CNNS

论文阅读笔记-----Single-frame Regularization for Temporally Stable CNNs

EilertsenG,MantiukRK,UngerJ.Single-frameRegularizationforTemporallyStableCNNs[C]//ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.2019:11176-11185.摘要：当应用于视频序列时，大多数训练来描述图像到图像映射的cnn会
qq_25283239·2020-08-08 19:11

计算机视觉基础知识汇总 （持续更新～）

basicstructure卷积神经网络CNNs:一种有效地特征提取网络，详细介绍.VGG-16/19:最基础、有效的特征提取网络。链接ResNet50/101：更深的卷积神经网络。
Wei Ji·2020-08-05 13:13

【ICCV 2019】Gated-SCNN: Gated Shape CNNs for Semantic Segmentation

这篇论文是2019年语义分割领域的最新成果，采用双流CNN和ASPP进行语义分割处理，在细小的物体上有着很大的提升。原文链接：https://arxiv.org/abs/1907.05740项目：https://nv-tlabs.github.io/GSCNN/Github：https://github.com/nv-tlabs/GSCNNAbstract当前最先进的深度卷积神经网络的图像分割将颜
众里寻你千百度·2020-08-05 11:42

[翻译]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。
小明学python·2020-08-04 21:37

怎样设计最优的卷积神经网络架构？| NAS原理剖析

关于CNNs的一些线索我们从如下几点开始剖析。近期研究提供了一些具体地证据证明这几点确实可以用来提升CNN的表现：增
磐创 AI·2020-08-04 14:09

欧氏距离和余弦距离

eg：在深度学习中，提取CNNs倒数的第二层
Peanut_范·2020-08-04 03:48

遮挡人脸检测--Detecting Masked Faces in the Wild with LLE-CNNs

DetectingMaskedFacesintheWildwithLLE-CNNsCVPR2017本文针对遮挡人脸检测问题，首先建立了一个新的数据库：MAFA,with30,811Internetimagesand35,806maskedfaces，其次提出了一个CNN网络LLE-CNNs
O天涯海阁O·2020-08-03 09:51

Learning Contextual and Attentive Information for Brain Tumor Segmentation

摘要本文提出了一个单通多任务网络，组合多个不同的CNNs结构，综合它们的分割结果来获取一个更为精确的最终分割结果。
喜之郎0317·2020-08-02 15:21

【论文阅读】Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming

1，介绍https://arxiv.org/abs/1708.06519https://github.com/Eric-mingjie/network-slimming1，摘要深度卷积神经网络(CNNs
风泽茹岚·2020-07-31 20:44

使用神经网络为图像生成标题

本文将介绍神经网络的一个这样的应用，并让读者了解如何使用CNNs和RNNs(LSTM)的混合网络实际为图像生成标题(描述)。
deephub·2020-07-30 11:52

恶意JavaScript代码检测文献阅读（二）

《JSAC:ANovelFrameworktoDetectMaliciousJavaScriptviaCNNsoverASTandCFG》《JSAC：一种基于AST和CFG的CNNs恶意JavaScript
VM_Alike·2020-07-29 20:47

在CNN中学习一个鉴别过滤库进行细粒度识别Learning a Discriminative Filter Bank within a CNN for Fine-grained Recognition

/papers/Wang_Learning_a_Discriminative_CVPR_2018_paper.pdf摘要与之前使用CNN特征的多级框架相比，最近的端到端的细粒度识别深度方法本质上提高了CNNs
Nyte2018·2020-07-29 09:14

卷积神经网络CNN在图像识别问题应用综述（20191219）

你将会看到计算机视觉在解决特定物体识别问题（主要是卷积神经网络CNNs）的基础过程和原理，但
叫我问天大人·2020-07-28 05:15

Keras【Deep Learning With Python】CNN卷积神经网络（看不懂你打我系列）

1CNN概述卷积神经网络（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。
Li xiang007·2020-07-27 14:40

论文笔记：[ACL2016]End-to-end Sequence Labeling via Bi-directional LSTM-CNNs-CRF

文章：MaX,HovyE.End-to-endSequenceLabelingviaBi-directionalLSTM-CNNs-CRF[J].2016.发表在ACL2016上。
YoungDreamNJU·2020-07-15 19:49

