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(long-tail)论文阅读
Sentence-BERT
论文阅读
BERT、RoBERTa已经在文本语义相似度任务(semantictextualsimilarity,STS)上达到了sota。然而,BERT要求句子对拼接到一起再传入模型中,这会导致巨大的计算开销——例如,在10000条句子中寻找最相似的两条,则需要约5*10^7次计算,如果使用BERT,则需要约65小时,这导致许多涉及篇章向量的任务,如相似度计算、聚类等无从开展。基于此,我们提出了senten
_illusion_
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2023-01-16 08:52
#
BERT
NLP
论文阅读
——ECA-Net: Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks
ECA-Net:EfficientChannelAttentionforDeepConvolutionalNeuralNetworks改进版通道注意力fromCVPR2020期末结束,开始投入论文和实验的海洋摘要:通道注意力有效提升了CNN的性能,但是随着一系列复杂注意力模块的提出不可避免增加了计算成本。为了平衡性能和复杂度,本文设计了一种超轻量级的注意力模块-ECAModule(Efficien
黄小米吖
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2023-01-16 08:46
CV
卷积
算法
神经网络
机器学习
【
论文阅读
笔记】【CVPR2020】ECA-Net: Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks
源文https://www.researchgate.net/publication/336361781_ECA-Net_Efficient_Channel_Attention_for_Deep_Convolutional_Neural_Networks源代码https://github.com/BangguWu/ECANetIntroduction本文首先回顾了SE-Net,在SE-Net中输入
creami11
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2023-01-16 08:12
r语言
深度学习
开发语言
谣言检测相关
论文阅读
笔记:PAKDD2020-SAFE: Similarity-Aware Multi-Modal Fake News Detection
目录Abstract1.Introduction2.RelatedWork3.Methodology3.1Multi-modalFeatureExtraction3.2Modal-independentFakeNewsPrediction3.3Cross-modalSimilarityExtraction3.4ModelIntegrationandJointLearning4.Experiment
yxx35AN
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2023-01-16 08:40
NLP
论文阅读
人工智能
深度学习
【
论文阅读
笔记】从ResNet到ResNeXt
目录论文地址ResNet基本思想ResNeXt基本思想论文地址ResNet:https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdfResNeXt:https://arxiv.org/abs/1611.05431ResNet基本思想在训练深层网络时,一般会遇到三个问题:过拟合。这一点其实很好理解,因为训练的损失函数是训练集上的loss,当训练数据比较少,网络参数比较多的时候很容易为
IIDEAT
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2023-01-16 08:05
深度学习
论文阅读笔记
人工智能
深度学习
神经网络
网络
Dice系数与Jaccard系数关系
对于文章
论文阅读
(12)-优化医学图像分割的Dice得分和Jaccard指数:理论与实践_peacefairy的博客-CSDN博客_jaccard和dice与其在开篇提出的问题与结尾结论:引出问题:一个损失函数对图像的分割质量有什么影响
HitStuHan
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2023-01-16 08:29
机器学习
模式识别
深度学习
人工智能
论文阅读
笔记(十六):SSD: Single Shot MultiBox Detector
Wepresentamethodfordetectingobjectsinimagesusingasingledeepneuralnetwork.Ourapproach,namedSSD,discretizestheoutputspaceofboundingboxesintoasetofdefaultboxesoverdifferentaspectratiosandscalesperfeature
__Sunshine__
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2023-01-16 08:25
笔记
SSD
论文笔记
MultiBox
Detector
【
论文阅读
】
实验:在原异常检测中加入危急值判定(正在调试中)遇到以下三种情况也要判定为“异常”严重快速性心律失常量化:1.出现VFandVFib;2.心率>=150且持续时长>=30s;3.Anormal且心率>=200;4.len([r:r+1])长度<=250ms严重缓慢性心律失常量化1.心率<=35bpm;2.len([r:r+1])长于平均RR间期,且时长大于3秒3.出现RonT室性早搏数据集加入心肌
qq_39019359
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2023-01-16 04:20
