深度学习论文笔记

[深度学习论文笔记]Hybrid Window Attention Based Transformer Architecture for Brain Tumor Segmentation

HybridWindowAttentionBasedTransformerArchitectureforBrainTumorSegmentation基于混合窗口注意力的Transformer结构脑肿瘤分割Author：HimashiPeiris,MunawarHayat,ZhaolinChen,GaryEgan,MehrtashHarandiUnit：MonashUniversitySubmitt

SerendipityQYK·2023-10-12 06:25

[深度学习论文笔记] TransBTS: Multimodal Brain Tumor Segmentation Using Transformer 基于Transformer的多模态脑肿瘤分割

TransBTS:MultimodalBrainTumorSegmentationUsingTransformer基于Transformer的多模态脑肿瘤分割论文：https://arxiv.org/pdf/2103.04430代码：https://github.com/Wenxuan-1119/TransBTS发表时间：Mar2021[MICCAI2021]一、基本介绍1.1胶质瘤胶质瘤是最常见

Slientsake·2023-02-02 07:50

深度学习论文笔记

1.语音情感识别、人工神经网络，深度学习神经网络发展历程介绍2.语音情感识别的基本理论3.人工神经网络4.深度学习神经网络基本理论1.语音情感识别、人工神经网络，深度学习神经网络发展历程介绍深度学习常用模型：自编码器、限制玻尔兹曼机、卷积神经网络应用：图像识别、语音设别、广告推荐系统情感分类：anger,joy,sadness,surprise,disgust,fear,netural情感表现：语

weixin_30730053·2023-02-01 09:30

[深度学习论文笔记][arxiv 1711]Learning to Segment Every Thing

[arxiv1711]LearningtoSegmentEveryThingRonghangHu,PiotrDollar,KaimingHe,TrevorDarrellandRossGirshickfromBAIR&FAIRpaperlinkMotivation这是一篇在实例分割问题(instancesegmentation)中研究扩展分割物体类别数量的论文。目前instanccesegmenta

KFXW·2022-12-27 07:03

[深度学习论文笔记][ICCV 17]Semi Supervised Semantic Segmentation Using Generative Adversarial Net

[ICCV17]SemiSupervisedSemanticSegmentationUsingGenerativeAdversarialNetworkNasimSouly,ConcettoSpampinatoandMubarakShahfromUniversityofCentralFloridaandUniversityofCataniapaperlinkMotivation第一篇将GAN应用在分

KFXW·2022-11-25 22:55

Deep Few-Shot Learning for Hyperspectral Image Classification（2019）——深度学习论文笔记（四）

DeepFew-ShotLearningforHyperspectralImageClassification（2019）文章目录DeepFew-ShotLearningforHyperspectralImageClassification（2019）Abstract1.INTRODUCTION2.PROPOSEDMETHOD**A.DeepFew-ShotLearningandTrainingS

immortal12·2022-11-25 08:40

[深度学习论文笔记]Cross-Modality Deep Feature Learning for Brain Tumor Segmentation

Cross-ModalityDeepFeatureLearningforBrainTumorSegmentation跨通道深度特征学习在脑肿瘤分割中的应用Published:PatternRecognition2021论文：https://arxiv.org/abs/2201.02356代码：机器学习和数字医学图像的流行，为利用深度卷积神经网络解决具有挑战性的脑肿瘤分割(BTS)任务提供了机会

Slientsake·2022-11-22 07:35

[深度学习论文笔记]Efficient embedding network for 3D brain tumor Segmentation

Efficientembeddingnetworkfor3DbraintumorSegmentation一种高效的脑肿瘤三维分割嵌入网络英国皇家医科大学Nov2020MultimodalBrainTumorSegmentationChallenge2020(BRATS)BrainLes2020论文：https://arxiv.org/abs/2107.09842摘要：基于深度学习的三维医学图像

