论文笔记——网络结构第32页

可视化与生态

可视化网络结构这里我们使用torchinfo开源工具包，介绍网络结构可视化方案可视化网络结构需要进行一次前向传播以获得特定属性信息importosimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorchimporttorchvision.modelsasmode

ISAdora.·2023-10-15 11:50

TDNN方法学习

TDNN（TimeDelayNeuralNetwork，时延神经网络）是用于处理序列数据的，比如：一段语音、一段文本将TDNN和统计池化（StatisticsPooling）结合起来，正如x-vector的网络结构

shadowismine·2023-10-15 09:46

【论文笔记】CVPR2022：Anomaly Detection via Reverse Distillation From One-Class Embedding

CVPR2022：AnomalyDetectionviaReverseDistillationFromOne-ClassEmbedding本文提出了一种由教师编码器和学生解码器组成的新颖T-S模型：“逆向蒸馏”（ReverseDistillation）。与之前的知识蒸馏模型不同，学生网络不是直接接收原始图像，而是将教师模型的单类嵌入（OneClassEmbedding）作为输入，并旨在恢复教师的多

yjttjyyy·2023-10-15 07:14

论文笔记：Revisiting Single Image Depth Estimation: Toward Higher Resolution Maps with ...(WACV2019)

以往方法往往深度预测损失了分辨率或者在边界存在扭曲和模糊问题。本文提出2个改进：1.不同尺度下提取特征的策略2.使用3个损失，分别是深度、梯度、法向量c：当前最好模型，存在物体形状扭曲、小物体缺失、马赛克Introduction早期：比如Eigen提出的，直接cnn预测，分辨率很低目前：上投影(up-projection)上采样方法CRF结合CNN，端到端学习联合多任务学习近期：扩张卷积(dila

snoopy_21·2023-10-15 07:41

PixMIM论文笔记

论文名称：PixMIM:RethinkingPixelReconstructioninMaskedImageModeling发表时间：2023年3月4日作者及组织：上海人工智能实验室、西蒙菲莎大学、香港中文大学GitHub：https://github.com/open-mmlab/mmselfsup/tree/dev-1.x/configs/selfsup/pixmim问题与贡献在MIM（Mak

hello_dear_you·2023-10-15 07:41

MFF论文笔记

论文名称：ImprovingPixel-basedMIMbyReducingWastedModelingCapability_发表时间：ICCV2023作者及组织：上海人工智能实验室，西门菲沙大学，香港中文大学问题与贡献MIM(ModelMaksedModel)方法可以分为两部分基于像素的图片掩码学习（pixel-based)和基于高位表征的图片掩码学习（tokenizer-based）。相对于后

hello_dear_you·2023-10-15 07:37

BERT系列经典文章阅读

BERT系列经典文章阅读[1]BERT原文：BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding笔记：论文笔记

Isawany·2023-10-15 06:52

ESimCSE 论文笔记

单位：中国科学院信息工程研究所，中国科学院大学，快手科技时间：2022.09发表：COLING论文链接：https://arxiv.org/abs/2109.04380一、前言1.ESimCSE想做些什么？SimCSE采用两次dropout作为一对正样本来当作数据增强的方法（详细内容可见我的上一篇笔记），但这样有一个不好的地方就是模型会偏向认为具有相同长度的句子彼此之间就更为相似。为了验证这一观点

shuaiZuJiaoFu·2023-10-15 06:21

[论文笔记]SimCSE

引言今天带来一篇当时引起轰动的论文SimCSE笔记，论文题目是语句嵌入的简单对比学习。SimCSE是一个简单的对比学习框架，它可以通过无监督和有监督的方式来训练。对于无监督方式，输入一个句子然后在一个对比目标中预测它自己，仅需要标准的Dropout作为噪声。这种简单的方式效果却惊人地好。将Dropout作为小型数据增强，移除Dropout会导致表示坍塌(representationcollapse

愤怒的可乐·2023-10-15 06:46

论文阅读:pointnet

文章目录一、点云特性二、网络结构三、关于T-Net的理解参考论文地址:PointNet:DeepLearningonPointSetsfor3DClassificationandSegmentationpointnet

GHZhao_GIS_RS·2023-10-15 05:37

自监督论文阅读笔记 Ship Detection in Sentinel 2 Multi-Spectral Images with Self-Supervised Learning

本文设计了一种具有可单独预训练主干的舰船检测网络结构。通过使用自监督学习，一种新兴的无监督训练程序，在Sentinel-2图像上学习良好的特征，不需要标记，以初始化我们的网络骨干。