实验
机器学习
人工智能
ACL 2022 Dynamic Prefix-Tuning for Generative Template-based Event Extraction
论文阅读
任务形式本文任务:事件抽取。给定一段文本,事件抽取模型需要针对特定的事件类型抽取触发词(eventtriggers),以及该事件中所包含的各类论元角色(argumentrole)。如下图例子所示:输入文本:ThemanreturnedtoLosAngelesfromMexicofollowinghiscaptureTuesdaybybountyhunters.(这名男子周二被赏金猎人抓获后,从墨西
--JinJIKIKO--
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2023-01-15 18:46
自然语言处理
论文阅读
人工智能
自然语言处理
【
论文阅读
】【CVPR 2020】PointASNL :Robust Point Clouds Processing using Nonlocal Neural Networks
文章目录1.四个问题2.论文介绍3.参考资料4.收获1.四个问题解决什么问题针对fps采样对噪声敏感的问题,提出自适应采样方法,看起来其实就是一个局部特征丰富模块受non-local的启发,使用全局范围内的上下文信息,对采样点的特征进行增强用了什么方法解决见上效果如何ModelNet10and40还存在什么问题?2.论文介绍2个模块:a+b,其中b包含了local+non-local消融实验3.参
I"ll carry you
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2023-01-15 14:27
点云论文
Superpoint Network for Point Cloud Oversegmentation
论文阅读
Abstract超点通过将相似点与局部几何结构分组形成,可以有效地减少点云原语的原语数量,用于后续的点云处理。现有的超点方法主要集中于使用聚类或图划分来生成具有手工制作或学习过的特征的超点。然而,这些方法并不能通过端到端网络来学习点云的超点。在本文中,我们开发了一种新的深度迭代聚类网络,直接从不规则的三维点云中以端到端的方式生成超点。具体来说,在我们的聚类网络中,我们首先从点云的坐标和特征空间中联
应续
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2023-01-15 14:56
论文翻译
计算机视觉
论文阅读
:LIF-Seg: LiDAR and Camera Image Fusion for 3DLiDAR Semantic Segmentation
LIF-Seg:用于3DLiDAR语义分割的LiDAR和相机图像融合来源:华科+商汤未发表2021链接:https://arxiv.org/abs/2108.07511个人觉得有用的和自己理解加粗和()内表示,尽量翻译的比较全,有一些官方话就没有翻译了,一些疑惑的地方欢迎大家探讨。如果对整个领域比较熟悉看一、三两章就可以了0、摘要摄像头和3DLiDAR传感器已成为现代自动驾驶汽车中不可或缺的设备,
shiyueyueya
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2023-01-15 14:26
语义
论文阅读
人工智能
目标检测
自动驾驶
论文阅读
:KPConv: Flexible and Deformable Convolution for Point Clouds
论文地址:KPConv:FlexibleandDeformableConvolutionforPointClouds本文提出里一种新的适用于点云的卷积方式,不需要使用点云的任何其他中间表达形式(如将点云投影到2d,或使用提速网格等)这种卷积方式比固定化的网格卷积要更灵活(对于点云的分类和分割任务来说)KPConv全称KernelPointConvolution,使用一系列局部的3d卷积核,不同于网
跨越海的风
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2023-01-15 14:26
深度学习
深度学习
点云
语义分割
论文阅读
KPConv: Flexible and Deformable Convolution for Point Clouds
该文发表于ICCV2019,二作是PointNet、PointNet++的作者CharlesR.Qi。该文提出专门用于点云数据处理的卷积算法KPConv(KernelPointConvolution),可用于点云分类和语义分割问题,在多个benchmark数据集上均能取得stateoftheart的效果,甚至在几个数据集上超过第二名7-8个百分点下载论文点这里KPConv:FlexibleandD
资瓷向量机
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2023-01-15 14:55
深度学习
深度学习
论文阅读
笔记(16)---2022 CVPR Geometric Transformer for Fast and Robust Point Cloud Registration
参考链接参考链接研究背景求解点云配准的主要方法可以分为基于correspondence和直接求解的。correspondence分为keypoint-based和detection-free两类。而直接求解的可以分为ICP的思路(soft-correspondence和可微分的SVD),以及直接回归一个transformation。直接求解的方法在大数据场景集上效果不好。关键贡献本文认为点云配准中
打着灯笼摸黑
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2023-01-15 14:55
点云
transformer
人工智能
深度学习
论文阅读
笔记1【写作+模型】
今天来学习这篇文章的架构,以及行文的逻辑。文章名称:Multi-PathRegionMiningForWeaklySupervised3DSemanticSegmentationonPointClouds要解决的关键问题:标注不足或者标注质量差时3D语义分割或者3D特征表示的学习关键词:3D语义分割弱监督注意力机制Abstract介绍点云能提供的信息和作用。现有方法处理点云分割的弊端,也就是标记比