Slientsake·2022-11-20 13:01

[深度学习论文笔记]Brain tumor segmentation with self-ensembled,deeply-supervised 3D U-net neural networks

Braintumorsegmentationwithself-ensembled,deeply-supervised3DU-netneuralnetworks:aBraTS2020challengesolution.使用自集成、深度监督的3DU-net神经网络的脑肿瘤分割:BraTS2020挑战解决方案论文：https://arxiv.org/abs/2011.01045代码：https://gi

Slientsake·2022-11-20 04:38

深度学习论文笔记（注意力机制）——CBAM: Convolutional Block Attention Module

文章目录主要工作methodchannelattentionmodulespatialattentionmodule如何结合spatialattentionmodule与channelattentionmodule实验主要工作提出了一种具有注意力机制的前馈卷积神经网络——ConvolutionalBlockAttentionModule(CBAM)method注意力机制是人类视觉所特有的大脑信号处

菜到怀疑人生·2022-11-19 14:45

[深度学习论文笔记]Modality-aware Mutual Learning for Multi-modal Medical Image Segmentation

Modality-awareMutualLearningforMulti-modalMedicalImageSegmentation多模态医学图像分割中的模态感知互学习Published:Jul2021MICCAI2021论文：https://arxiv.org/abs/2107.09842代码：https://github.com/YaoZhang93/MAML摘要：肝癌是全世界最常见的癌症

Slientsake·2022-11-19 05:08

[深度学习论文笔记]Multi-phase Liver Tumor Segmentation with Spatial Aggregation

Multi-phaseLiverTumorSegmentationwithSpatialAggregationandUncertainRegionInpainting[深度学习论文笔记]基于空间聚集和不确定区域修复的多期肝脏肿瘤分割

Slientsake·2022-11-19 05:08

[深度学习论文笔记]医学图像分割U型网络大合集

[深度学习论文笔记]医学图像分割U型网络大合集2015U-Net:ConvolutionalNetworksforBiomedicalImageSegmentation(MICCAI)2016V-Net

Slientsake·2022-11-18 09:15

[深度学习论文笔记]CaraNet: Context Axial Reverse Attention Network for Segmentation of Small Medical Objects

CaraNet:ContextAxialReverseAttentionNetworkforSegmentationofSmallMedicalObjectsCaraNet:用于分割小医疗对象的上下文轴向反向注意网络Aug2021论文：https://arxiv.org/abs/2108.07368代码：https://github.com/AngeLouCN/CaraNet摘要：准确可靠地分割医

Slientsake·2022-11-16 13:50

[深度学习论文笔记]Pairwise Learning for Medical Image Segmentation

[深度学习论文笔记]PairwiseLearningforMedicalImageSegmentation医学图像分割的成对学习Published:October2020Publishedin:MedicalImageAnalysis

Slientsake·2022-11-15 12:25

[深度学习论文笔记]Tumor attention networks: Better feature selection, better tumor segmentation

Tumorattentionnetworks:Betterfeatureselection,bettertumorsegmentation肿瘤注意网络:更好的特征选择，更好的肿瘤分割Published:March2021NeuralNetworks论文：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0893608021000861代码

Slientsake·2022-11-15 12:25

[深度学习论文笔记]Rethinking the Skip Connections in U-Net from a Channel-wise Perspective with Transformer

UCTransNet:RethinkingtheSkipConnectionsinU-NetfromaChannel-wisePerspectivewithTransformerUCTransNet:从transformer的通道角度重新思考U-Net中的跳跃连接Published:AAAI2022论文：https://arxiv.org/abs/2109.04335代码：https://gith

Slientsake·2022-11-15 12:25

[深度学习论文笔记DoDNet: Learning to segment multi-organ and tumors from multiple partially labeled datasets

DoDNet:Learningtosegmentmulti-organandtumorsfrommultiplepartiallylabeleddatasetsDoDNet：学习从多个部分标记数据集中分割多器官和肿瘤Jul2021CVPR2021论文：https://arxiv.org/abs/2011.10217代码：https://github.com/jianpengz/DoDNet摘要：

