论文笔记——网络结构第24页

论文笔记——Camouflaged Object Detection

文章目录1简介2网络结构2.1SearchModule(SM)2.2IdentificationModule(IM)2020年CVPR的一篇文章，文章名为“伪装物体检测”。

随机ID·2023-11-15 14:39

多模态情感分析研究综述论文笔记

这里写目录标题论文标题引言论文学术结构1、总体介绍2、介绍叙述式多模态情感分析3、介绍交互式多模态情感分析4、多模态情感分析存在的交互建模科学问题5、结束语阅读论文初体验思维导图论文标题《多模态情感分析研究综述》引言多模态情感分析现已成为自然语言处理领域的核心研究课题之一，分为两类子课题：1、叙述式多模态情感分析2、交互式多模态情感分析论文学术结构1、总体介绍从情感分析这个大方面出发，结合现代社会

Daniel_Muei·2023-11-15 04:27

MPLS VPN详解

（上篇主要是介绍基于mac地址的交换、基于IP地址的路由转发、MPLS详解）（下篇主要是MPLSVPN的网络结构、组成原理、接入方式、为什么要用MPLSVPN、优势及应用场景）一、传统基于mac地址的交换和基于

香水有毒吖·2023-11-15 00:53

浅谈数据结构与算法（一）

数据结构与算法（一）引言什么是数据数据结构类型数据的逻辑结构：分类1：数据的线性结构与非线性结构分类2：集合结构线性结构树状结构网络结构数据的存储结构：顺序存储结构：链式存储结构：索引存储结构：散列存储结构

抗压的人i·2023-11-14 23:53

使用Anomalib项目的padim无监督算法进行自制工业缺陷数据集的模型训练和ONNX部署（一）——模型训练篇

Anomalib介绍二、Anomalib代码结构三、任务描述和模型训练推理四、总结与展望前言本文专注于padim算法在自制数据集上的训练过程，博主水平有限，对神经网络模型秉持能用就行的态度，所以文中不涉及网络结构和论文细节的解读

Billy_zz·2023-11-14 22:46

竞赛题目：基于LSTM的预测算法 - 股票预测天气预测房价预测

文章目录0简介1基于Keras用LSTM网络做时间序列预测2长短记忆网络3LSTM网络结构和原理3.1LSTM核心思想3.2遗忘门3.3输入门3.4输出门4基于LSTM的天气预测4.1数据集4.2预测示例

iuerfee·2023-11-14 20:51

深度学习植物识别算法系统计算机竞赛

在植物识别的优势(1)卷积核，池化核大小固定(2)特征提取更全面(3)网络训练误差收敛速度较快3VGG-Net的搭建3.1Tornado简介(1)优势(2)关键代码4InceptionV3神经网络4.1网络结构

Mr.D学长·2023-11-14 20:11

竞赛选题深度学习的水果识别 opencv python

文章目录0前言2开发简介3识别原理3.1传统图像识别原理3.2深度学习水果识别4数据集5部分关键代码5.1处理训练集的数据结构5.2模型网络结构5.3训练模型6识别效果7最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习的水果识别

laafeer·2023-11-14 17:32

视觉算法知识荟萃

文章目录视觉算法知识荟萃视觉算法八股模型压缩量化参数剪枝参数蒸馏可分离卷积在端侧部署时性能不足，如何在不改变网络结构的情况下优化性能FP32转FP8浮点数定点化的方式非对称量化高斯分布ToF相机和结构光相机原理测量原理常见相机针孔相机模型激光雷达投影到

howtoloveyou·2023-11-14 13:27

【nlp】2.1 认识RNN模型

一般单层神经网络结构：RNN单层网络结构：以时间步对RNN进行展开后的单层网络结构：RNN的循环机制使模型隐层上一时间步产生的结果

lys_828·2023-11-14 13:53

聊聊神经网络结构以及计算量和内存使用

目录1.前言2.torchsummary3.torchstat3.1Conv层计算FLOPs和MAC3.2ReLU计算FLOPs和MAC3.3MaxPool计算FLOPs和MAC3.4fc计算FLOPs和MAC4.summary1.前言最近在看轻量级网络的paper，因此来简单聊聊神经网络计算量和使用内存的情况这里只计算两个参数FLOPs和MACFLOPs是神经网络执行一次前向传播的计算量，也就是