fanfan121314
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2023-01-15 14:25
神经网络
PointNet系列
论文阅读
之一:PointNet基础网络
PointNet论文解读文章:C.R.Qi,H.Su,K.Mo,andL.J.Guibas.Pointnet:Deeplearningonpointsetsfor3dclassificationandsegmentation.arXivpreprintarXiv:1612.00593,2016.作者:CharlesR.Qi,HaoSu,KaichunMo,LeonidasJ.Guibas链接:ht
phosphenesvision
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2023-01-15 12:05
深度学习经典网络文章阅读
点云目标检测
神经网络
计算机视觉
算法
机器学习
人工智能
【少样本图像生成】Towards Faster And Stabilized GAN training for high-fidelity few-shot image synthesis
【少样本图像生成】TOWARDSFASTERANDSTABILIZEDGANTRAININGFORHIGH-FIDELITYFEW-SHOTIMAGESYNTHESIS
论文阅读
笔记开源代码:https:
芋圆526
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2023-01-15 12:05
论文阅读
pytorch
深度学习
计算机视觉
论文阅读
:Vision GNN: An Image is Worth Graph of Nodes
计算机视觉与图卷积神经网络的结合作者单位:华为诺亚方舟实验室、北京大学、澳门大学作者:韩凯、王云贺等论文地址:点击这里下载代码地址:点击这里访问摘要基于深度学习的计算机视觉系统的网络架构是重中之重。卷积神经网络和transformer在处理图像的过程中是把图像类数据集作为格子和序列的结构(欧式数据)来进行处理。这样对于不规则的目标进行学习的时候显得不够灵活。本文将图像变成节点的形式,而非序列数据和
sigmoidAndRELU
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2023-01-15 12:33
笔记
计算机视觉
深度学习
人工智能
论文阅读
:CNN+GCN
论文名称:卷积神经网络加上图卷积神经网络的边界回归方法用于医学图像分割。期刊名称:ISSV2019作者:YandaMengMengWei.作者单位:利物浦大学以及中科院宁波工业技术研究院。摘要:解剖结构的精准分割是医学图像分析的重要步骤,而边界回归的方法收到了研究者们的青睐。这种方法是从一个起点出发来进行分割任务,而不是对密集的像素点进行分类。然而,由于CNN的固有特性,使用卷积核拥有的局部感受野
sigmoidAndRELU
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2023-01-15 12:33
笔记
python
深度学习
【
论文阅读
】Prior Guided Feature Enrichment Network for Few-Shot Segmentation
PriorGuidedFeatureEnrichmentNetworkforFew-ShotSegmentationAbstractIntroductionRelatedWorkSemanticSegmentation(语义分割)Few-shotLearning(小样本学习)Few-shotSegmentation(小样本分割)OurMethodTaskDescription(任务描述)Prior
栗子菜菜
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2023-01-15 11:00
小样本分割论文
深度学习
pytorch
小样本分割
特征丰富
【
论文阅读
】MaskSplit:用于小样本语义分割的自监督元学习
MaskSplit:Self-supervisedMeta-learningforFew-shotSemanticSegmentationWACV2022|paper|github|bilibili一句话总结:首先使用显著性评估提取伪背景掩膜,再用掩膜分割分别创建支持集和查询集对,解决了自监督小样本语义分割缺少标签和掩膜所以难以确定其类别,以致于无法构建相同类别的支持集和查询集对的问题,首次注重自
GinPd
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2023-01-15 11:25
小样本分割
人工智能
机器学习
深度学习
论文阅读
笔记(2):Multi-view attributed graph clustering
论文阅读
笔记(2):Multi-viewattributedgraphclustering本文主要记录在阅读《Multi-viewattributedgraphclustering》文献中的一些理解与翻译
长夜营灯
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2023-01-15 08:06
属性图聚类
多视图
图滤波
python
聚类
图形渲染
论文阅读
笔记(3):Graph Filter-based Multi-view Attributed Graph Clustering
GraphFilter-basedMulti-viewAttributedGraphClustering:基于图过滤器的多视图属性图聚类目录结构:摘要相关研究使用方法优化策略时间复杂度锚定点选择策略实验结论摘要摘要:图聚类现有的方法有两个主要的缺点:1)大多数方法不能同时探索属性和图结构的信息;2)大多数方法无法处理包含不同特征和图形集的多视图数据;本文提出有效的多视图属性图聚类方法:1)首先,不