Slientsake·2022-11-15 11:54

深度学习论文笔记（一）Deep Residual Learning for Image Recognition

深度学习论文精读（一）DeepResidualLearningforImageRecognition前言ResNet1Summary总结遇到的问题？解决方案？成果？2Introduction神经网络叠的越深，则学习出的效果就一定会越好吗？深度残差学习DeepResidualLearning相关工作RelatedWork3DeepResidualLearning3.1残差学习ResidualLear

澪mio·2022-11-09 10:34

深度学习论文笔记（知识蒸馏）—— FitNets: Hints for Thin Deep Nets

文章目录主要工作知识蒸馏的一些简单介绍文中一些有意思的观念Method最近看了不少文献，一直懒得总结，现在才爬起来写总结…，不少论文的idea还是不错的主要工作让小模型模仿大模型的输出（softtarget），从而让小模型能获得大模型一样的泛化能力，这便是知识蒸馏，是模型压缩的方式之一，本文在Hinton提出knowledgedistillation方法（下文简称KD）的基础上进行扩展，利用tea

菜到怀疑人生·2022-11-07 08:12

深度学习论文笔记（知识蒸馏）——Distilling the Knowledge in a Neural Network

文章目录主要工作motivationmethod实验主要工作提出一种知识蒸馏的方法，可以压缩模型，让小模型达到与集成亦或是大型模型相似的性能提出一种新的集成学习方法，可以让模型训练速度更快，并且是并行训练本文只总结第一点motivation大型模型往往不适合线上部署，一方面是计算资源消耗大，另一方面是响应速度慢，因此Hinton便考虑是否可以将大模型的知识迁移到小模型上，这里有两个问题大型模型知识

菜到怀疑人生·2022-11-07 08:42

Generative Adverarial Networks for Hyperspectral Image Classification（2019）——深度学习论文笔记（十一）

GenerativeAdversarialNetworksforHyperspectralImageClassification（2019）文章目录GenerativeAdversarialNetworksforHyperspectralImageClassification（2019）Abstract1.INTRODUCTION2.BACKGROUND3.PROPOSEDMETHODSA.Fra

immortal12·2022-10-20 22:18

[深度学习论文笔记] Inter-slice Context Residual Learning for 3D Medical Image Segmentation

[深度学习论文研读]Inter-sliceContextResidualLearningfor3DMedicalImageSegmentation基于层间上下文残差学习的三维医学图像分割论文：https://arxiv.org/abs/2011.14155v1代码：https://github.com/jianpengz/ConResNet发表时间：2020IEEE-TMI一、基本介绍1.1问题动

Slientsake·2022-10-03 07:02

[深度学习论文笔记]TransBTSV2: Wider Instead of Deeper Transformer for Medical Image Segmentation

TransBTSV2:WiderInsteadofDeeperTransformerforMedicalImageSegmentationTransBTSV2:用于医学图像分割的宽Transformer代替深TransformerPublished:Jan2022论文：https://arxiv.org/abs/2201.12785代码：https://github.com/Wenxuan-111

Slientsake·2022-07-17 07:06

[深度学习论文笔记]使用多模态MR成像分割脑肿瘤的HNF-Netv2

HNF-Netv2forBrainTumorSegmentationusingmulti-modalMRImaging使用多模态MR成像分割脑肿瘤的HNF-Netv2Published:Jan2022论文：https://arxiv.org/abs/2202.05268代码：暂无摘要：在之前的工作中，作者利用HNF-Net、高分辨率的特征表示和轻量化的非局部自注意机制，利用多模态MR成像对脑肿

Slientsake·2022-07-17 07:06

[深度学习论文笔记]UCTransNet:从transformer的通道角度重新思考U-Net中的跳跃连接

UCTransNet:RethinkingtheSkipConnectionsinU-NetfromaChannel-wisePerspectivewithTransformerUCTransNet:从transformer的通道角度重新思考U-Net中的跳跃连接Published:AAAI2022论文：https://arxiv.org/abs/2109.04335代码：https://gith

