CNNS 第4页

ICCV19开源论文 DeepGCNs: Can GCNs Go as Deep as CNNs?

前言GCN与CNN有很多相似之处。GCN的卷积思想也是基于CNN卷积的优秀表现所提出的，。GCN由于其表达形式和卷积方法特殊性，在节点分类任务(引文网络)中，只有简单的3-4层可以把任务完成的很好。但是对于一些其他的的任务，可能浅层的网络模型没有办法很好的处理数据。但是当把GCN的层数增多之后，会出现梯度消失和over-smoothing的问题，与当时CNN的层数加深出现的问题相似，因此自然想到了

weixin_45519842·2022-12-30 09:06

DeepGCNs:Can GCNs Go as Deep as CNNs? 论文学习笔记

DeepGCNs:CanGCNsGoasDeepasCNNs?论文学习笔记一个好笔记的意义就在于：可以不用看原文-------鲁树人(滑稽)Abstract目前GCN由于受限于梯度消逝的问题，都比较浅层（一般小于4）本文将几个在深度CNN中使用的技巧：residualconnections，denseconnection，dilatedconvolutions迁移到GCNs中。构建了56层的GCN

sendy.lee·2022-12-30 09:36

DeepGCNs: Can GCNs Go as Deep as CNNs ICCV2019

贡献CNN的成功来源于可以训练深度模型，从而能够大量提升。但是CNN不能处理非欧数据。GCN可以处理非欧数据，借鉴了CNN的概念来训练模型。但是由于梯度消失(图1)因此局限于非常浅(3-4层)的模型.本文展示了新的训练深度GCN的方式。借鉴CNN的residual/denseconnections和dilatedconv改进到GCN1.GCN网络结构GCN网络可以总结为以下3个模块：（1）Feat

weixin_38313113·2022-12-30 09:05

DeepGCNs: Can GCNs Go as Deep as CNNs? 论文解析

手动原创声明：转载请注明出处DeepGCNs:CanGCNsGoasDeepasCNNs?论文链接：2019年ICCV论文会议介绍：ICCV国际计算机视觉大会与计算机视觉模式识别会议（CVPR）和欧洲计算机视觉会议（ECCV）并称计算机视觉方向的三大顶级会议作者介绍：所以是一篇发在比较厉害的会议上的一篇论文啦进入文章正题在做什么？GCN的很多概念与CNN由重合之处，CNN模型的一个优势是可以将神经

陈大大da·2022-12-30 09:05

[GNN论文阅读]DeepGCNs: Can GCNs Go as Deep as CNNs?

一、主要工作基本思路和解决的任务：CNN可以深卷而获得较好的性能，然不能表示非欧氏空间的数据。GCN可以表非欧氏空间的图，然因梯度消失（过平滑，节点特征趋于一致）不能深卷（彼时降维、减少计算量和参数个数的作用；增大感受野（透过输出的一个点看到区域的所有点）。因其定义方式，它具有一定的平移旋转放缩不变形（只要没弄出区域）。此文在每层特征空间用Dilatedk-NNfuncntion增加感受野。最近的

明天又是好吃的一天v·2022-12-30 09:04

论文笔记：DeepGCNs: Can GCNs Go as Deep as CNNs?

前言GCN与CNN有很多相似之处。GCN的卷积思想也是基于CNN卷积的优秀表现所提出的，。GCN由于其表达形式和卷积方法特殊性，在节点分类任务(引文网络)中，只有简单的3-4层可以把任务完成的很好。但是对于一些其他的的任务，可能浅层的网络模型没有办法很好的处理数据。但是当把GCN的层数增多之后，会出现梯度消失和over-smoothing的问题，与当时CNN的层数加深出现的问题相似，因此自然想到了

饮冰l·2022-12-30 09:34

小白科研笔记：简析论文DeepGCNs: Can GCNs Go as Deep as CNNs

1.前言这篇博客主要分析一篇ICCV2019的一篇深度图卷积网络性能的文章DeepGCNs:CanGCNsGoasDeepasCNNs。这篇文章的核心创新点是把残差连接（ResidualConnection）和全连接方式（DenseConnection）从二维卷积迁移到图卷积中，同时把空洞卷积（DilatedConvolution）概念延伸至图卷积中。这篇文章其实比较通俗易懂，咱就直接讲解核心点。

Niuip·2022-12-30 09:34

【论文阅读】DeepGCNs: Can GCNs Go as Deep as CNNs?