长夜营灯
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2023-01-15 08:06
多视图聚类
图滤波
多视图
拓扑学
聚类
python
论文阅读
笔记(1):Deep Animation Video Interpolation in the Wild——野外深度动画视频插值(2021CVPR)
论文名称:DeepAnimationVideoInterpolationintheWild会议:2021CVPR会议基于深度网络动漫视频插帧摘要一、简介二、相关工作三、ADK-12K数据集3.1数据集构建3.2注解四、使用方法4.1分段引导匹配4.2循环细流化网络4.3帧整经和合成4.4学习体会五、实验5.1对比结果5.2消融研究5.3进一步分析六、总结参考文献图片1:动画视频插值的经典案例。我们
长夜营灯
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2023-01-15 08:35
动画
深度学习
python
Improved Techniques for Training Score-Based Generative Models
论文阅读
论文链接:ImprovedTechniquesforTrainingScore-BasedGenerativeModels文章目录摘要引言背景郎之万动力学基于分数的生成模型选择噪声尺度初始的噪声尺度其它噪声等级结合噪音信息配置退火朗之万动力学EMA改善稳定性组合所有技巧定量结果消融研究更高分辨率结论更广泛的影响摘要基于分数的生成模型可以生成与GANs相当的高质量图像样本,而不需要对抗性优化。然而,
zzfive
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2023-01-15 07:41
生成模型
扩散模型
论文阅读
论文阅读
深度学习
计算机视觉
VITS
论文阅读
论文链接:ConditionalVariationalAutoencoderwithAdversarialLearningforEnd-to-EndText-to-Speech文章目录摘要简介方法VariationalInference概述重建损失KL散度AlignmentEstimation单调对齐搜索/MONOTONICALIGNMENTSEARCH基于文本的持续时间预测对抗训练最后的损失模型
zzfive
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2023-01-15 07:11
TTS
论文阅读
论文阅读
人工智能
SDE
论文阅读
论文链接:Score-BasedGenerativeModelingthroughStochasticDifferentialEquations文章目录摘要引文背景基于郎之动力学的去噪分数匹配/SMLD去噪扩散概率模型/DDPMSDEs的基于分数的生成模型SDEs下的受扰动数据逆转SDE生成样本估计SDE的分数例子:VE、VPSDE等解决逆SDE通用数值SDE求解器预测-校正采样器Probabil
zzfive
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2023-01-15 07:11
生成模型
论文阅读
扩散模型
论文阅读
深度学习
FastSppech
论文阅读
笔记
论链接:https://arxiv.org/abs/1905.09263文章目录摘要简介非自回归序列生成FastSpeechFeed-ForwardTransformerLengthRegulatorDurationPredictor实验设置数据集模型配置FastSpeechmodelAutoregressiveTransformerTTSmodel训练和推理结果音频质量推理加速鲁棒性长度控制音频
zzfive
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2023-01-15 07:40
TTS
深度学习
人工智能
新手图像篡改
论文阅读
图像篡改
论文阅读
:RRU-Net:TheRingedResidualU-NetforImageSplicingForgeryDetection一、动机近年来,卷积神经网络在计算机视觉研究领域取得了巨大的成功
qq_39898023
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2023-01-15 07:37
图像篡改检测
区域聚集网络:改进的卷积神经网络用于心电图特征检测 第一次将深度学习运用到ECG特征检测
论文阅读
笔记:RegionAggregationNetwork:ImprovingConvolutionalNeuralNetworkforECGCharacteristicDetection区域聚集网络
大鱼qss
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2023-01-15 01:37
读书笔记
ieee论文
神经网络
机器学习
【
论文阅读
】Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks:...Traffic Forecasting[时空图卷积网络:用于交通预测的深度学习框架](4)
【
论文阅读
】Spatio-TemporalGraphConvolutionalNetworks:ADeepLearningFrameworkforTrafficForecasting[时空图卷积网络:用于交通预测的深度学习框架
炎武丶航
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2023-01-14 20:48
深度学习
图神经网络
交通预测
深度学习
图神经网络
交通预测
【视觉SLAM】DM-VIO: Delayed Marginalization Visual-Inertial Odometry
,”inIEEERoboticsandAutomationLetters,vol.7,no.2,pp.1408-1415,April2022,doi:10.1109/LRA.2021.3140129.