Slientsake·2022-07-17 07:05

[深度学习论文笔记]A Tri-attention Fusion Guided Multi-modal Segmentation Network

ATri-attentionFusionGuidedMulti-modalSegmentationNetwork一种三注意力融合引导的多模态分割网络Published:2Nov2021PatternRecognition2021论文：https://arxiv.org/abs/2111.01623摘要：在多模态分割领域，可以考虑不同模态之间的相关性来提高分割结果。考虑到不同磁共振模态之间的相关

Slientsake·2022-07-17 07:35

[深度学习论文笔记]UNETR: Transformers for 3D Medical Image Segmentation

UNETR:Transformersfor3DMedicalImageSegmentationUNETR：用于三维医学图像分割的TransformerPublished:Oct2021Publishedin:IEEEWinterConferenceonApplicationsofComputerVision(WACV)2022论文：https://arxiv.org/abs/2103.10504代

Slientsake·2022-07-17 07:35

[深度学习论文笔记]TransUNet: Transformers Make Strong Encoders for Medical Image Segmentation

[深度学习论文笔记]TransUNet:TransformersMakeStrongEncodersforMedicalImageSegmentationTransUNet：用于医学图像分割的Transformers

Slientsake·2022-06-18 08:18

[深度学习论文笔记（增量学习）——Incremental Classifier and Representation Learning

深度学习论文笔记（增量学习）——IncrementalClassifierandRepresentationLearning

梦回兵工厂·2022-06-11 07:15

深度学习论文笔记（增量学习）——Incremental Classifier and Representation Learning

文章目录前言什么是增量学习增量学习存在的问题灾难性遗忘（catastrophicforgetting）克服灾难性遗忘的策略策略一策略二论文主要工作网络架构细节算法介绍名词解释总体流程步骤一：模型训练步骤二：examplarexamplarexamplar管理constructexemplarsetconstructexemplarsetconstructexemplarset函数reduceexe

菜到怀疑人生·2022-06-11 07:13

[深度学习论文笔记]Modality-aware Mutual Learning for Multi-modal Medical Image Segmentation

Modality-awareMutualLearningforMulti-modalMedicalImageSegmentation多模态医学图像分割中的模态感知互学习Published:Jul2021MICCAI2021论文：https://arxiv.org/abs/2107.09842代码：https://github.com/YaoZhang93/MAML摘要：肝癌是全世界最常见的癌症

Slientsake·2022-06-04 07:07

[深度学习论文笔记] 3D U2-Net: A 3D Universal U-Net for Multi-Domain Medical Image Segmentation

[论文解读]3DU2-Net:A3DUniversalU-NetforMulti-DomainMedicalImageSegmentation3D-U2网络：一种用于多域医学图像分割的3D通用U网络论文：https://arxiv.org/pdf/1909.06012代码：https://github.com/huangmozhilv/u2net_torch/发表：2019MICCAI一、基本介绍

Slientsake·2022-05-26 07:25

深度学习论文笔记（增量学习）——Large Scale Incremental Learning

文章目录前言主要工作算法介绍总体流程步骤一：训练CNN模型loss函数介绍阶段二：训练偏置纠正层实验：分类器是否出现分类偏好猜测实验引入BiasCorrectionLayer实验AblationStudy前言我将看过的增量学习论文建了一个github库，方便各位阅读，地址主要工作在大型数据集上，现有的增量学习方法的准确率都不高，归结于两个原因在大型数据集上利用examplarexamplarexa

菜到怀疑人生·2022-05-21 07:44

Swin-Unet: Unet-like Pure Transformer for Medical Image Segmentation

[深度学习论文笔记]Swin-Unet:Unet-likePureTransformerforMedicalImageSegmentationSwin-Unet：用于医学图像分割的类Unet纯transformer

