CNNS 第5页

Image Segmentation Using Deep Learning: A Survery

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2001.05566.pdf图像分割综述论文图像分割综述--论文翻译摘要介绍深度神经网络的介绍ConvolutionalNeuralNetworks(CNNs

RyanC3·2022-12-03 08:00

CVPR 2022 Image Dehazing Transformer with Transmission-Aware 3D Position Embedding 个人学习笔记

源码下载：CVPR2022ImageDehazingTransformerwithTransmission-Aware3D代码-深度学习文档类资源-CSDN下载Abstract尽管卷积神经网络（CNNs

追梦Hocking·2022-12-02 16:06

论文阅读笔记：BB-KBQA: BERT-Based Knowledge Base Question Answering

同时，BiLSTMs和CNNs需要大规模的训练数据，这

Miracle_lyx·2022-12-02 00:10

Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows(论文翻译)

Austismes·2022-11-30 19:42

【第57篇】RepGhost:一个通过重新参数化实现硬件高效的Ghost模块

AI浩·2022-11-30 13:12

Convolutional Neural Networks (CNNs / ConvNets) Notes

ConvolutionalNeuralNetworksConvolutionalNeuralNetworksaremadeupofneuronsthathavelearnableweightsandbiases.Eachneuronreceivessomeinputs,performsadotproductandoptionallyfollowsitwithanon-linearity.Theys

メイ·2022-11-29 05:51

卷积神经网络

自深度学习发端以来，很少有概念像卷积神经网络（CNNs或ConvNets；图10.1）那样产生如此大的影响。

思影科技·2022-11-28 11:23

第三阶段-tensorflow项目之图像image相关--tensorflow搭建CNNs 之CIFAR-10多个GPU运行

本blog面向有TensorFlow经验的用户，并有机器学习方面的专业知识和经验。1，Overview概述CIFAR-10分类是机器学习中常见的标准基础问题。问题是分类10个类别的RGB32x32像素图像：airplane,automobile,bird,cat,deer,dog,frog,horse,ship,andtruck.1.1，goals本blog的目标是建立一个相对较小的卷积神经网络（

Alun_Sun·2022-11-28 08:16

图像中的目标检测学习笔记（一）

1.目标检测本文包含以下内容:目标检测算法概述用于检测的后处理方法新的度量标准:平均精度中值(mAP)TensorFlow目标检测API训练和监测神经网络的提示和技巧2.基于区域CNNs(RCNNs)I

朝花夕拾666·2022-11-28 00:26

MIND THE PAD – CNNS CAN DEVELOP BLIND SPOTS 论文理解 [author: linkrain]

MINDTHEPAD–CNNSCANDEVELOPBLINDSPOTS论文理解[author:linkrain]论文名称：MINDTHEPAD–CNNSCANDEVELOPBLINDSPOTS论文作者：BilalAlsallakh；NarineKokhlikyan；VivekMiglani；JunYuan；OrionReblitz-Richardson论文链接：https://arxiv.org/

linkrain-salaslyrin·2022-11-27 19:12

十九种卷积

一文看尽深度学习中的20种卷积（附源码整理和论文解读）-知乎(zhihu.com)https://zhuanlan.zhihu.com/p/381839221一、原始卷积(VanillaConvolution)CNNs

_Brooke_·2022-11-27 09:16

接近人类智能！一文读懂计算机视觉中的深度域适应

这一进展主要归功于卷积神经网络（CNNs）。如果使用高质量带有注释的训练数据进行训练，卷积神经网络可以进行非常精确的预测。

「已注销」·2022-11-27 07:24

TransFuse：Fusing Transformerd and CNNs for Medical Image Segmentation

TransFuse：FusingTransformerdandCNNsforMedicalImageSegmentationYundongZhang,HuiyeLiu,QiangHuMICCAI2021Abstract医学影像分割，是众多临床需求的先决条件，在卷积神经网络的最新进展下得到了显著发展。然而，它在建模显式长距离关系方面表现出了广泛的局限性。而现有的方案，依靠构建深度编码器和大量的下采操