Henry_zhangs·2023-11-13 17:40

MobileSAM论文笔记

摘要自Meta研究团队发布SAM（SegmentAnythingModel）项目依赖，因其令人惊艳的零样本迁移特性和与其他视觉应用兼容的高通用性，引起了极大的关注。由于大多数类似的应用都需要运行在资源限制的边缘设备，如手机，因此，本文的目标是通过使用轻量化的encoder替换原始计算量大的encoder使其称为移动友好型模型。一个简单的思路是按照SAM原文训练一个新的轻量化的SAM，但是效果不理想

hello_dear_you·2023-11-13 14:14

环境感知算法——4.RandLA-Net基于SemanticKITTI训练

1.前言RandLA-Net（RandomSamplingandLocalFeatureAggregatorNetwork）是一种处理点云数据的神经网络结构，采用随机采样（RandomSampling,

Augenstern-YaoYao·2023-11-13 14:35

多VLAN之间的通信，静态路由

2、当网络结构比较简单时，只需配置静态路由就可以使网络正常工作。本例采用简单网络结构3、在复杂网络环境中，配置静态路由可以改进网络的性能，并可为重要的应用保证带宽。

weixin_43075093·2023-11-13 12:13

论文笔记--Baichuan 2: Open Large-scale Language Models

论文笔记--Baichuan2:OpenLarge-scaleLanguageModels1.文章简介2.文章概括3文章重点技术3.1预训练3.1.1预训练数据3.1.2模型架构3.2对齐3.2.1SFT3.2.2RewardModel

Isawany·2023-11-13 11:15

YOLOv5网络结构图

网络结构图（简易版和详细版）此图是博主的老师，杜老师的图网络框架介绍前言：YOLOv5是一种基于轻量级卷积神经网络（CNN）的目标检测算法，整体可以分为三个部分，backbone，neck，head。

clmm_·2023-11-13 05:28

#最全面# NLP获取词向量的方法（Glove、n-gram、word2vec、fastText、ELMo 对比分析）

存在的问题2基于语言模型的方法2.1基于n-gram的语言模型2.2基于神经网络的语言模型2.2.1word2vec2.2.2fastText2.2.3ELMo1.ELMo得到词向量的过程2.ELMo网络结构

energy_百分百·2023-11-13 03:18

一个完整的神经网络包括,神经网络结构包括哪些

人工神经元网络的拓扑结构主要有哪几种？谢谢大侠~~~神经网络的拓扑结构包括网络层数、各层神经元数量以及各神经元之间相互连接的方式。人工神经网络的模型从其拓扑结构角度去看，可分为层次型和互连型。层次型模型是将神经网络分为输入层（InputLayer）、隐层（HiddenLayer）和输出层（OutputLayer），各层顺序连接。其中，输入层神经元负责接收来自外界的输入信息，并将其传递给隐层神经元。

vvccyyqq·2023-11-13 01:12

TimesNet复现结果

复现环境：RTX3090，22312GB显存，torch=1.8.1+cu111；没改网络结构和超参数，直接训练。

刘泓君·2023-11-12 23:12

YOLOv5 7.0 网络结构解读

一.YOLOV5s网络结构图网络结构主要包含以下部分：1.输入端：自适应锚框计算、自适应图片缩放、Mosaic数据增强2.Backbone：CBS模块、C3模块、SPPF模块3.Neck：

nice-wyh·2023-11-12 17:44

BEVFormer论文笔记（详细版）

论文论文链接：《BEVFormer:LearningBird’s-Eye-ViewRepresentationfromMulti-CameraImagesviaSpatiotemporalTransformers》代码链接：https://github.com/zhiqi-li/BEVFormer阅读顺序：我之前在哔哩哔哩上跟着李沐一起读论文，按照他的方法：先看题目（比如这篇文章，它的重点就是Sp

西米611·2023-11-12 13:36

NL2SQL领域：RAT-SQL论文笔记

RAT-SQL:Relation-AwareSchemaEncodingandLinkingforText-to-SQLParsers以关系感知的方法对数据库模式编码和链接的text-to-SQL模型1.问题聚焦：SchemaEncoding：对表结构（表名、列名、列类型、主键、外键等等）进行编码SchemaLinking：把Question中表述的内容与具体的表名和列名对齐2.主要创新点：包含“

mochine·2023-11-12 10:49

深度学习网络结构可视化--torchsummary

直接在代码里（在调用模型时）加入下面代码块fromtorchsummaryimportsummarysummary(model,(3,28,28))ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘torchsummary’没下载该模型，pip一下pipinstalltorchsummary-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/运行