【论文阅读】DeepGCNs:CanGCNsGoasDeepasCNNs?1.Introduction2.Methodology2.1图上的表征学习2.2ResidualLearningforGCNs2.3DenseConnectionsinGCNs2.3DilatedAggregationinGCNs3.ExperimentRef.图卷积神经网络（GraphConvolutionalNeural

kiyoxi·2022-12-30 09:01

论文阅读: DeepGCNs: Can GCNs Go as Deep as CNNs?

论文名称：图卷积神经网络可以走向更深吗？（究极缝合怪）出自：ICCV2019Oral作者单位：阿卜杜拉国王科技大学引言：卷积神经网络很好，因为它很深，并且由残差连接保证性能的提高。在现有的GraphConvolutionNetwork只有三到四层，而本文提出的缝合怪有56层。前言：在后续的论文中，在深度GCN上的论文并没有多少，现有的缝合怪论文体系中并没有它的太多身影。直至2021年12.28日，

sigmoidAndRELU·2022-12-30 09:31

DeepGCNs- Can GCNs Go as Deep as CNNs?

本篇文章主要阐述了我们怎么去构建一个网络使得GCN能够堆叠更深的层且不会发生梯度消失的问题。讲了3个method：1.Resnet2.Densenet3.Dilatedconvolutions。该模型的很多技巧以及method对其他的方向感觉有比较大的借鉴意义。Introduction在目前我们所用到的GCN中，一般layers都大致在4层左右，并不会堆叠更多，主要是因为随着层数的增加，会出现梯度

Lyp_student·2022-12-30 09:00

DeepGCNs: Can GCNs Go as Deep as CNNs?

文章目录1前言2问题定义3DeepGCN3.1ResidualLearningforGCNs3.2DenseConnectionsinGCNs3.3DilatedAggregationinnGCNs4.总结论文地址：https://arxiv.org/pdf/1904.03751.pdf源码：deep_gcns_torch来源：ICCV,2019关键词：GCNPointCloudSegmentat

Miha_Singh·2022-12-30 09:00

论文阅读 DeepGCNs: Can GCNs Go as Deep as CNNs?

DeepGCNs:CanGCNsGoasDeepasCNNs?绪论1、介绍2、相关工作3、方法3.1、图神经网络的表针学习3.2、图神经网络的残差结构3.3、图神经网络的密集连接3.4、图神经网络的扩张性聚集绪论CNN很强，但不能正确解决非欧几里得数据的问题，图卷积网络（GCNs）可以建立图形来表示非欧几里得数据，借鉴CNN的概念，并将其应用到训练中。GCN有点作用但有梯度消失的问题，限制在很浅的

赫凯·2022-12-30 09:56

CBAM: Convolutional Block Attention Module论文笔记

因为CBAM是一个轻量级的通用模块，它可以无缝地集成到任何CNN架构中，开销可以忽略不计，并且可以与基本CNNs一起端到端培训

xuefengxiaoyang·2022-12-28 10:13

CNNs Transformer的position位置编码、位置嵌入

CNNS:inductivebiasesinherent（suchas，translationequivariance，locality，two-dimensionalneighborhoodstructure

MengYa_DreamZ·2022-12-27 06:49

【基于Transformer和可逆神经网络】

由于卷积神经网络（CNNs）具有强大的学习能力，基于卷积神经网络的方法在这一领域

小郭同学要努力·2022-12-26 10:22

【基于通道-空间注意的高分辨率锐化】

近年来，基于深度学习的方法在遥感领域取得了巨大的成功，主要是传统卷积神经网络（CNNs）的应用。传统的基

小郭同学要努力·2022-12-25 19:40

DC-GAN：Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks

UnsupervisedRepresentationLearningwithDeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetworks(2015)简述：目前CNN已经在有监督学习中取得成功，本文提出的DCGANs希望能够帮助弥补CNNs