论文阅读
方法
振华OPPO
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2023-01-14 16:35
视觉SLAM
人工智能
SLAM
自动驾驶
增强现实
即时定位与地图构建
Gait Part
论文阅读
笔记
GaitPart
论文阅读
笔记abstractandconclusionmethodPipelineFrame-levelPartFeatureExtractorTemporalFeatureAggregator
a782138961
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2023-01-14 16:26
步态识别论文阅读
深度学习
计算机视觉
人工智能
Zero-shot Learning零样本学习
论文阅读
(五)——DeViSE:A Deep Visual-Semantic Embedding Model
Zero-shotLearning零样本学习
论文阅读
(五)——DeViSE:ADeepVisual-SemanticEmbeddingModel背景Skip-gram算法算法思路原理这篇2013年的文章提出了
River_J777
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2023-01-14 12:58
Zero-Shot
Learning
计算机视觉
零样本学习
少样本学习
神经网络
【图像分割
论文阅读
】DeepLabV3+:Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for SemanticImageSegmentation
本文出自谷歌Liang-ChiehChen团队,收录于CVPR2018论文地址Encoder-DecoderwithAtrousSeparableConvolutionforSemanticImageSegmentation背景空间金字塔池化SPP以及编解码器Encoder-decoder结构常被用于语义分割任务中。前者以不同比率、不同大小的感受野的卷积池化操作在多尺度上编码上下文信息。而后者通过
LawenceRay
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2023-01-14 12:48
深度学习
深度学习论文阅读
异常检测
论文阅读
笔记《MIST: Multiple Instance Self-Training Framework for Video Anomaly Detection》
MIST:MultipleInstanceSelf-TrainingFrameworkforVideoAnomalyDetection论文来源:CVPR2021原论文地址链接相关代码链接本论文关键词:Weaklysupervised(弱监督),MultipleInstanceLearning(多实例学习),Self-training(自训练),PseudoLabel(伪标签),Self-Guide
研途可达
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2023-01-14 11:25
深度学习
自然语言处理
神经网络
论文阅读
(64):Weakly-supervised Video Anomaly Detection with Robust Temporal Feature Magnitude Learning
文章目录1引入1.1题目1.2代码1.3摘要1.4Bib2RTFM2.1理论动机2.2多尺度时间特征学习2.3特征量级学习2.4RTFM帧级分类器3实验3.1数据集和度量标准3.2实现细节1引入1.1题目 2021CVPR:用于弱监督视频异常检测的健壮性时间特征量级学习(Weakly-supervisedvideoanomalydetectionwithrobusttemporalfeature
因吉
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2023-01-14 11:53
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多示例学习
论文阅读之深度的学习
python
深度学习
IMU互补滤波器:Keeping a Good Attitude A Quaternion-Based Orientation
1.论文翻译:【
论文阅读
】【互补滤波器】详细推导_源码解析_数据集实测_KeepingaGoodAttitude:AQuaternionBasedOrientationFilterforIMUs-知乎2
马克西姆0
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2023-01-14 10:17
IMU
IMU
kaggle
论文阅读
文章目录SwinTransformer优点缺点缺点&改进SwinTransformerhttps://arxiv.org/abs/2103.14030优点bringsgreaterefficiencywithlinearcomplexitybylimitingself-attentioncomputationtonon-overlappinglocalwindowswhilealsoprovidi
qq_43380015
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2023-01-14 09:36
学习
python
论文阅读
-《Deep Matching Prior Network:Towards Tighter Multi-oriented Text Detection》
CVPR2017byYuliangLiu&LianwenJin1.Motivation对于自然文本的检测任务,原来的方法都专注于用矩形框来对文本进行定位。但是实际上因为文本图像存在透视变换等等问题,图像里面的自然文本并不是严格地呈现矩形的。这个时候用矩形框来定位的话会有以下问题:左边表示用四边形定位的结果,右边表示用矩形定位的结果。(a)表示用矩形定位会引入不必要的overlap(b)表示用矩形会
yj_isee
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2023-01-14 09:50
Computer
Vision
计算机视觉论文研读
Towards Multi-Modal Sarcasm Detection via Hierarchical Congruity Modeling with Knowledge Enhancement