YoooooL_·2023-10-15 04:52

零样本图像识别 | Alleviating Feature Confusion for Generative Zero-shot Learning简单论文笔记

提出特征混淆问题，即在GZSL设置中零样本类别实例容易被划分为可见类（因为在训练生成器时使用的是可见类样本，这导致生成的未见类样本与可见类相似）创新点：提出了一种边界损失函数，该损失函数最大程度地减少了已见类别和未见类别的决策边界。此外，提出了一种名为featureconfusionscore（FCS）的新度量标准，以量化特征混淆。1）提出了一种新的生成方法，即通过利用生成对抗网络，对零镜头学习进

熊仔仔zz·2023-10-15 03:11

新的U-Net 网络结构

最近看到一篇很有趣的文章，RethinkingtheunpretentiousU-netformedicalultrasoundimagesegmentation这个文章提出了一种新的U-Net网络结构

skyfengye·2023-10-14 21:08

YOLOv3 | 核心主干网络，特征图解码，多类损失函数详解

检测置信度解码1.2.3类别解码1.3训练损失函数1.3.1正负样本定义1.3.2损失函数1.核心改进1.1主干网络更深,更宽从v2的darknet-19到v3的darknet-53并且引入了ResNet的网络结构解析

Qodi·2023-10-14 17:25

学习pytorch13 神经网络-搭建小实战&Sequential的使用

神经网络-搭建小实战&Sequential的使用官网模型结构根据模型结构和数据的输入shape，计算用在模型中的超参数coderunninglog网络结构可视化B站小土堆pytorch视频学习官网https

陌上阳光·2023-10-14 16:35

Learning-to-See-in-the-Dark跑通及实现方法（python3.8、及问题）

开源项目：GitHub-lavi135246/pytorch-Learning-to-See-in-the-Dark:LearningtoSeeintheDarkusingPyTorch>=1.0.0论文笔记

zenglongjian·2023-10-14 13:18

Learn to See in the Dark（论文阅读笔记）

LearntoSeeintheDark（论文阅读笔记）最近做项目看了一篇论文《LearntoSeeintheDark》下面是一些论文笔记概括：这篇论文主要介绍的是在低光照的环境下用两个标准的FCN网络，

qq_38277565·2023-10-14 13:13

Dataset Condensation with Distribution Matching论文笔记

摘要最近一个有前途的降低训练成本的方向是数据集浓缩，其目的是在保留原始信息的情况下，用一个小得多的学习合成集来代替原始的大型训练集。虽然在浓缩的小图像集上训练深度模型的速度非常快，但由于复杂的双级优化和二阶导数计算，它们的合成仍然计算昂贵。在这项工作中，我们提出了一种简单而有效的方法，通过匹配合成图像和原始训练图像在许多采样嵌入空间中的特征分布来合成浓缩图像。我们的方法大大降低了合成成本，同时实现

qq_51653288·2023-10-14 13:04

激光雷达与相机在线标定论文笔记1——livox_camera_calib

激光雷达与相机在线标定论文笔记1——livox_camera_calib简介：论文标题：Pixel-levelExtrinsicSelfCalibrationofHighResolutionLiDARandCamerainTargetlessEnvironments

。 7.·2023-10-14 07:30

Video Graph Transformer for Video Question Answering 论文笔记

论文地址：http://arxiv.org/pdf/2207.05342代码地址：https://github.com/sail-sg/VGT摘要本文提出了一种VideoGraphTransformer用于视频问答：1）设计了一个动态图转换器模块，该模块通过显式捕获视觉对象、它们的关系和动态来对视频进行编码，以进行复杂的时空推理；2）利用解耦的视频和文本Transformer进行视频和文本之间的相

魔法少女玛格姬·2023-10-14 07:52

点云从入门到精通技术详解100篇-橘子自动采摘机视觉识别

格图素书·2023-10-14 07:40

DeepWalk（深度游走）算法

整理自：Deepwalk(深度游走)算法简介_Mr.Cheng1996的博客-CSDN博客【论文笔记】DeepWalk-知乎DeepWalk是一种将随机游走(randomwalk)和word2vec两种算法相结合的图结构数据挖掘算法

嵌入式开发.·2023-10-14 07:03

网络协议之-TCP

它既复杂也不实用，从上至下分别是：应用层，表示层，会话层，运输层，网络层，数据链路层和物理层，而现实真正得到广泛应用的其实是基于TCP/IP的四层网络结构：应用层，运输层，网际层（用网际层这个名字是为了强调这一层是解决不同网络的互联问题

