CNNS

【论文笔记】Deformable Convolutional Networks

1.介绍1.1.提出DCN的原因卷积神经网络（CNNs）由于其固定几何结构局限了模型几何变换。
weixin_50862344·2023-04-15 15:38

Edge-Gated CNNs for Volumetric Semantic Segmentation of Medical Images

尽管卷积神经网络(CNNs)在计算机视觉和医学图像分析应用中取得了成功，但主要是学习纹理抽象，这往往导致不精确的边界描绘。
zelda2333·2023-04-10 16:32

【Paper Reading】Blackthorn：嵌入式Nvidia平台上CNN的延迟估计框架； Blackthorn: Latency Estimation Framework for CNNs

Blackthorn：嵌入式Nvidia平台上CNN的延迟估计框架本文纯翻译，原文请查看：https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?arnumber=9503415目录Blackthorn：嵌入式Nvidia平台上CNN的延迟估计框架ABSTRACTI.INTRODUCTIONII.RELATEDWORKIII.SYSTEMARCHITECTUREIV
别出BUG求求了·2023-04-09 06:32

LargeKernel3D: Scaling up Kernels in 3D Sparse CNNs

Abstract近期2D卷积神经网络的进展已经表明大卷积核非常重要。然而，当直接应用大的卷积核在3D卷积神经网络中时，会遇到严重的困难，其中包括2D中成功的模块设计在3D网络中变得惊人的无效，包括流行的深度卷积。为了解决这一重要挑战，我们提出了空间分割卷积及其大卷积核模块。因此，它避免了朴素的3D大卷积核的优化和效率问题。我们的大卷积核3D卷积神经网络，LargeKernel3D，在3D语义分割和
fish小余儿·2023-04-06 19:34

论文阅读《LargeKernel3D: Scaling up Kernels in 3D Sparse CNNs》

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2206.10555.pdf源码地址：https://github.com/dvlab-research/LargeKernel3D前言3D大核CNN设计难点主要分为两个方面：模型计算效率:增大3维卷积核时，参数量和计算负担的增长速度比2DCNN快得多。如，卷积核从3×3×33×3×33×3×3增加为7×7×77×7×77×7×7时，模型参数量
CV科研随想录·2023-04-06 19:43

CS231n 卷积神经网络与计算机视觉 9 卷积神经网络结构分析

终于进入我们的主题了ConvNets或者CNNs，它的结构和普通神经网络都一样，之前我们学习的各种技巧方法都适用，其主要不同之处在于：ConvNet假定输入的是图片，我们根据图片的特性对网络进行设定以达到提高效率
bea_tree·2023-04-06 18:37

2020-04-02 【遗传算法】Completely Automated CNN Architecture Design Based on Blocks

特别是，不需要在它开始之前进行预处理，也不需要在CNNs方面进行后处理。此外，该算法不需要对CN
野生小肥猪·2023-04-04 03:04

CV （3）- CNNs

CV（3）-CNNs卷积神经网络历史卷积和池化视觉之外的卷积神经网络第一版       2022-07-22        初稿卷积神经网络历史卷积和池化视觉之外的卷积神经网络最大池化比均值池化常用。
997and·2023-03-31 15:54

可变形卷积

代码：https://github.com/4uiiurz1/pytorch-deform-conv-v2卷积神经网络（CNNs）由于其固定的几何结构而固有地局限于模型几何变换。
AI视觉网奇·2023-03-29 15:35

一文了解计算机视觉的八大应用

之前通过三篇文章简单介绍了机器学习常用的几种经典算法，当然也包括了目前很火的CNNs算法了：常用机器学习算法汇总比较(上）常用机器学习算法汇总比较(中）常用机器学习算法汇总比较(完）这些算法各有各的优缺点和适用的领域
材才才·2023-03-29 05:19