路飞大魔王·2022-11-26 21:45

【Transformer】医学分割TransFuse: Fusing Transformers and CNNs for Medical Image Segmentation

transfuse医学分割背景网络简介transformer分支原论文地址：https://doi.org/10.48550/arXiv.2102.08005背景卷积神经网络(CNN)在众多医学图像分割任务中取得了无与伦比的性能，例如多器官分割、肝脏病变分割、大脑3DMRI等，因为它被证明在构建分层结构方面非常强大通过端到端训练网络来实现特定于任务的特征表示。尽管基于CNN的方法取得了巨大成功，但

香博士·2022-11-26 21:14

[论文阅读] TransFuse: Fusing Transformers and CNNs for Medical Image Segmentation

论文地址：https://arxiv.org/abs/2102.08005发表于：MICCAI’21Abstract医学图像分割，这一众多临床需求的先决条件–已经被卷积神经网络(CNN)的最新进展大大促进了。然而，它在建模明确的长距离关系方面表现出普遍的局限性，而现有的解决方法，诉诸于建立更深的编码器和积极的下采样操作，导致了冗余的深度网络和局部细节的丢失。因此，分割任务等待着一个更好的解决方案，

xiongxyowo·2022-11-26 21:43

完全硬件实现的忆阻器卷积神经网络

完全硬件实现的忆阻器卷积神经网络(CNNs)原文标题：Fullyhardware-implementedmemristorconvolutionalneuralnetwork作者：PengYao.etal

郭烨豪·2022-11-26 11:11

【论文阅读笔记】面向医学文本的实体关系抽取研究综述

面向医学文本的实体关系抽取研究综述写在前面深度学习方法监督学习基于简单的CNN模型基于CNN模型的改进基于RNN模型基于注意力机制的模型远程监督的多实例学习分段卷积神经网络模型及改进多实例、多标签CNNs

Irving_III·2022-11-26 08:45

MyDLNote-Enhancement:[SR专文] 2020CVPR : Meta-Transfer Learning for Zero-Shot Super-Resolution

arxiv.org/pdf/2002.12213.pdf[github]:https://github.com/JWSoh/MZSRAbstractConvolutionalneuralnetworks(CNNs

Phoenixtree_DongZhao·2022-11-26 02:21

ChannelNets 论文学习笔记

这篇论文提出使用channel-wiseconvolutions来压缩深度模型，在CNN中用稀疏连接替换特征图之间的密集连接，基于此操作，该研究构建了轻量级的CNNs：Ch

AnZhiJiaShu·2022-11-25 08:13

深度学习入坑篇-池化及numpy实现

前言卷积神经网络（ConvNets或CNNs）作为一类神经网络，托起cv的发展，本文主要介绍卷积神经网络的另外一个操作——池化操作，其原理，并以小白视角，完成池化从0到1的numpy实现。

所向披靡的张大刀·2022-11-24 19:52

深度学习图像分割：网络结构设计一览

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达作者丨李慕清@知乎来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/104854615转自|极市平台导读在利用CNNs

小白学视觉·2022-11-24 06:48

基于python的文字识别系统,python神经网络识别图片

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·2022-11-23 19:32

《深度学习》之卷积神经网络详解

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。

往事不回头，余生不将就·2022-11-23 16:36

[Transformer] Next-ViT: Next Generation Vision Transformer

NextGenerationVisionTransformerforEfficientDeploymentinRealisticIndustrialScenarioshttps://arxiv.org/abs/2207.05501introduction由于复杂的注意力机制和模型设计，大多数现有的ViTs在现实的工业部署场景中不能像CNNs

Cherry_qy·2022-11-23 12:10

maskrcnn里面的ground truth来历

R-CNN试图模仿分类CNNs的最后阶段，在这个阶段用一个全连接层为每个可能的目标类输出一个分数。R-CNN有两个不同的目标：1.将建议分到一个类中，加上一

向前看sf→→→·2022-11-23 09:10

超级详细易懂的GhostNet解析

://arxiv.org/abs/1911.11907源码：https://github.com/huawei-noah/ghostnet.摘要由于内存和计算资源有限，在嵌入式设备上部署卷积神经网络(CNNs