BeStronger30·2023-10-14 06:38

网工内推 | 应届生网工专场，最高15薪，有NP以上证书优先

参与公司日常网络变更及应急故障处理；4.网络项目的支持与协调，核心网络变更、升级、调试、配置、方案编写；5.熟悉网络和安全解决方案，具备网络评估、分析、规划、设计、配置和部署经验；6.从监控、容量管理、架构设计等角度，参与网络结构的优

HCIE考证研究所·2023-10-14 03:48

目标检测算法(二)OverFeat精细分析和讲解并附源码地址

目录目录背景:OverFeat的网络结构和技术创新计算机视觉领域的基本任务OverFeat的网络结构全卷积网络多尺度滑窗检测器模型设计和训练过程设计部分具体参数FeatureE

Snu77·2023-10-14 02:46

神经网络模型压缩技术—剪枝

5.结构化剪枝和非结构化剪枝5.1非结构化剪枝（移除单个权重或神经元）5.2结构化剪枝（移除一组规则的的权重，如过滤器剪枝、通道剪枝）6剪枝算法步骤7剪枝总结1.模型压缩定义利用神经网络参数的冗余性和网络结构的冗

故山月白·2023-10-14 00:50

RBF神经网络案例——客户流失率预测

目录背景介绍1、径向基神经网络结构2、符号说明3、计算网络输出4、计算能量函数网络学习步骤步骤1、先将能量函数E写成各参数的复合函数结构步骤2、求E关于各参数的偏导步骤3、求各参数的调整量步骤4、计算各参数的调整量

七七喝椰奶·2023-10-13 21:55

AWS SAP-C02教程3--网络资源

架构设计中网络也是少不了的一个环节，而AWS有自身的网络结构和网络产品。

linmoo1986·2023-10-13 18:19

使用pytorch搭建自己的网络之VGG

二、网络结构网上比较流行的网络结构如上图所示，通过对网络结构的评估，最终证明16层和19层的网络结构能够取

绿柳山庄赵公子·2023-10-13 16:32

模型复现：VGG-16

VGG-16是在图像分类和检测任务中很常用的一种网络结构。本文通过pytorch来复现一下。

公众号学一点会一点·2023-10-13 16:32

pytorch实现经典神经网络：VGG16模型之复现

可以参考https://blog.csdn.net/m0_37867091/article/details/107237671分成提取特征网络结构+分类结构模型代码：此模型写了VGG的几种网络结构一、官方权重

颦蹙遥寄·2023-10-13 16:57

Pytorch之RepVGG图像分类

structuralre-parameterization结构重参数化✨结构重参数化引入(ACNet)✨Conv+BN层融合✨Conv_3x3和Conv_1x1合并✨identity分支(BN)转化为3x3卷积层✨多分支融合二、RepVGG网络结构结束语个人主页

风间琉璃•·2023-10-13 14:51

Pytorch之MobileViT图像分类

文章目录前言一、Transformer存在的问题二、MobileViT1.MobileViT网络结构VisionTransformer结构MobileViT结构2.MV2(MobileNetv2block

风间琉璃•·2023-10-13 14:51

《多智能体博弈学习研究进展--罗俊仁，张万鹏》论文笔记

目录一、引言二、多智能体学习简介2.1多智能体学习系统组成2.2多智能体学习概述2.3多智能体学习研究方法分类三、多智能体博弈学习框架3.1多智能体博弈基础模型及元博弈3.1.1多智能体博弈基础模型3.1.2元博弈模型3.2均衡解概念与博弈动力学3.2.1均衡解概念3.2.2博弈动力学3.3多智能体博弈学习的挑战3.3.1学习目标多样3.3.2环境(对手)非平稳3.3.3均衡难解且易变四、多智能体

春有百花巨小蟹·2023-10-13 13:45

多标签分类论文笔记 | ML-Decoder: Scalable and Versatile Classification Head

个人论文精读笔记，主要是翻译+心得，欢迎旁观，如果有兴趣可以在评论区留言，我们一起探讨。Paper:https://arxiv.org/pdf/2111.12933.pdfCode:https://github.com/Alibaba-MIIL/ML_Decoder文章目录0.摘要1.介绍2.方法2.1Baseline分类头2.2回顾-AttentionandTransformer-Decoder

Thomas_Cai·2023-10-13 13:33

WiFi无线通信技术详解

WiFi无线网络结构包括Adhoc和Infrastructure两种模式。在Adhoc模式下，各计算机只需接上相应的

成都亿佰特电子科技有限公司·2023-10-13 12:50

94%预测准确率！手把手搭建CNN-AlexNet卷积神经网络框架

前言：本篇文章是卷积网络的搭建，若不太理解CNN卷积神经网络相关概念请参考文章：【通俗理解】CNN卷积神经网络-附带场景举例一.AlexNet网络AlexNet网络结构相对简单，使用了8层卷积神经网络，