Slientsake·2021-08-22 21:04

[深度学习论文笔记]Swin-Unet: Unet-like Pure Transformer for Medical Image Segmentation

论文：Swin-Unet:Unet-likePureTransformerforMedicalImageSegmentationSwin-Unet：用于医学图像分割的类Unet纯transformerPublished:2021May论文：https://arxiv.org/abs/2105.05537代码：https://github.com/HuCaoFighting/Swin-Unet问题动

Slientsake·2021-05-26 21:23

[深度学习论文笔记][CVPR 17 Best Paper Honorable Mention] Annotating Object Instances with a Polygon-RNN

[CVPR17BestPaperHonorableMentionAwards]AnnotatingObjectInstanceswithaPolygon-RNNLluısCastrejon,KaustavKundu,RaquelUrtasunandSanjaFidlerfromUniversityofTorontopaperlinkMotivation这篇文章的目的是提供一个针对分割数据库的自动标

KFXW·2020-09-12 01:32

[深度学习论文笔记][PAMI 17]A Comprehensive Study on Cross-View Gait Based Human Identification wit

[PAMI17]AComprehensiveStudyonCross-ViewGaitBasedHumanIdentificationwithDeepCNNsZifengWu,YongzhenHuang,LiangWang,XiaogangWang,andTieniuTanfromCAS-IAandCUHKpaperlink这篇文章是第一篇将深度学习引入步态识别任务的工作。文章的重点是在CASIA

KFXW·2020-09-10 18:54

[深度学习论文笔记][ICLR 18]mixup: BEYOND EMPIRICAL RISK MINIMIZATION

[ICLR18]mixup:BEYONDEMPIRICALRISKMINIMIZATIONHongyiZhang,MoustaphaCisse,YannN.DauphinandDavidLopez-PazfromMIT&FAIRpaperlinkOverview这篇文章提出了一种新的数据扩展方法。该方法简单有效。同时作者在文章中进行了详细的理论分析和实验分析，很有阅读价值。Motivation从E

KFXW·2020-08-24 02:36

深度学习论文笔记(残差结构)——Deep Residual Learning for Image Recognition

文章目录解决的问题网络“退化”问题什么是残差结构残差结构灵感来源一个假设灵感来源如何维持残差结构特征图维度一致解决的问题需要注意的是，在何凯明大佬的论文中，并未提及残差结构解决了梯度弥散和梯度爆炸的问题，这个问题已经被BN以及初始化解决了，原论文中只说明了残差结构结构解决了网络深度增加导致的退化问题，并且介绍了残差结构结构的灵感来源，17年有一篇CVPR论文提出了残差结构解决的问题TheShatt

菜到怀疑人生·2020-08-22 01:20

几篇利用深度学习解决步态识别问题的好文收藏

[深度学习论文笔记][PAMI17]AComprehensiveStudyonCross-ViewGaitBasedHumanIdentificationwithttps://blog.csdn.net

wenjunqin·2020-08-20 04:49

[深度学习论文笔记][Image Classification] ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

Krizhevsky,Alex,IlyaSutskever,andGeoffreyE.Hinton.“Imagenetclassificationwithdeepconvolutionalneuralnetworks.”Advancesinneuralinformationprocessingsystems.2012.[Citations:6774].1WhyCNN[Motivation]Even

Hao_Zhang_Vision·2020-08-20 03:37

深度学习论文笔记（增量学习）——CVPR2020：Mnemonics Training: Multi-Class Incremental Learning without Forgetting

文章目录前言工作流程exemplarlevel前言目前也写了较多增量学习的文章了，我的目的是在写的过程中对方法的细节进行梳理，帮助自己理解，其中难免有表述不当的地方，请各位辩证看待我文章中的观点与描述，如有错误，还望指出。本篇文章发表于2020年CVPR，论文代码地址作者从一个非常有趣的点出发，从而让模型抵抗灾难性遗忘，但是这篇文章细节部分写的不是很好。现有的增量学习算法多数都会存储部分旧图片，作