CVPR‘2023 即插即用系列! | BiFormer: 通过双向路由注意力构建高效金字塔网络架构

:https://arxiv.org/pdf/2303.08810.pdfCode:https://github.com/rayleizhu/BiFormer导读众所周知，Transformer相比于CNNs
CVHub·2023-03-25 07:07

End-to-end Sequence Labeling via Bi-directional LSTM-CNNs-CRF 双向LSTM+CNN+CRF做序列标注问题

用双向LSTM+CNN+CRF来端到端地解决序列标注问题，这个可以说是机器学习玩家的理想了吧，毕竟做特征是大家都头疼的事儿。如果有一个模型架构可以端到端的解决序列标注问题，这不但可以减少背景知识的学习，还能去掉数据处理的繁琐过程，这个方案可以说是非常优雅了。0.论文主要内容这是一篇2016年的论文，当时做序列标注的SOA是结合了很多任务相关的手工特征的。而作者不用手工特征，而是尝试用纯分布式表示（
0_oHuanyu·2023-03-21 11:47

人工智能的 "hello world"：在 iOS 实现 MNIST 数学识别

www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_beginners.htmliOSMNIST:https://academy.realm.io/posts/brett-koonce-cnns-swift-metal-swift-langua
iOSDevLog·2023-03-15 16:28

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空投大师·2023-03-15 03:13

论文阅读：Volumetric and Multi-View CNNs for Object Classification on 3D Data

Preface  最近由于要做正颌手术中术后变形预测的问题，要处理三维数据，所以在研究三维卷积，三维分类的问题。  今天阅读一篇CVPR2016的论文：《VolumetricandMulti-ViewCNNsforObjectClassificationon3DData》。  这里是PaperHomepage  这里是PaperCodeAbstract  现在对于3DData的Convolutio
chenxp2311·2023-02-22 09:56

CVPR2018:Combining CNNs and Geometric Constraints for Hierarchical Motion Segmentation

摘要运动分割的传统方法是采用几何约束去理解运动。现代cnn方法在运动检测上超越了一些著名结构，但也许不能精确描述著名的几何约束方法。作者提出了一个统计的刚体运动模型，基于角度预测约束。然后把这个分段刚体运动组合到了复杂可变形和铰接的对象，同时用到CNN的语义分割和一个第二对象层次的统计学模型。这种方法组合了传统的几何知识和cnn领域的模式识别能力，并在大范围的运动分割基准数据集上取得了卓越的表现。
whenIknow·2023-02-06 20:13

论文阅读和分析：《DeepGCNs: Can GCNs Go as Deep as CNNs?》

更深的图卷积神经网络，相当于residual在CNN中的应用，使得可以构建更深层次的卷积网络而不会造成梯度消失无法训练的问题。算法原理：学习过Resnet去理解DeepGCNs就会很容易，看图片基本就能明白。提出了用于点云语义分割的GCN架构。（左）我们的框架由三个块组成：GCN骨干块（输入点云的特征转换）、融合块（全局特征生成和融合）和MLP预测块（逐点标签预测）。（右）我们研究了三种类型的GC
KPer_Yang·2023-02-06 08:48

Gated-SCNN: Gated Shape CNNs for Semantic Segmentation

代码：https://github.com/nv-tlabs/GSCNN/blob/master/network/gscnn.py论文：ICCV_2019翻译：论文阅读笔记如何将知识分离出来？作者在论文中argue到，CNN在设计的过程中有一个固有的无效性，因为他们会将color，shape和纹理信息一起处理（感觉可以找个时间介绍一些，图像中的color，shape或者texture信息对于图像的
zelda2333·2023-02-04 10:19

（转载）Convolutional Neural Networks卷积神经网络

ConvolutionalNeuralNetworks卷积神经网络Contents一：前导BackPropagation反向传播算法网络结构学习算法二：ConvolutionalNeuralNetworks卷积神经网络三：LeCun的LeNet-5四：CNNs
tina_ttl·2023-02-03 09:17

