统三维重建方法类似，第一步是提取图像特征（SIFT等特征子），不同点在于本文使用8层的卷积网络从图像当中提取更深层的图像特征表示，网络结构如下图所示

你不困我困·2023-10-30 06:14

论文笔记-Deep Learning on Graphs: A Survey（上）

在这篇文章中，作者根据模型架构和训练策略将现有方法分为五类：图循环神经网络、图卷积网络、图自动编码器、图强化学习和图对抗方法，并以系统的方式全面概述这些方法。

升不上三段的大鱼·2023-10-29 04:34

激光雷达物体检测（三）：俯视图检测算法

每个网格内部随机采样固定数目的点，不足的则重复VoxelFeatureEncoding(VFE):全连接层提取点特征，每个点的特征与网格内所有点的特征均值进行拼接，得到新的点特征StackedVFE：重复多次VFE2.3D卷积网络

anthony-36·2023-10-29 01:28

CNN可视化论文阅读

论文链接：https://arxiv.org/abs/1311.2901这篇文章采用反卷积的思想实现CNN特征可视化，首先介绍一下什么是反卷积网络。

小熊猫Q3·2023-10-28 18:08

【论文翻译】Occluded Prohibited Items Detection

遮挡违禁物品检测：X射线安全检查基准和去遮挡注意模块摘要近年来，目标检测利用深度卷积网络的进步带来了重大进展。

Bulbbbb·2023-10-27 23:45

[论文阅读]TR3D——迈向实时室内3D目标检测

TR3DTOWARDSREAL-TIMEINDOOR3DOBJECTDETECTION迈向实时室内3D目标检测论文网址：TR3D论文代码：TR3D论文简读这篇论文提出了TR3D,一个用于室内3D对象检测的快速且准确的全卷积网络方法

一朵小红花HH·2023-10-27 19:40

全卷积网络和卷积网络区别

全卷积网络（FullyConvolutionalNetwork，FCN）和卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是两种常见的神经网络架构，它们在设计和应用上有一些区别

NewDay_·2023-10-27 09:37

卷积神经网络基础note

数学定义如下：不好理解，事实上，在卷积网络上使用的

AI_er·2023-10-27 08:18

Fast Image Processing with Fully-Convolutional Networks

使用全卷积网络来做这些操作。在10中图像处理操作上评估提出的方法。本文章的目的就是用一个结构的神经网络来完成各种各样的图像处理算法处理出来的效果。

zju不死谷神·2023-10-26 11:45

对于多分类问题，使用深度学习（Keras）进行迁移学习提升性能

同时，在前面的文章中，使用普通的小型3层卷积网络+2层全连接层实现了多分类的85%左右的准确率，此处将用迁移学习的方式来进一步提升性能。

weixin_44119674·2023-10-26 11:48

基于采样训练和节点继承的注意力卷积网络的高效进化搜索

H.Zhang,Y.Jin,R.ChengandK.Hao,"EfficientEvolutionarySearchofAttentionConvolutionalNetworksviaSampledTrainingandNodeInheritance,"inIEEETransactionsonEvolutionaryComputation,vol.25,no.2,pp.371-385,April

从零开始的计科搬砖猫·2023-10-26 01:16

《python深度学习》笔记（十七）：卷积神经网络基础

卷积网络是指那些至少在网络的一层中使用卷积运算来替代一般的矩阵乘法运算的神经网络。卷积神经网络主要应用是对图像进行特征提取实现图像的分类与识别。

故山月白·2023-10-25 04:29

基于DCGAN生成手写数字--pytorch

DCGAN对GAN的改善在于使用深度卷积网络代替全连接网络全部代码：importtorchfromtorchimportnnfromtorchvision.datasetsimportMNISTfromtorch.utils.dataimportDataLoader

追梦少年ML·2023-10-24 16:41

深度卷积网络识别地震断层实战（附程序）

各位同学，前面详细讲解了深度神经网络在地震去噪方向的精彩应用。实际上，神经网络除了在去噪领域效果明显外，在地震的断层识别上也逐步开始大显身手了。这次我们研究神经网络在断层识别的应用，主要是参考了AugustoCunha的论文《Seismicfaultdetectioninrealdatausingtransferlearningfromaconvolutionalneuralnetworkpre-

科技州与数据州·2023-10-23 06:39

计算机毕业设计机器学习深度学习人工智能

视频参考：计算机毕业设计项目分享_哔哩哔哩_bilibili基于深度学习的农业病虫害识别基于SpringBoot+Vue的博客系统基于SpringBoot+Vue的仓库管理系统基于卷积网络的花卉图像识别毕业设计选题

