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ConvNets
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_
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2023-01-17 12:42
CS231n课程笔记
卷积
神经网络
深度学习
卷积神经网络
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/
ConvNets
绝对不要看眼睛里的郁金香
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2023-01-13 20:39
CNN卷积神经网络之DCN(Deformable Convolutional Networks、Deformable
ConvNets
v2)
可变形卷积网络DeformableConvNetsV1、V2前言一、DeformableConvolutionalNetworksDeformableConvolutionDeformableRoIPoolingPosition-Sensitive(PS)RoIPoolingoffset偏移学习实验效果思考二、DeformableConvNetsv2StackingMoreDeformableCo
球场书生
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2023-01-12 10:30
目标检测
CNN卷积神经网络
计算机视觉
人工智能
卷积
目标检测
可变形卷积
RepVGG:让VGG风格的
ConvNets
再次伟大
论文地址:https://arxiv.org/abs/2101.03697我们提出了一种简单但功能强大的卷积神经网络结构,该模型在推理时类似于VGG,只有3×3的卷积和ReLU堆叠而成,而训练时间模型具有多分支拓扑结构。训练时间和推理时间结构的这种解耦是通过结构重新参数化技术实现的,因此该模型被命名为RepVGG。在ImageNet上,RepVGG达到了超过80%的TOP-1准确率,据我们所知,这
迪菲赫尔曼
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2023-01-12 06:35
目标检测
深度学习
人工智能
附代码:RepVGG: Making VGG-style
ConvNets
Great Again论文解读
RepVGG:MakingVGG-styleConvNetsGreatAgain论文解读代码链接:https://github.com/DingXiaoH/RepVGG重点:提出通过结构重新参数化来解耦训练时间的多分支和推理时间的纯体系结构摘要:我们提出了一个简单而强大的卷积神经网络结构,它具有一个类似VGG的推理时间体,只由3×3卷积和ReLU的堆栈组成,而训练时间模型具有多分支拓扑。这种训练时
向上的阿鹏
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2023-01-10 07:27
图像处理
代码
论文
深度学习
cnn
神经网络
论文阅读——《RepVGG: Making VGG-style
ConvNets
Great Again》
RepVGG:MakingVGG-styleConvNetsGreatAgain1.Motivation2.Contribution3.Method3.1SimpleisFast,Memory-economical,Flexible3.2Training-timeMulti-branchArchitecture3.3Re-paramforPlainInference-timeModel4.Expe
猫猫头不写bug
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2023-01-10 06:56
论文阅读
backbone
人工智能
深度学习
机器学习
计算机视觉
Deformable
ConvNets
v2 Pytorch版源码讲解_3
DeformableConvNetsv2Pytorch版源码讲解_2讲到了如何通过这些生成的offset去生成偏移后的坐标点,但是这些点现在都没有特征值,比如(7.2,8.3)这只是一个偏移后的坐标点,并没有真实的特征值。我们现在需要做的就是用原始输入特征图上的点的特征值去计算偏移后的坐标点上的特征值。关于双线性插值的原理我原来博客中也有讲到过,这里不再赘述。p=p.contiguous().pe
佘佘佘
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2023-01-10 06:20
深度学习
卷积
计算机视觉
Deformable
ConvNets
v2 Pytorch版源码讲解_1
DeformableConvNetsv1:网上关于这个的讲解很多,总结一句话就是让某一层的输入都学习到一个offset(注意这里每一个通道上的点学到的offset都是一样的,举个例子:通道1上的(0,0)学到的offset和通道2上的(0,0)学到的offset是一模一样的,即都offset至一个固定点,但得出的像素值肯定不一样。比如说都offset至(1,1)这个点,但其来自于不同通道它们的像素
佘佘佘
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2023-01-10 06:20
神经网络
pytorch
深度学习
Deformable
ConvNets
v2
为了解决这个问题,我们再次提出了一种可变形的
ConvNets
,通过增强建模能力和更强的训练来提高其聚焦于相关图像区域的能力。通过更全面地整合网络
weixin_37958272