菜到怀疑人生·2020-08-17 22:27

深度学习论文笔记（rethinking knowledge distillation）——On the Efficacy of Knowledge Distillation

文章目录前言疑问：高准确率的大模型一定就是好teacher吗？问题二问题一可能的解决方案这篇文章非常有意思，本文文字部分较多，主要记录了个人对于文章的一些思考前言《OntheEfficacyofKnowledgeDistillation》于2019年发表在ICCV上。通过实验，作者发现了一个“怪相”，准确率越高的模型并不一定就是好的teacher模型，对于同一个student模型而言，teache

菜到怀疑人生·2020-08-17 22:55

深度学习论文笔记：Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting

文章目录主要工作什么是Dropout运作模式灵感来源从集成学习的角度从有性繁殖的角度dropout是否是一个好的正则化技术？为什么dropout可以提高网络的泛化能力dropout对神经元提取特征的影响dropout对稀疏性的影响dropout的缺点训练dropout网络的技巧网络大小学习率与动量值Max-Norm正则化Dropout率主要工作神经网络的学习能力很强，很容易过拟合训练数据，为了降低

菜到怀疑人生·2020-08-17 12:44

[深度学习论文笔记][Neural Arts] A Neural Algorithm of Artistic Style

Gatys,LeonA.,AlexanderS.Ecker,andMatthiasBethge.“Aneuralalgorithmofartisticstyle.”arXivpreprintarXiv:1508.06576(2015).(Citations:99).1MotivationGivenacontentimageandastyleimage,wewanttoobtainasynthesi

Hao_Zhang_Vision·2020-08-17 07:00

深度学习论文笔记：Deep Residual Networks with Dynamically Weighted Wavelet Coefficients for Fault Diagnosis o.

这篇文章将深度学习算法应用于机械故障诊断，采用了“小波包分解+深度残差网络(ResNet)”的思路，将机械振动信号按照故障类型进行分类。文章的核心创新点：复杂旋转机械系统的振动信号包含着很多不同频率的冲击和振荡成分，而且不同频带内的振动成分在故障诊断中的重要程度经常是不同的，因此可以按照如下步骤设计深度神经网络，实现对不同频带信息自适应加权的功能。第一步：对振动信号进行离散小波包分解，构建小波包系

weixin_30546189·2020-08-14 03:55

[深度学习论文笔记][Depth Estimation] Predicting Depth, Surface Normals and Semantic Labels with a Common M

Eigen,David,andRobFergus.“Predictingdepth,surfacenormalsandsemanticlabelswithacommonmulti-scaleconvolutionalarchitecture.”ProceedingsoftheIEEEInternationalConferenceonComputerVision.2015.(Citations:95

Hao_Zhang_Vision·2020-08-13 11:36

【深度学习论文笔记】FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering

论文：FaceNet:AUnifiedEmbeddingforFaceRecognitionandClustering时间：2015.04.13来源：CVPR2015来自谷歌的一篇文章，这篇文章主要讲述的是一个利用深度学习来进行人脸验证的方法，目前在LFW上面取得了最好的成绩，识别率为99.63%（LFW最近数据刷的好猛）。传统的基于CNN的人脸识别方法为：利用CNN的siamese网络来提取人脸

RiweiChen·2020-08-12 11:58

深度学习论文笔记（增量学习）——End-to-End Incremental Learning

文章目录前言主要工作算法介绍总体流程步骤一：构建训练数据步骤二：模型训练loss函数介绍步骤三：finetuning步骤四：管理examplarexamplarexamplar实验FixedmemorysizeFixednumberofsamplesAblationstudies个人理解前言我将看过的增量学习论文建了一个github库，方便各位阅读地址主要工作论文提出了一种算法，以解决增量学习中的

菜到怀疑人生·2020-08-06 12:20

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