Leeyayai·2023-11-12 08:37

人工智能迁移学习

掌握深度空间特征分布等关键概念；2.掌握迁移学习的思想与基本形式，了解传统迁移学习的基本方法，对比各种方法的优缺点；3.握深度迁移学习的思想与组成模块，学习深度迁移学习的各种方法；4.掌握深度迁移学习的网络结构设计

人工智能技术与咨询·2023-11-12 06:14

文献笔记|跨网络节点分类|CDNE|Network Together: Node Classification via Cross-Network Deep Network Embedding

NetworkTogether:NodeClassificationviaCross-NetworkDeepNetworkEmbedding动机挑战方法概述贡献问题定义CDNESAE_sinSourceNetwork1）保持源网络结构的邻近性

江城暮·2023-11-12 02:43

论文笔记：SimiDTR: Deep Trajectory Recovery with Enhanced Trajectory Similarity

DASFFA20231intro1.1背景由于设备和环境的限制（设备故障，信号缺失），许多轨迹以低采样率记录，或者存在缺失的位置，称为不完整轨迹恢复不完整轨迹的缺失空间-时间点并降低它们的不确定性是非常重要的一般来说，关于轨迹恢复的先前研究可以分为两个方向第一个方向：模拟用户在不同位置之间的转换模式，以预测用户的缺失位置本质上是一个分类任务，恢复的轨迹通常由位置或POI组成第二个方向：基于记录的不

UQI-LIUWJ·2023-11-12 01:46

论文笔记：AttnMove: History Enhanced Trajectory Recovery via AttentionalNetwork

AAAI20211intro1.1背景将用户稀疏的轨迹数据恢复至细粒度的轨迹数据是十分重要的恢复稀疏轨迹数据至细粒度轨迹数据是非常困难的已观察到的用户位置数据十分稀疏，使得未观察到的用户位置存在较多的不确定性真实数据中存在大量噪声，如何有效的挖掘周期性规律存在一定困难经常在历史轨迹中被访问的地点并不一定会是目标时间窗缺失的地点，如何利用用户历史上的位置数据是另一个挑战1.2论文思路提出了一个基于注

UQI-LIUWJ·2023-11-12 01:14

【论文笔记】Denoising Diffusion Probabilistic Models

PreKnowledge1.条件概率的一般形式P(A,B)=P(B∣A)P(A)P(A,B)=P(B|A)P(A)P(A,B)=P(B∣A)P(A)P(A,B,C)=P(C∣B,A)P(B,A)=P(C∣B,A)P(B∣A)P(A)P(A,B,C)=P(C|B,A)P(B,A)=P(C|B,A)P(B|A)P(A)P(A,B,C)=P(C∣B,A)P(B,A)=P(C∣B,A)P(B∣A)P(A)

xhyu61·2023-11-11 17:02

matlab用app建立神经网络,Matlab Deep Network Designer APP搭建神经网络及相关函数讲解...

1APP的使用(1)打开方式一从Matlab工具栏APP处搜索DeepNetworkDesigner点击打开，或者在命令行窗口输入命令：deepNetworkDesigner开启(2)新建神经网络结构拖动左侧的图标到中心工作区

源木不圆丶·2023-11-11 16:24

人工智能发展与结构科学

从最早的线性结构，到今天的复杂网络结构，结构的演变对AI的能力和效率产生了深远的影响。在AI的初期，算法主要基于线性结构。例如，线性回归和感知机都是基于输入与输出之间的线性关系进行计算。

yeasy·2023-11-11 15:25

backbone：从AlexNet到...（持续补充ing）

文章目录Introduction（前言知识）代码参考卷积、池化输出退化1*1卷积减少或增加通道数自然的减少计算量解决了什么问题，达到了什么样的效果AlexNet整体结构如下VGGNet网络结构如下，D、

怎么全是重名·2023-11-11 12:25

CRNN论文笔记

CRNN最近在看天池大赛的学习赛零基础入门CV-街景字符编码识别，其中官方给出的demo中baseline就有CRNN版本，因此在这里看一看CRNN的论文。前期知识储备：概率论：了解基本的概率论知识，掌握条件概率的概念和公式CNN：了解卷积神经网络CNN的结构，掌握CNN的基本工作原理LSTM：了解长短时记忆网络LSTM的结构，掌握LSTM的基本工作原理CTC：了解CTC算法的思想，掌握基于DP实

在学习的王哈哈·2023-11-11 12:15

『CV学习笔记』文本识别算法CRNN&SVTR介绍

文本识别算法CRNN&SVTR介绍文章目录一.文本识别1.1.文本识别方法介绍1.1.1.规则文本识别1.1.2.不规则文本识别1.2.CRNN算法原理1.2.1.CRNN基本网络结构1.3.SVTR算法原理二