用GAN得有GPU·2022-12-25 19:09

论文阅读：RICAP: Random Image Cropping and Patching Data Augmentation for Deep CNNs

RICAP:RandomImageCroppingandPatchingDataAugmentationforDeepCNNs文章目录RICAP:RandomImageCroppingandPatchingDataAugmentationforDeepCNNs摘要1引言3方法3.1RICAP3.2优化4实验摘要randomimagecroppingandpatching(RICAP)，随机裁剪四张

Z字君·2022-12-24 10:06

基于深度学习的目标检测的更新迭代总结（持续更新ing）

SelectiveSearch做候选框提取，1000~2000个候选框Resize到固定大小，输入CNN提取特征特征直接进行SVM分类，得到分类结果进一步进行调整位置SPPNet的创新点结合空间金字塔方法实现CNNs

小风_·2022-12-23 23:37

opencv_contrib模块安装与概述

背景分割bioinspired：生物视觉ccalib：自定义标定cnn_3dobj：CNN物体识别和姿态估计cvv：计算机视觉调试的交互GUIdatasets：数据集读取器dnn_objdetect：CNNs

zzyczzyc·2022-12-23 19:43

3.翻译和笔记TransFuse: Fusing Transformers and CNNs for Medical Image Segmentation

所提出的方法图一3.实验与结果图二表一表二表三表四表五表六4.结论笔记原文地址：https://paperswithcode.com/paper/transfuse-fusing-transformers-and-cnns-for

派大星的最爱海绵宝宝·2022-12-23 11:09

深度学习之CNN卷积神经网络

概揽卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks/CNNs/ConvNets）与普通神经网络非常相似，它们都由具有可学习的权重和偏置常量(biases)的神经元组成。每个神经元

浪子私房菜·2022-12-23 01:33

【论文阅读笔记】Network Sketching: Exploiting Binary Structure in Deep CNNs

全文概括草图，就像在画画一样，是不断精确的基础，在二进制量化的应用上，即不断地逼近残差，如HORQ(High-OrderResidualQuantization)一样。与HORO的区别在于，该方向并未二值化Input，但其提出了一个新的尺度因子的计算方式。在2-bit/1-bit的极低精度的近似ResNet-18的结果展示上，其与INQ的精确度差不多，但多了几层的二值化卷积，即时间效率下降

时光机ﾟ·2022-12-19 00:03

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

这篇论文收录在ICCV2019的语义分割领域中，其核心思想采用了双流机制（regularstream和shapestream）以及ASPP进行分割处理。论文链接：https://arxiv.org/abs/1907.05740开源代码：https://nv-tlabs.github.io/GSCNN/1、在RegularStream中，采用传统CNN网络如ResNet、VGGNet、WideRes

CV无名之辈·2022-12-17 07:39

【GSCNN】GSCNN:Gated Shape CNNs for Semantic Segmentation论文记录

yzZ_here·2022-12-17 07:39

论文解读|ICCV2019|Gated-SCNN: Gated Shape CNNs for Semantic Segmentation

标题：Gate-SCNN:用于语义分割的门控形状CNN来源：ICCV2019论文地址：https://arxiv.org/abs/1907.05740Github：https://github.com/nv-tlabs/GSCNN项目地址：https://nv-tlabs.github.io/GSCNN/文章目录摘要一、引入二、相关工作：1.多任务学习2.门控卷积三、GatedShapeCNN（G

Akita·wang·2022-12-17 07:08

Gated-SCNN: Gated Shape CNNs for Semantic Segmentation

目录作者一、ModelofGated-SCNN二、GatedShapeCNN1.RegularStream2.ShapeStream3.GateConvLayer4.ASPP5总代码三损失函数1.BoundaryBCELoss2.DualTaskLoss作者一、ModelofGated-SCNN文章使用了双流CNN来处理语义分割中的边界问题，分为Regularstream和Shapestream.