教你如何运用可视化理解卷积神经网络（CNNs）的指南

https://www.toutiao.com/a6697405298581176843/2019-06-0112:51:59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
喜欢打酱油的老鸟·2020-07-15 16:14

CS231n 卷积神经网络: 架构, 卷积/池化层(上)

卷积神经网络:架构,卷积/池化层(上)卷积神经网络:架构,卷积/池化层(上)卷积神经网络(CNNs/ConvNets)1.架构概览2.CNNs中的各种层2.1卷积层(CONV)卷积神经网络(CNNs/ConvNets
tech0ne·2020-07-15 05:12

Gate推出代币优选平台Startup并首发上线CNNS–不是币世界

Gate已经公告正式推出1E0平台Startup，并首发上线CNNS，这是这两天大家讨论的热点，相关解读文章很多，我就试着从一些边角料下手，谈一些自己的观点吧。
兴春miao·2020-07-14 11:48

卷积神经网络小结(Convolutional Neural Networks)

CNNs应用的最成功的一个例子：YannLeCun（曾经是Hinton组的researchassociate）http://yann.lecun.com/exdb/lenet/index.htmlcodeproject
yudingjun0611·2020-07-13 23:35

[论文翻译]V-Net:Fully Convolutional Neural Networks for Volumetric Medical Image Segmentation

FullyConvolutionalNeuralNetworksforVolumetricMedicalImageSegmentationV-Net:用于三维医学图像分割的全卷积神经网络Abstract.ConvolutionalNeuralNetworks(CNNs
玖零猴·2020-07-13 19:46

论文阅读笔记（五十一）：Understanding Deep Image Representations by Inverting Them

AbstractImagerepresentations,fromSIFTandBagofVisualWordstoConvolutionalNeuralNetworks(CNNs),areacrucialcomponentofalmostanyimageunderstandingsystem.Nevertheless
__Sunshine__·2020-07-13 14:05

论文阅读笔记（五十五）：Self-Normalizing Neural Networks

AbstractDeepLearninghasrevolutionizedvisionviaconvolutionalneuralnetworks(CNNs)andnaturallanguageprocessingviarecurrentneuralnetworks
__Sunshine__·2020-07-13 14:34

卷积CNN简介

我们先看下人怎样识别图片，然后再看CNNs如何用一个近似的方法来识别图片。比如说，我们想把下面这张图片识别为金毛巡回犬。image.png人类是怎么做的呢？
DonkeyJason·2020-07-13 10:57

CNNS到底属于什么？文末福利

不想当狗庄的韭菜不是好韭菜。——甜瓜!BNB的价格已经超过上一轮牛市中的峰值，春节后以BNB为首，带动HT，OKB都走出了一波行情。然而HT及OKB的走势和BNB仍然有差别。HT和OKB都还没有超过上一轮的峰值。因此，BNB的这波涨势在某种程度上是一个独立的行情。整个平台币板块有可观的涨幅，但算不上特别突出。除非整个板块都有惊人的涨幅才有可能预示牛市的一些征兆。从IEO到币安链，到近期币安公布即将
暮光币论·2020-07-13 02:29

TensorFlow.js 入门指南

使用它可以在浏览器上创建CNNs，RNNs等，并使用客户端的GPU处理能力训练这些模型。因此，训练NN并不一定需要服务器级别的GPU。本教程
weixin_33943347·2020-07-12 23:04

论文阅读笔记（五十四）：V-Net: Fully Convolutional Neural Networks for Volumetric Medical Image Segmentation

Abstract.ConvolutionalNeuralNetworks(CNNs)havebeenrecentlyemployedtosolveproblemsfromboththecomputervisionandmedicalimageanalysisfields.Despitetheirpopularity
__Sunshine__·2020-07-12 22:14

Transformer

FFN)AddandNorm位置编码编码器(Encoder)解码器（Decoder)小结Transformertransformer模型在之前的章节中，我们已经介绍了主流的神经网络架构如卷积神经网络（CNNs
九号店·2020-07-12 14:31

《Deep learning with non-medical training used for chest pathology identification》论文解读