PWC-Net：CNNs for Optical Flow Using Pyramid,Warping,and Cost Volume

https://github.com/sniklaus/pytorch-pwc使用CNN网络实现光流估计的方法，在该方法中采用了经典的特征金字塔结构作为特征提取网络。之后在金字塔的某个层级上使用上一级的光流作为warp引导，第二幅图像的特征将被warp。进而使用第二幅图像warp之后的特征和第一幅图像的特征构建一个costvolume。在此基础之上，添加一个估计网络从而实现当前金字塔层的光流估计。
rrr2·2023-02-02 14:51

PWC-Net: CNNs for Optical Flow Using Pyramid, Warping, and Cost Volume

文章提出了一种用于光流估计的CNN模型，包括了三个部分：金字塔(Pyramid)，扭曲(Warping)，代价体积(CostVolume)。每个画面有前后两个图，用第一个图的估计光流扭曲第二个图的CNN特征，将扭曲后的特征以及第一个图的特征构造一个代价体积，再来估计光流。主要原理：左边是传统的coarese-to-fine方法，右边是这篇文章提出的PWC网络。第一幅图的光流扭曲第二幅图特征的公式。
Bruce_0712·2023-02-02 14:50

Paper reading——PWC-Net: CNNs for Optical Flow Using Pyramid, Warping, and Cost Volume(PWC-Net)

实现了一个effective的CNNmodelfor光流——PWC-NetPWC-net是一个能够根据两张图像来输出对应的光流图提出了PWC-Net，是比flownet更优的一个模型提出了cost-volumn提出了一种用于光流估计的CNN模型，包括了三个部分：金字塔(Pyramid)，扭曲(Warping)，代价体积(CostVolume)。每个画面有前后两个图，用第一个图的估计光流扭曲第二个图
hxxjxw·2023-02-02 14:20

《PWC-Net：CNNs for Optical Flow Using Pyramid,Warping,and Cost Volume》论文笔记

参考代码（official）：PWC-Net参考代码（pytorchconvert）：pytorch-pwc1.概述导读：这篇文章给出了一种使用CNN网络实现光流估计的方法，在该方法中采用了经典的特征金字塔结构作为特征提取网络。之后在金字塔的某个层级上使用上一级的光流作为warp引导，第二幅图像的特征将被warp。进而使用第二幅图像warp之后的特征和第一幅图像的特征构建一个costvolume。
m_buddy·2023-02-02 14:20

cnn lstm预测_CNN LSTM预测每日酒店取消

cnnlstm预测背景：LSTM与CNN(Background:LSTMsvs.CNNs)AnLSTM(long-shorttermmemorynetwork)isatypeofrecurrentneuralnetworkthatallowsfortheaccountingofsequentialdependenciesinatimeseries.LSTM
weixin_26756255·2023-02-02 12:26

2020-NeurIPS-Path Integral Based Convolution and Pooling for Graph Neural Networks

与CNNs类似，图卷积和池化的优化设计是成功的关键。作者借鉴物理学的思想，提出了一种基
发呆的比目鱼·2023-02-01 21:26

LOMO阅读笔记

LookMoreThanOnce：一个准确的任意形状文本检测器受限于CNNs的感受野和矩形或四边形边框的简单表示形式，先前的方法在处理长文本和弯曲文本时表现效果不好。
qq_40874603·2023-02-01 17:38

论文笔记(三)《Unsupervised representation learning using deep convolution to generate adversarial network》

0Abstract近年来，利用卷积网络（CNNs）进行的有监督学习在计算机视觉应用中得到了巨大的应用。相对而言，使用CNNs的无监督学习受到的关注较少。
爱吹口哨的夜莺·2023-01-31 10:46

Densely Connected Convolutional Networks手动翻译

增强了特征传播，改进了整个网络的信息流和梯度3.促进了特征再用，以开发网络的潜力4.更少的参数，因为不需要重新学习冗余的特征映射5.密集连接具有正则化效果，可以减少过拟合2）架构：1.通过跳跃连接利用CNNs
qq_35024702·2023-01-31 07:20