猴子请来的救兵�·2022-11-23 08:11

Classiﬁcation of Hyperspectral Imagery Using a New Fully Convolutional Neural Network 简要概述（未完工...）

摘要随着卷积神经网络(convolutionalneuralnetworks,CNNs)在计算机视觉领域的成功，CNN

星空三千丈·2022-11-23 00:59

时域卷积网络TCN详解：使用卷积进行序列建模和预测

CNN经过一些简单的调整就可以成为序列建模和预测的强大工具尽管卷积神经网络(CNNs)通常与图像分类任务相关，但经过适当的修改，它已被证明是进行序列建模和预测的有价值的工具。

deephub·2022-11-22 13:51

【机器学习】CNN、并发Socket、telegram_bot 备忘录

tf.keras.layers.conv2D学习link:tf.keras.layers.MaxPool2D学习link:tf.keras.layers.MaxPool2D示例池化层link:卷积神经网络CNNs

RaphaelSun·2022-11-22 08:20

超轻目标检测 | 超越 NanoDet-Plus、YOLOv4-Tiny实时高精度！

近年来，压缩高精度卷积神经网络(CNNs)在实时目标检测方面取得了显著进展。为了加快检测速度，轻量级检测器采用单路径主干，卷积层数较少。

自动驾驶之心·2022-11-22 07:42

A Brief History of CNNs in Image Segmentation: From R-CNN to Mask R-CNN

AtAthelas,weuseConvolutionalNeuralNetworks(CNNs)foralotmorethanjustclassification!

John2King·2022-11-21 23:27

【去噪去模糊去雨】Multi-Stage Progressive Image Restoration 多阶段渐进式通用图像恢复【CVPR2021】

2.该论文创新之处：概述：基于CNNs的方法的性能表现很大程度上取决于模型结

Ziy.·2022-11-21 07:50

【CVPR2021 去雨去模糊】Restormer: Efficient Transformer for High-Resolution Image Restoration

原文代码Abstract1.Introduction1.1CNNs及其局限性图像修复在于去除低质量图片上的噪音以重建高质量的图片，而修复图像需要强大的图像先验。

Ziy.·2022-11-21 07:50

Spatial As Deep: Spatial CNN for Traffic Scene Understanding论文翻译

SpatialAsDeep:SpatialCNNforTrafficSceneUnderstanding论文翻译Abstract摘要Convolutionalneuralnetworks(CNNs)areusuallybuiltbystackingconvolutionaloperationslayer-by-layer.AlthoughCNNhasshownstrongcapabilitytoe

Lin-CT·2022-11-20 21:43

【AI理论学习】CNN模型演变：从VGGNet到EfficientNet

MobileNetv27.EfficientNet总结参考文献内容来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/583901845，作者：deephub1.卷积神经网络模型变迁简介卷积神经网络（CNNs

镰刀韭菜·2022-11-20 15:28

论文阅读：Co-attention CNNs for Unsupervised Object Co-segmentation（IJCAI-18）

主要由两个CNNs模块组成：特征提取器、协同注意力生成器。设计一个协同注意力损失函数，这个函数通过增强一组图像间协同目标的相似性并且增大单幅图像中前景与背景差异性来实现。

淘尽黄沙后·2022-11-20 11:07

Co-attention CNNs for Unsupervised Object Co-segmentation

主要由两个CNNs模块组成：特征提取器、协同注意力生成器。设计一个协同注意力损失函数，这个函数通过增强一组图像间协同目标的相似性并且增大单幅图像中前景与背景差异性来实现。

math_learning·2022-11-20 11:58

模型压缩之Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming

在这篇论文中，我们提出了一种新颖的CNNs学习方案，它同时满足：减小模型大小；减少运行时的内存占用；在不影响精度的同时，降低计算操作数；利用通道稀疏化这样一个简单但却有效的方法，上面的条件很容易获得。

AI算法-图哥·2022-11-20 10:58

【剪枝算法】通过网络瘦身学习高效的卷积网络Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming论文翻译