毒爪的小新·2023-10-13 11:46

项目实战1: TF2.0+LetNet-5构建Fasion MNSIT分类器

目录一、前言1.1FasionMNSIT数据集介绍1.2LetNet-5简介二、TF2.0构建LetNet卷积网络实现FasionMNSIT分类2.1数据读取2.2构建LetNet-5网络结构2.3训练

xping_zhou·2023-10-13 10:01

【tensorflow2.0】23.tf2.0实现LeNet

LeNet5的网络结构示意图如下所示：下边我们通过代码来实现LeNet，给出代码的同时，也会计算参数数量和维度变化。#这里我们通过顺序模型来实现，相当于

一只很菜很菜的tfer·2023-10-13 09:25

tensorflow2.0 （1）使用LeNet5网络预测cifar10数据集中分类

参考内容北京大学，软微学院，曹健老师，《人工智能实践：TensorFlow2.0笔记》运行环境Python3.7tensorflow2.6训练数据集：cifar10前言曹老师用的是Class形式构造的网络结构

向往的地中海·2023-10-13 09:41

FTRL论文笔记

AdClickPrediction:aViewFromtheTrenches1简介 FTRL是一种新的参数学习算法，利用它可以对传统的监督学习进行提升，并且利用了特征自适应(per-coordinate)的学习率。作者还探讨了其他非传统机器学习研究的内容，主要包含了内存节省的技巧，性能评估和可视化，预测概率的信心评估的方法，标准化方法以及自动特征管理。另外还列出了作者试验的一些并没有提升的方法。

不将就_215a·2023-10-13 08:52

[深度学习][转载]yolov5中3个损失函数含义

1.1网络结构yolov5给出了五个版本的网络结构：YOLOv5n、YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x。

FL1623863129·2023-10-13 07:18

基于图像识别的迁移学习之一

VGG-16的网络结构为右侧图绿色栏所示，其中block1中有2个包含64个卷积核的卷积层，block2包含2个128个卷积核的卷积层，block3有3个包含256个卷积核的卷积层，block4有3个包含

会的东西有点杂·2023-10-13 07:03

docker+keeplived+haproxy实现数据库的高可用负载均衡

负载均衡：建立在现有网络结构之上，提供了一种廉价有效透明的方法扩展网络设备和服务器的带宽、增加吞吐量、加强网络数据处理能力、提高网络的灵活性和可用性。

小晴菜·2023-10-13 05:20

图像分割论文学习小记录1——FastInst（CVPR23）

图像分割论文学习小记录1——FastInst（CVPR23）目录图像分割论文学习小记录1——FastInst（CVPR23）学习前言：什么是FastInst研究背景与意义研究意义贡献网络结构分析LightweightpixeldecoderInstanceactivation-guidedqueriesGroundtruthmask-guidedlearningLossfunction

。 7.·2023-10-13 05:13

零信任之微隔离详述

微隔离架构的明显优势在于能够实现网络流量的可视化，能自适应网络结构变化，当然，网络规模越大，控制中心策略分析就越复杂，其庞大的计算量，也注定了运维的高成本。那么

H3C-Navigator·2023-10-12 22:09

大数据毕设 - 深度学习植物识别系统（python OpenCV）

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

caxiou·2023-10-12 21:23

论文笔记（综述）——Image fusion meets deep learning: A survey and perspective

文章目录零、摘要（Abstract）一、引言（Introduction）二、方法回顾（Methodreview）1、数字摄影图像融合（Digitalphotographyimagefusion）（1）多曝光图像融合（Multi-exposureimagefusion）a)CNNMethodsb)GANMethods（2）多聚焦图像融合（Multi-focusimagefusion）a)CNNMet

浅若清风cyf·2023-10-12 20:42

医学图像分类_体素科技：深钻小数据下的医学图像分割

近年来，随着更加先进的网络结构的陆续提出，医学影像分割的准确率被不断刷新。

weixin_39604189·2023-10-12 19:42

【论文笔记】EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks

【论文链接】：https://arxiv.org/abs/1905.11946【论文代码】：https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models/official/efficientnet（官方tensorflow版本）https://github.com/lukemelas/EfficientNet-PyTorch（第三方pytorch版本）【

Qn_351c·2023-10-12 18:30

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