甜辣uu·2023-10-23 00:57

【论文阅读笔记】MSNet: A Seismic Phase Picking Network Applicable to Microseismic Monitoring

论文阅读笔记：MSNet:ASeismicPhasePickingNetworkApplicabletoMicroseismicMonitoring摘要MSNet的微震相位拾取的全卷积网络从模型结构、训练数据

luzhoushili·2023-10-22 20:52

语义分割&实例分割

目录语义分割（像素级分类）FCN（FullyConvolutionalNetworks全卷积网络）SegNetPSPNet（PyramidSceneParsingNetwork金字塔场景解析网络）DeepLab

北落师门XY·2023-10-22 13:46

用来生成二维矩阵的dcgan

数据具有空间连续性，因此用卷积网络，通过dcgan生成二维矩阵。因为是连续变量，因此损失采用nn.MSELoss()。

oceanstonetree·2023-10-22 03:13

论文分享 --＞强化学习--＞Playing Atari with Deep Reinforcement Learning

动机和创新点本篇论文所提方法是第一个将深度网络和强化学习结合起来进行训练的方法，具体而言，将深度网络（卷积网络）提取高维特征，使用Q-learning的学习方式来训练整个网络。

村头陶员外·2023-10-21 16:07

不确定性时空图建模系列（一）: Graph WaveNet

2、摘要时空图建模是分析系统组件的空间关系和时间趋势的重要任务。假设实体之间的基础关系是预先确定的，则现有方法大多会捕获对固定的图结

当交通遇上机器学习·2023-10-19 00:43

Graph WaveNet 深度时空图建模

2.摘要时空图建模是分析系统中各组成部分的空间关系和时间趋势的重要任务。现有的方法大多捕获固定图结构上的空间依赖性，假设实体之间的潜在关系是预先确定的。但是，显式的图结构(关系)并不一定反映真正的依

当交通遇上机器学习·2023-10-19 00:13

Graph WaveNet for Deep Spatial-Temporal Graph Modeling

GraphWaveNetforDeepSpatial-TemporalGraphModeling时空图建模是分析系统中各组成部分的空间关系和时间趋势的一项重要任务。

西西弗的小蚂蚁·2023-10-19 00:42

《Graph WaveNet for Deep Spatial-Temporal Graph Modeling》论文解读

基于时空图采用GraphWaveNet建模，其能够有效的处理大范围时间序列的时空图数据。在该模型架构中，主要包括两个模块，分别为GCN和TCN。两个模块融合获取时间空间的依赖关系。

Winner3·2023-10-19 00:12

论文笔记《Graph WaveNet for Deep Spatial-Temporal Graph Modeling》

本文解决方法：提出自适应邻接矩阵，并通过节点嵌入学习它堆叠空洞1D卷积，感受野随着堆叠层数增加而指数级增加，进而捕获长程关系1.Introduction时空图

mintminty·2023-10-19 00:33

交通论文阅读：Graph WaveNet for Deep Spatial-Temporal Graph Modeling

相关工作部分，文章介绍了用于时空图建模的交通预测方法，如何

Bruce-XIAO·2023-10-19 00:30

时间序列预测 Graph-WaveNet：Graph WaveNet for Deep Spatial-Temporal Graph Modeling

Graph-WaveNetGraphWaveNetforDeepSpatial-TemporalGraphModeling1.概述2.提出问题&解决策略&模型结构3.实验结果**GraphWaveNetforDeepSpatial-TemporalGraphModeling**1.概述时空图建模是分析系统中各组成部分的空间关系和时间趋势的一项重要任务

苹果就叫不呐呐·2023-10-19 00:58

CV Code | 本周新出计算机视觉开源代码汇总（南理SGE 和Intel的实时动作识别很吸引人）...

空域组增强（SGE），改进卷积网络中语义特征学习，出自南京理工大学。SGE可以显著改进图像分类任务的性能，在基于ResNet50为

我爱计算机视觉·2023-10-18 07:38

双流法 (Two-Stream) 以及 C3D卷积

简单来说，其实双流法与C3D卷积网络所要处理的问题都是在一段视频中的类别信息（这里的信息根据数据集暂时都是为单一的信息），通过找到这个类别信息来表明这一段视频的分类。

AresAnt·2023-10-16 22:08

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