在本文中，我们提出了一种新的CNNs学习方案，能同时1）减小模型大小;2）减少运行时内存占用;3）在不影响准确率的情况下降低计算操作的数量。

march of Time·2022-11-20 10:18

剪枝算法：通过网络瘦身学习高效卷积网络

摘要原文链接：https://arxiv.org/abs/1708.06519深度卷积神经网络(CNNs)在现实世界中的应用很大程度上受到其高计算成本的阻碍。

AI浩·2022-11-20 10:31

【读点论文】EfficientViT: Enhanced Linear Attention for High-Resolution Low-Computation将softmax注意力转变为线性注意力

然而，在针对高分辨率移动视觉应用时，ViT次于卷积神经网络(CNNs)。ViT的关键计算瓶颈是softmax注意模块，它的计算复杂度与输入分辨

羞儿·2022-11-20 00:10

Ubuntu 20.04系统安装OpenVINO

该工具包在英特尔硬件上扩展了计算机视觉和非视觉任务的工作负载，使得最新一代的人工神经网络，包括卷积神经网络(CNNs)、循环和基于注意力的网络在英特尔的硬件平台上达到最优化的性能，支持在从边缘到云端的各种硬件设备上部

DeepDriving·2022-11-19 16:40

【论文笔记】Next-ViT: Next Generation Vision Transformer for Efficient Deployment in Realistic Industrial

NextGenerationVisionTransformerforEfficientDeploymentinRealisticIndustrialScenarios收录于：ECCV2022论文地址：https://arxiv.org/abs/2207.05501摘要由于复杂的注意力机制和模型设计，大多数现有的ViTs在现实的工业部署场景中不能像CNNs

m0_61899108·2022-11-19 13:59

2019年上半年收集到的人工智能卷积神经网络干货文章

教你如何运用可视化理解卷积神经网络（CNNs）的指南空洞卷积（Dil

coipq4549972·2022-11-19 06:15

halcon深度学习_HALCON高级篇：CNNs理论

卷积神经网络(CNNs)随着机器视觉硬件已经变得越来越强，训练多隐含层的神经网络现在已经成为可能，其就是我们已知的深度学习。在深度学习领域的一个主要工具就是卷积神经网络(CNNs)。

weixin_39925413·2022-11-16 18:17

【论文简述及翻译】PWC-Net: CNNs for Optical Flow Using Pyramid, Warping, and Cost Volume（CVPR 2018）

6.工作目标：SpyNet展示了将经典原理与CNNs相结

华科附小第一名·2022-11-16 15:40

【论文简述及翻译】A ConvNet for the 2020s(CVPR 2022)

一、论文简述1.第一作者：ZhuangLiu2.发表年份：20223.发表期刊：CVPR4.关键词：ConvNet、Transformers、CNNs、数据集5.探索动机：在2020年，视觉Transformers

华科附小第一名·2022-11-16 15:09

学习 TransFuse: Fusing Transformers and CNNs for Medical Image Segmentation 医学分割

FusingTransformersandCNNsforMedicalImageSegmentation文章目录FusingTransformersandCNNsforMedicalImageSegmentationAbstractIntroductionCNNTransformerTransFuseProposedMethodtwoparallelbranchesTransformerbranc

九磅十五便士丶·2022-11-16 13:48

[Transformer]TransFuse: Fusing Transformers and CNNs for Medical Image Segmentation

TransFuse:FusingTransformersandCNNsforMedicalImageSegmentationAbstractSectionIIntroductionSectionIIProposedMethodSectionIIIExperimentsSectionIVConclusionMedicalImageSegmentation)Abstract医学图像分割是众多临床诊断的

黄小米吖·2022-11-16 13:45

TransFuse: Fusing Transformers and CNNs for Medical Image Segmentation

在息肉分割任务上表现SOTA！性能优于SETR、PraNet和ResUNet++等，速度高达98.7FPS！注1：文末附【Transformer】和【医疗影像】交流群注2：整理不易，欢迎点赞，支持分享！TransFuse:FusingTransformersandCNNsforMedicalImageSegmentation作者单位：Rayicer,佐治亚理工学院论文：https://arxiv.

Amusi（CVer）·2022-11-16 13:43

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