TowardsMulti-ModalSarcasmDetectionviaHierarchicalCongruityModelingwithKnowledgeEnhancement
论文阅读
笔记个人阅读笔记
yxx35AN
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2023-01-14 09:08
NLP
人工智能
nlp
论文阅读
:RepPoints: Point Set Representation for Object Detection
文章目录1、论文总述2、Boundingboxesfortheobjectdetection流行的2个原因和它的缺点3、为什么thedeformableconvolutionanddeformableRoIpooling不能学到更精确的几何定位特征4、ConvertingRepPointstoboundingbox时的三种方式5、关键点是自动学得的6、Centerpointbasedinitial
贾小树
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2023-01-14 08:05
论文阅读
目标检测
方面级情感分析
论文阅读
《A Survey on Aspect-Based Sentiment Analysis: Tasks, Methods, and Challenges》
文章目录文章简介基本知识SentimentorEmotion名词解释方面级情感分析任务单个任务AspectTermExtraction(ATE)AspectCategoryDetection(ACD)AspectOpinionCo-Extraction(AOCE)AspectSentimentClassification(ASC)复合任务Aspect-OpinionPairExtraction(A
jst100
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2023-01-14 08:41
自然语言处理
人工智能
电力负荷预测三篇综述总结
三篇综述链接:深度学习方法在负荷预测中的应用综述(
论文阅读
)光伏发电量和用电量的概率预测研究综述(1)光伏发电量和用电量的概率预测研究综述(2)光伏发电量和用电量的概率预测研究综述(3)能源预测:回顾与展望
Cyril_KI
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2023-01-14 06:48
Papers
ML
时间序列预测
电力负荷
预测
综述
ieee论文
论文阅读
笔记--Rethinking Semantic Segmentation from a Sequence-to-Sequence Perspective with Transformers
最近在阅读一些关于transformer的论文,在此记录是为了看看到底天天学了些什么。目前阅读这些论文感觉还是似懂非懂的阶段,还需要时间细细斟酌,共勉!RethinkingSemanticSegmentationfromaSequence-to-SequencePerspectivewithTransformers从序列到序列的角度重新思考语义分割1、介绍语义分割大多使用FCN(fully-con
远在远方_hh
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2023-01-14 00:43
transformer
深度学习
人工智能
AlexNet论文学习
AlexNet
论文阅读
个人心得:1.更大的数据集(如ImageNet)可以帮助CNN训练至收敛。
20220723开始学Java
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2023-01-14 00:59
深度学习
计算机视觉
人工智能
论文阅读
——SENet:Squeeze-and-Excitation Networks
最近需要了解一下轻量化模型,把SENet看一下。下面就是一个SEblock:是输入,就是一个卷积操作,所以就是featuremaps。这之后操作称为squeeze,产生一个通道描述(channeldescriptor)。这个操作在空间上聚集featuremaps(可以看到经过得到的是一个1*1*C的向量,空间H*W消失了),因而具有了全局感受野。紧接着是操作称为excitation,这一步是把得到
burning_planet
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2023-01-13 22:51
Machine
Learning
Deep
Learning
深度学习
【
论文阅读
】SENet:Squeeze-and-Excitation Networks
论文SENet:Squeeze-and-ExcitationNetworks摘要:卷积神经网络建立在卷积运算的基础上,通过在局部感受野内融合空间信息和通道信息来提取信息特征。为了提高网络的表现力,最近的几种方法显示了增强空间编码的好处。在这项工作中,我们将重点放在通道关系上,并提出了一种新的架构单元,我们称之为SE块。它通过显式建模通道之间的相互依赖关系,自适应地重新校准通道特性响应。我们证明,通
快乐小胡!
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2023-01-13 22:50
论文阅读
深度学习
cnn
计算机视觉
神经网络
人工智能
【
论文阅读
】Representation Learning with Multiple Lipschitz-constrained Alignments on Partially-labeled
标题长度受限,完整的该论文标题为:论文标题:RepresentationLearningwithMultipleLipschitz-constrainedAlignmentsonPartially-labeledCross-domainData;作者:SongleiJian,LiangHu,LongbingCao,KaiLu;CollegeofComputer,NationalUniversity
me_yundou
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2023-01-13 16:39
论文阅读笔记
人工智能
图像处理
迁移学习
机器学习
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