验证深度学习CNNs方法在胸片图像数据上的病理检测的效果。在训练ImageNet图像分类的网络结构图以ImageNet中的数据集作为输入，分为1000
ellen杨思妍·2020-07-12 03:14

卷积神经网络-可变形卷积

近年来，CNNs在计算机视觉领域
weixin_38498942·2020-07-10 09:59

基于深度学习的图像语义分割技术概述之4常用方法

AReviewonDeepLearningTechniquesAppliedtoSemanticSegmentation:原文链接4深度学习图像分割的常用方法深度学习在多种高级计算机视觉任务中的成功—特别是监督CNNs
kangdk·2020-07-10 05:54

12中主要的Dropout方法：如何应用于DNNs，CNNs，RNNs中的数学和可视化解释

点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”作者：AxelThevenot编译：ronghuaiyang导读深入了解DNNs，CNNs以及RNNs中的Dropout来进行正则化，蒙特卡洛不确定性和模型压缩的方法
ronghuaiyang·2020-07-10 04:17

论文阅读：Knowledge Guided Disambiguation for Large-Scale Scene Classification with Multi-Resolution CNNs

转载请注明本文出处，谢谢。场景分类文献阅读目前共有两篇：（一）论文阅读：ScenerecognitionwithCNNs:objects,scalesanddatasetbias（二）论文阅读：KnowledgeGuidedDisambiguationforLarge-ScaleSceneClassificationwithMulti-ResolutionCNNs论文链接：KnowledgeGui
王屋山下的鸡腿菇·2020-07-10 03:18

Deep Learning for Hyperspectral Image Classification：An Overview（2019）——深度学习论文笔记（一）

DeepLearningforHyperspectralImageClassification：AnOverview（2019）ABSTRACT1.INTRODUCTION2.DEEPMODELSSAEs（堆叠自编码器）：DBNs（深度信念网络）：CNNs
immortal12·2020-07-10 00:42

B-CNNS论文解析

B-CNNS摘要本文使用了两个CNN提取特征的池化输出来代表图像，并且在一定规则下定位特征交互。
Walter Wu·2020-07-09 23:44

Knowledge Guided Disambiguation for Large-Scale Scene Classification With Multi-Resolution CNNs》阅读笔记

《KnowledgeGuidedDisambiguationforLarge-ScaleSceneClassificationWithMulti-ResolutionCNNs》阅读笔记图像分类中遇到的困难，以及针对这些困难本文方法的优势在哪里？场景分类中遇到的困难：1、场景的类别常常通过多个信息（局部目标，全局布局，背景信息）综合确定，这使得分类的类间差距很大。2、随着场景类别的增多，在大规模图像
图像检索_分类·2020-07-09 21:27

Bilinear CNN 《Bilinear CNNs for Fine-grained Visual Recognition》

BilinearCNN《BilinearCNNsforFine-grainedVisualRecognition》深度学习成功的一个重要精髓，就是将原本分散的处理过程，如特征提取，模型训练等，整合进了一个完整的系统，进行端到端的整体优化训练。不过，在以上所有的工作中，我们所看到的都是将卷积网络当做一个特征提取器，并未从整体上进行考虑。最近，T.-Y.Lin、A.RoyChowdhury等人设计了一
jessican_uestc·2020-07-09 18:38

MnasNet论文解读

尽管在设计移动端CNNs上已经做了很大努力，但是当有很多结构可能性需要
月臻·2020-07-09 16:22

2019 CVPR 论文之Single-Image Piece-Wise Planar 3D Reconstruction via Associative Embedding的翻译

近期一些利用卷积神经网络(CNNs)，取得了不错的结果。然而，这些
想吃大熊猫·2020-07-08 20:01

论文阅读笔记----HDR image reconstruction from a single exposure using deep CNNs

EilertsenG,KronanderJ,DenesG,etal.HDRimagereconstructionfromasingleexposureusingdeepCNNs[J].ACMTransactionsonGraphics(TOG),2017,36(6):1-15.代码：https://github.com/gabrieleilertsen/hdrcnn主要贡献可以总结为:(1)一个深
qq_25283239·2020-07-07 20:34