Transformer介绍

Transformer在之前的章节中，我们已经介绍了主流的神经网络架构如卷积神经网络（CNNs）和循环神经网络（RNNs）。让我们进行一些回顾：CNNs易于并行化，却不适合捕捉变长序列内的依赖关系。
幸福诗歌·2023-01-30 18:31

图像分类和目标检测有什么区别

图像分类是分类问题，输出是离散的，非黑即白即对输入的图像进行分类一般是一张图只有一个标签代表算法有CNNs目标检测既是分类问题又是回归问题，回归问题一般都输出一个0~1的小数，是连续的，即所谓的置信度，
神兽乌鸦·2023-01-29 20:11

基于深度学习的自然图像和医学图像分割：网络结构设计

本文总结了利用CNNs进行图像语义分割时，针对网络结构的创新，这些创新点主要包括新神经架构的设计（不同深度、宽度、连接和拓扑结构）和新组件或层的设计。前者是利用已有的组件组装复杂的
小白学视觉·2023-01-29 12:43

显著性目标检测论文总结---DMRANet

Depth-inducedMulti-scaleRecurrentAttentionNetworkforSaliencyDetectionICCV2019基于深度诱导多尺度循环注意力网络的显著性检测图1复杂场景中几种最先进的基于CNNs
BingY_998·2023-01-22 01:35

深度学习篇之tensorflow(3) ---架构介绍篇一

卷积神经网络架构简介多层架构卷积神经网络LeNet简介AlexNetCGGNet较小的过滤器其他技巧和贡献简介卷积神经网络常常又称为ConvNets、CNNs，在过去几年中，计算机视觉的研究聚焦于卷积神经网络
落春只在无意间·2023-01-21 10:13

PANNs：用于音频模式识别的大规模预训练音频神经网络

文章目录摘要1、引言2、音频标记系统2.1CNNs2.2ResNets2.3MobileNets2.4一维CNNs3、Wavegram-CNN系统3.1Wavegram-CNNsystems3.2Wavegram-Logmel-CNN4
AI 菌·2023-01-18 17:20

卷积神经网络[CNN]笔记（四）—— 输入输出与超参数关系计算公式

在卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNNs/ConvNets）中，卷积核是指具有一定宽度和高度，且深度与图像深度一致的卷积块，由它所构成的网络层就称之为卷积层。
zeeq_·2023-01-17 12:42

2022.10.16 第二十六次周报

内部结构与方案设计卷积层RELU层池化层全连接层代码-CNN手写数字识别总结前言Whathasbeenlearnedthisweekrevolvesaroundconvolutionalneuralnetworks(CNNs
孙源峰·2023-01-16 13:29

Gated-SCNN: Gated Shape CNNs for Semantic Segmentation论文笔记

论文介绍作者认为之前的semanticsegmentation的工作将所有信息都放入到了CNN的网络之中(这其中包含了颜色、边界、纹理等信息)，这不太理想，所以作者在regularstream的基础之上增加了一个shapestream的分支，通过利用门控卷积来控制使得shapestream这条分支中只包含边界的信息。摘要目前最先进的图像分割方法形成了一种密集的图像表示，其中的颜色、形状和纹理信息都
Sunlight_Q·2023-01-14 23:59

神经网络一 | ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

作者首先确定使用CNNs的架构，这样做减少了神经层之间的连接以及参数量，便于训练，且性能相比标准的具有相似尺寸大小的网络层的前馈神经网络只是轻微的下降。之后作者在框架中引入了几个设计，如
我去喝咖啡了·2023-01-14 23:58

机器学习之（七）卷积神经网络

结构概述用来构建卷积神经网络的各种层卷积层汇聚层归一化层全连接层将全连接层转化成卷积层卷积神经网络的结构层的排列规律层的尺寸设置规律案例学习（LeNet/AlexNet/ZFNet/GoogLeNet/VGGNet）计算上的考量拓展资源卷积神经网络（CNNs
绝对不要看眼睛里的郁金香·2023-01-13 20:39