AI新视界·2023-11-11 12:40

深度学习经典网络：GoogleNet

深度学习经典网络--GoogleNet1、为什么要提出Inception2、为什么是Inception3、实际中的Inception4、GoogleNet整体网络结构GoogLeNet是google推出的基于

Code_LiShi·2023-11-11 11:39

【目标检测系列】六、Faster R-CNN

目录参考资料第1章FasterR-CNN概述第2章Backbone2.1ResNet50网络结构2.2ResNet50代码第3章RegionProposalNetworks3.1Anchors的生成3.2Anchors

travellerss·2023-11-11 11:04

深入浅出理解ResNet网络模型+PyTorch实现

DeepResidualLearningforImageRecognitionResNet详解+PyTorch实现PyTorch官方实现ResNet【pytorch】ResNet18、ResNet20、ResNet34、ResNet50网络结构与实现残差网络

花花少年·2023-11-11 11:32

网络规划

重点1.网络需求2.网络规划内容3.网络拓扑结构4.网络功能一.网络需求调查1.网络功能2.网络传输速率3.用网时间4.网络安全5.网络升级二.网络规划内容网络拓扑星形树形大多数网络结构环形网状三.网络设备交换机路由器防火墙网络设备

网络安全ggb·2023-11-11 09:12

深度学习-VGG19网络识别手写汉字（基于HWDB1.1trn_gnt）

深度神经网络有许多值得学习的网络结构，今天就给大家带来一个经典网络：VGG19。

四维空间151·2023-11-11 06:46

Exploration by random network distillation论文笔记

ExplorationbyRandomNetworkDistillation(2018)随机网络蒸馏探索0、问题这篇文章提出的随机网络蒸馏方法与Curiosity-drivenExplorationbySelf-supervisedPrediction中提出的好奇心机制的区别？猜想：本文是基于随机网络蒸馏提出的intrinsicreward设计方式，好奇心是基于前向动力学模型的误差设计的intri

Gabriel17·2023-11-11 02:30

Count-based exploration with neural density models论文笔记

Count-basedexplorationwithneuraldensitymodels[J].InternationalConferenceonMachineLearning,InternationalConferenceonMachineLearning,2017.基于计数的神经密度模型探索0、问题这篇文章的关键在于弄懂pseudo-count的概念，以及是如何运用pseudo-count去

Gabriel17·2023-11-11 02:57

【PyTorch实战演练】AlexNet网络模型构建并使用Cifar10数据集进行批量训练（附代码）

目录0.前言1.Cifar10数据集2.AlexNet网络模型2.1AlexNet的网络结构2.2激活函数ReLu2.3Dropout方法2.4数据增强3.使用GPU加速进行批量训练4.网络模型构建5.

使者大牙·2023-11-11 02:42

MAE(Masked Autoencoders) 详解

MAE详解0.引言1.网络结构1.1Mask策略1.2Encoder1.3Decoder2.关键问题解答2.1进行分类任务怎么来做？2.2非对称的编码器和解码器机制的介绍2.3损失函数是怎么计算的？

sjx_alo·2023-11-11 01:14

基于广义回归神经网络的货运量预测

广义回归神经网络（GRNN）是径向基神经网络的一种，GRNN具有很强的非线性映射能力和柔性网络结构以及高度的容错性和鲁棒性，适合解决非线性问题。

带我去滑雪·2023-11-10 23:43

SpireCV如何利用TensorRT加速？

TensorRT加速原理1、TensorRT加速主要在：它支持INT8和FP16的计算，通过量化和减少浮点精度来提高计算效率；它可以对网络结构进

阿木实验室·2023-11-10 23:41

竞赛选题深度学习疲劳驾驶检测 opencv python

文章目录0前言1课题背景2实现目标3当前市面上疲劳驾驶检测的方法4相关数据集5基于头部姿态的驾驶疲劳检测5.1如何确定疲劳状态5.2算法步骤5.3打瞌睡判断6基于CNN与SVM的疲劳检测方法6.1网络结构

laafeer·2023-11-10 22:19

论文笔记：DALL-E2：Hierarchical Text-ConditionalImage Generation with CLIP Latents(未完成)

本文鉴于作为参考感谢作者论文笔记：DALL-E2：HierarchicalText-ConditionalImageGenerationwithCLIPLatents详解_hierarchicaltext-conditionalimagegenerationwit_nocol

VimpireSC·2023-11-10 22:06

竞赛题目：基于深度学习的疲劳驾驶检测深度学习