机器学习、神经网络、深度学习区别

神经网络、深度学习区别：这两个概念实际上是互相交叉的，例如，卷积神经网络（Convolutionalneuralnetworks，简称CNNs）就是一种深度的监督学习下的机器学习模型，而深度置信网（DeepBeliefNets
小金子的夏天·2020-07-07 01:43

Image Denoising via CNNs: An Adversarial Approach

传统的图像去噪算法大多需要知道噪声的先验知识,如高斯滤波通常对高斯噪声有效,而中值滤波通常对椒盐噪声有效等.文献提出了使用卷积神经网络的图像盲去噪模型,不需要先验信息,输入为单幅含噪图像,输出为清晰图像,模型结构图如下:模型结构包括两部分:(1)多尺度特征提取:使用多个不同大小的卷积核获取图像特征,以去除噪声的影响,并将所有的特征串联.每个卷积核层的outputchannels分别为:32,40,
imperfect00·2020-07-06 18:18

Paper notes-Image Denoising via CNNs: An Adversarial Approach

Papernotes-ImageDenoisingviaCNNs:AnAdversarialApproach1.MaintaskIsitpossibletorecoveranimagefromitsnoisyversionusingconvolutionalneuralnetworks?ThepaperproposeanewCNNarchitectureforblindimagedenoising
googler_offer·2020-07-06 16:06

Squeeze-and-Excitation Networks(挤压和激励网络)

SamuelAlbanie[0000−0001−9736−5134]GangSun[0000−0001−6913−6799]EnhuaWu[0000−0002−2174−1428]Abstract卷积神经网络（CNNs
TJMtaotao·2020-07-06 15:57

[翻译]FlowNet: Learning Optical Flow with Convolutional Networks

摘要卷积神经网络（CNNs）最近在各种计算机视觉任务中非常成功，特别是那些与识别有关的任务。光流量估计并不在CNN能够成功完成的任务当中。本文提出了一种能够将光流估计问题作为监督学习任务的CNNs。
牛牛存·2020-07-06 03:25

[菜鸟向] Pytorch的模型与变量由CPU模式转GPU模式的操作与debug

1.修改CPU版本的pytorch模型到GPU版本从github上git下来的CNNs程序需要将分类结果在opencv上显示，图片是采用单帧处理，因此每一帧的图片返回类别与置信度的速度需要加快，于是想到该
黄辣鸡·2020-07-06 02:49

Gated-SCNN: Gated Shape CNNs for Semantic Segmentation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信息对于图像的特征提取有哪些帮助作用）。但是实际上这些不同的信息，比如color或者shape，texture对于识别来说的话，应该是包含不同的数量的信息的。作者举了一个例子，一个人刚开
YongjieShi·2020-07-05 18:52

What’s wrong with CNNs and spectrograms for audio processing?

文章来自Author：DanielRothmann原文网站：链接未翻译...Inrecentyears,greatresultshavebeenachievedingeneratingandprocessingimageswithneuralnetworks.ThiscanpartlybeattributedtothegreatperformanceofdeepCNNstocaptureandtr
Chen-Sh·2020-07-05 11:02

深度学习-002 NISP: Pruning Networks using Neuron Importance Score Propagation 神经网络剪枝算法

PruningNetworksusingNeuronImportanceScorePropagation利用神经元重要性分数传播对网络进行剪枝这是CVPR2018的一篇文章，在在这里整理一下我的理解思路论文链接：https://arxiv.org/abs/1711.05908为了减少深层卷积神经网络(CNNs
Mingyong_Zhuang·2020-07-05 10:27

Deformable CNNs论文笔记

个人博客：http://www.chenjianqu.com/原文链接：http://www.chenjianqu.com/show-114.html论文：17Mar2017.JifengDai,HaozhiQi,YuwenXiong,YiLi,GuodongZhang,HanHu,YichenWei.MSRA.DeformableConvolutionalNetworks素质三连1.论文贡献提出
陈建驱·2020-07-05 06:03

可变形卷积网络：Deformable Convolutional Networks

DeformableConvolutionalNetworks摘要卷积神经网络（CNNs）由于其构建模块中固定的几何结构，导致模型的几何变换存在局限性。
huangyiping_dream·2020-07-04 18:13
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