【论文简述】DPSNet End-to-end Deep Plane Sweep Stereo（ICLR 2019）

Recently,convolutionalneuralnetworks(CNNs)havedemonstratedsomecapacitytoaddressthisissueby
华科附小第一名·2023-01-13 11:51

【Paper】Graph Convolutional Networks for Hyperspectral Image Classification

（1）本文从HS图像分类的角度对CNNs和GCNs（定性和定量）进行了深入的研究；（2）针对GCN计算量很大，提出了一种新的小批量
pangpd·2023-01-12 12:11

论文阅读笔记之Deformable Convolutional Networks

论文地址：https://arxiv.org/abs/1703.06211摘要：卷积神经网络的固定几何结构限制了模型对物体形变的建模能力，在本工作中，我们引入了两个新的模块来增强CNNs的形变建模能力，
AICVer·2023-01-12 12:40

【读点论文】CosFace: Large Margin Cosine Loss for Deep Face Recognition，从损失函数的角度优化人脸识别

CosFace:LargeMarginCosineLossforDeepFaceRecognition由于深度卷积神经网络(CNNs)的发展，人脸识别取得了非凡的进步。
羞儿·2023-01-11 23:08

文献阅读：Characterizing Label Errors: Confident Learning for Noisy-Labeled Image Segmentation

表征标签错误：对噪声标签图像分割的自信学习——MinqingZhang.MICCAI2020卷积神经网络(CNNs)以其强大的拟合能力在图像处理中取得了显著的性能。
qq_45697032·2023-01-11 17:52

神经网络理论及应用答案,神经网络理论名词解释

它其实老早就已经可以成功训练并且应用了（最近可能deeplearning太火了，CNNs也往这里面靠。虽然CNNs也属于多层神经网络架构，但把它置身于DL家族，还是有不少人保留自己的理解的）。
普通网友·2023-01-09 11:23

神经网络加速器设计研究：寒武纪DianNao论文阅读

神经网络加速器设计研究：寒武纪DianNao文章目录研究背景ML技术介绍（CNN&DNN）CNNs中三种类型的层的存储需求分析小规模神经网络加速器结构大规模神经网络加速器结构参考文献研究背景现阶段机器学习算法应用逐渐广泛
Jacob-liu·2023-01-05 14:55

GNN笔记系列 1

GNN笔记系列1Convolutionsintime,space,andgraphsNeuralNetworks(NNs)ConvolutionalNeuralNetworks(CNNs)GraphNeuralNetworks
弓早早o_O·2023-01-05 03:12

[声纹识别基础] TDNN怎么用的一维卷积？

多输出通道预期结果参考代码运行结果从二维卷积角度理解一维卷积预期结果参考代码运行结果时延神经网络（TDNNs）常用于声纹识别领域，例如著名的X-VECTOR基础结构就是TDNNs；它可以视作一维卷积神经网络1（1-dCNNs），甚至有人认为TDNNs是CNNs
安如衫·2023-01-04 15:28

Recursive Recurrent Nets with Attention Modeling for OCR in the Wild

关键词：递归神经网络，lexicon-free，soft-attention,untied引言使用递归CNNs，采用RNN隐式学习字符级语言模型，避免了使用N-grams，使用软注意力机制来利用图像特征首先这篇文章搞清楚了
Tsukinousag1·2023-01-01 20:57

GRAPH ATTENTION NETWORKS 论文/GAT学习笔记

代表：GCN不基于谱的方法：直接在图上定义卷积(对空间上近邻的群体使用)，但是很难定义能够同时作用于不同数量领域并且保持CNNs权重共享特性的方法代表：graphsage注意力机制：可以处理可变大小的输入
Dodo·D·Caster·2022-12-31 08:44
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