Lins H·2022-12-17 07:37

#今日论文推荐# Transformer 落地出现 | Next-ViT实现工业TensorRT实时落地，超越ResNet、CSWin

wwwsxn·2022-12-16 08:34

论文笔记《Next-ViT: Next Generation Vision Transformer for Efficient Deployment inRealistic Industrial 》

Abstract由于复杂的注意机制和模型设计，现有的大多数视觉变形器(ViTs)在现实工业部署场景中无法像卷积神经网络(CNNs)那样高效，如TensorRT和CoreML。

MarvinP·2022-12-16 08:30

Convolutional Neural Networks卷积神经网络 Contents 一：前导 Back Propagation反向传播算法网络结构学习算法二：Convolutional N

0878.phpContents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

xiewenbo·2022-12-16 06:40

基于卷积神经网络的乳腺癌图像分类

提出了一种使用卷积神经网络(CNNs)对苏木精和伊红染色的乳房活检图像进行分类的方法。图像分为四

-冲冲冲-·2022-12-15 21:56

tensorflow学习笔记（十一）：DCGAN生成手写体数字（MNIST）

文章目录一、DCGAN简介二、主要函数三、项目实战一、DCGAN简介DCGAN是将CNN与GAN的一种结合，这是第一次在GAN中使用卷积神经网络并取得了非常好的结果，弥合CNNs在监督学习和无监督学习之间的差距

陈小虾·2022-12-15 01:43

【目标检测】10、LEDNet

文章目录摘要1.引言本文网络结构2.1带有SplitandShuffleOperations的残差模块2.2LEDNet网络设计3.实验3.1实验落实细节3.2实验结果4.总结和展望摘要大量的计算限制了CNNs

呆呆的猫·2022-12-14 16:36

SAD（自我注意力蒸馏）：Learning Lightweight Lane Detection CNNs by Self Attention Distillation

自我注意力蒸馏来自文章（链接）：LearningLightweightLaneDetectionCNNsbySelfAttentionDistillation项目地址：Codes-for-Lane-Detection说到蒸馏，可能想到最多的就是知识蒸馏、注意力蒸馏，他们三者关系是什么？下面是作者逆风g做的总结：知识蒸馏（Knowledgedistillation）：用于把大网络学习到的内容（kno

狂奔的菜鸡·2022-12-14 15:44

SKNET

那我们提出一个动态选择机制也可以认为是Softattention，在CNNs中，允许每一个神经元根据输入信息的多尺度自适应调整其接受域大小。se

CV大白菜·2022-12-14 13:49

图像分割（三）—— Swin-Unet: Unet-like Pure Transformer for Medical Image Segmentation

swin-unetsAbstractIntroductionMethod3.1Architectureoverview3.2SwinTransformerblockAbstract在过去的几年中，卷积神经网络(CNNs

黑洞是不黑·2022-12-14 06:50

卷积神经网络数学原理解析

本文将带你加深理解神经网络如何工作于CNNs。

人工智能与算法学习·2022-12-14 03:24

教你如何运用可视化理解卷积神经网络（CNNs）的指南

全文共4327字，预计学习时长20分钟或更长“人类的神经网络是如何运行的？”这个问题让很多数据科学家感到困惑。解释某个简单神经网络的工作机制非常容易，但是当某个计算机视觉项目中的层数增加1000倍时，该怎么办呢？终端用户想要了解模型是如何得到最终结果时，仅用纸和笔来解释深度神经网络的工作机制是行不通的。那么，如何让神经网络不再像“黑匣子”一样神秘？可视化可以做到这一点——将神经网络的不同特征可视化

CmWill·2022-12-12 19:36

GhostNetV2学习笔记

GhostNetV2学习笔记GhostNetV2:EnhanceCheapOperationwithLong-RangeAttentionAbstract轻量级卷积神经网络(CNNs)是专为在移动设备上具有较快推理速度的应用而设计的

麻花地·2022-12-11 02:03

Deep Domain Adaptation In Computer Vision

thefieldofComputervisionhasmadehugeprogress.ThisprogressismostlyduetotheundeniableeffectivenessofConvolutionalNeuralNetworks(CNNs

张博208·2022-12-10 12:04

使用dlib应用（HOG和CNN）进行人脸检测

3.源码3.1HOG+LinearSVM人脸检测源码3.2CNN人脸检测源码参考这篇博客将介绍如何使用dlib库应用HOG+线性SVM和CNNs执行人脸检测。dl

程序媛一枚~·2022-12-08 15:05

【论文阅读笔记】Scaling Up Your Kernels to 31x31: Revisiting Large Kernel Design in CNNs

RepLKNet代码地址GithubRepLKNet论文地址Arixiv有效感受野论文地址Arxiv论文总结本文设计的网络名为RepLKNet（ReparamLargeKernelNetwork），其证明了少量的大kernel卷积可以获得比堆叠小kernel卷积的网络架构设计更好的效果。RepLKNet使用的最大卷积核大小为31∗31\mathbf{31}*\mathbf{31}31∗31，是

时光机ﾟ·2022-12-08 12:56

EEGNet：一个小型的卷积神经网络，用于基于脑电的脑机接口

卷积神经网络(Convolutionalneuralnetworks，CNNs)已被用于计算机视觉和语音识别中进行自动特征提取和分类，并成功地应

思影科技·2022-12-08 03:31

【论文翻译】RepGhost: A Hardware-Efficient Ghost Module via Re-parameterization

摘要特征重用一直是轻量级卷积神经网络（CNNs）设计中的一种关键技术。目前的方法通常使用concat操作，通过重用其他层的特征映射来保持大的通道数（网络容量大）。

神经网络病·2022-12-08 00:52

论文笔记——Scaling Up Your Kernels to 31x31: Revisiting Large Kernel Design in CNNs

论文PDF作者一作：丁霄汉谷歌学术主页通讯：张祥雨谷歌学术主页摘要现代卷积神经网络模型普遍倾向于使用多个小卷积核来代替大卷积核，受到ViT的启发，论文重新审视了大卷积核在现代卷积神经网络中的使用情况，指出采用少量大卷积核的设计范式要明显优于目前采用大量小卷积核堆叠的设计范式，并提出了五条设计准则，用于指导高效大卷积核卷积神经网络的设计。根据这些准则，论文提出了一种称为RepLKNet的纯CNN架构

处于并将长期处于科研混子阶段·2022-12-07 12:47

The 9 Deep Learning Papers You Need To Know About (Understanding CNNs Part 3)

IntroductionLinktoPart1LinktoPart2Inthispost,we’llgointosummarizingalotofthenewandimportantdevelopmentsinthefieldofcomputervisionandconvolutionalneuralnetworks.We’lllookatsomeofthemostimportantpaperst

maspchen·2022-12-06 00:09

（转）The 9 Deep Learning Papers You Need To Know About (Understanding CNNs Part 3)

AditDeshpandeCSUndergradatUCLA('19)BlogAboutThe9DeepLearningPapersYouNeedToKnowAbout(UnderstandingCNNsPart3)IntroductionLinktoPart1LinktoPart2Inthispost,we’llgointosummarizingalotofthenewandimportantd

a1424262219·2022-12-06 00:09

最通俗易懂的解释卷积神经网络

卷积神经网络（ConvNets或者CNNs）属于神经网络的范畴，已经在诸如图像识别和分类的领域证明了其高效的能力。卷积神经网络可以成功识别人脸、物体和交通信号，从而为机器人和自动驾驶汽车提供视力。

neo_sparker·2022-12-05 17:31

Scaling Up Your Kernels to 31x31: Revisiting Large Kernel Design in CNNs笔记

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2203.06717.pdf代码地址：https://github.com/MegEngine/RepLKNet目录论文地址：https://arxiv.org/pdf/2203.06717.pdf代码地址：https://github.com/MegEngine/RepLKNetAbstract1.Introduction2.Guidelin

冲冲冲鸭鸭鸭~·2022-12-05 14:38

训练500轮

训练500轮MDL-RS_CNNsMDL-RS_FC-NetsMDL-RS_CNNsHSI_CNNs:Cross_fusion_CNNs:MDL-RS_FC-NetsHSI_FC:Cross_fusion_FC

码农10087号·2022-12-05 10:03

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