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2023-01-10 06:50
目标检测
经典模型
计算机视觉
神经网络
深度学习
Deformable
ConvNets
v2算法笔记
论文:DeformableConvNetsv2:MoreDeformable,BetterResults论文链接:https://arxiv.org/abs/1811.11168这篇博客介绍个人非常喜欢的一篇目标检测文章:DCNv2,也就是DeformableConvNets论文的升级版,效果提升很明显,思想很简洁。主要的改进包括:1、在特征提取网络的更多层中引入deformableconvolu
AI之路
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2023-01-10 06:18
深度学习
计算机视觉
目标检测-object
detection
《Deformable
ConvNets
v2: More Deformable, Better Results》
1.研究问题尽管可变形卷积网络在几何变化建模方面具有卓越的性能,但其空间支持远远超出了感兴趣的区域,导致特征受到无关图像内容的影响。2.研究方法提出了DeformableConvNets的重构DCNv2,通过增加建模能力和更强的训练来提高其专注于相关图像区域的能力。通过堆叠更多可变形卷积层,并通过引入可变形卷积模块中的调制机制(引入加权因子),以调制来自不同空间位置的输入特征幅度(权重),增强了建
爱钻研的小铭
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2023-01-10 06:47
图像处理
DCN
v2
论文阅读——Deformable
ConvNets
v2: More Deformable, Better Results
可变形卷积DCNv2 fromMSRAAbstract可变形卷积的优越性能来自于其适应物体集合变化的能力。通过对可变形卷积的自适应变化的研究,本文观察到与常规卷积神经网络相比,虽然其对特征的空间支持更深,更符合对象的结构,但是可能会超出ROI区域,导致特征受到图像无关区域内容的影响。 为了抑制这一问题,本文提出可变形卷积的升级版本,通过增强DeformableConvNet的建模能力和改进训练
黄小米吖
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2023-01-10 06:45
CV
卷积
计算机视觉
神经网络
目标检测论文阅读:Deformable
ConvNets
v2
DeformableConvNetsv2论文链接:https://arxiv.org/pdf/1811.11168.pdf代码链接:尚未公开deformable是最近非常著名的针对Object形状进行建模的一种特殊CNN。之前,我写过一篇博客介绍这篇文章,需要的同学可以先了解一下。概括来说,deformable中卷积采样的位置较规则传统的CNN来说更加灵活,从而可以对形变进行建模。但是,这种方法也
littleYii
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2023-01-10 06:14
DNN基础(特征网络等)
论文:Deformable
ConvNets
v2 阅读笔记
一、论文DeformableConvNetsv2:MoreDeformable,BetterResultshttps://arxiv.org/abs/1811.11168ThecodeforDCNv2willbereleased.二、论文笔记1、背景a)、基于第一版的问题,使用可变形卷积发现网络确实学会了适应物体的形状然后去关注不同形状物所覆盖的区域,但是关注的物体区域不是很准确,一般会超出物体区
code-life
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2023-01-10 06:43
深度学习
物体检测
物体检测
可变性卷积
Deformable
ConvNets
v2: More Deformable, Better Results(CVPR2018)
论文源址:https://arxiv.org/abs/1811.11168摘要可变形卷积的一个亮点是对于不同几何变化的物体具有适应性。但也存在一些问题,虽然相比传统的卷积网络,其神经网络的空间形状更接近于目标物体的形状,但有时会超出ROI区域,从而引入不相关的图像信息进而对提取的特征造成影响。为此,本文提出了改造后的可变形卷积,通过增加建模及更强的训练来改善其聚焦图像相关区域的能力。通过在网路中引
Ziven1997
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2023-01-10 06:42
论文相关
论文笔记
「Computer Vision」Note on Deformable
ConvNets
v2
QQGroup:428014259TencentE-mail:
[email protected]
://blog.csdn.net/dgyuanshaofeng/article/details/84592663[1]DeformableConvNetsv2:MoreDeformable,BetterResults2018[paper]
小锋子Shawn
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2023-01-10 06:42
Deformable
ConvNets
v2 原理与代码解析
paper:DeformableConvNetsv2:MoreDeformable,BetterResultscode:https://github.com/4uiiurz1/pytorch-deform-conv-v2DCNv1的介绍参考DCNv1可变形卷积v1解析(修正篇)DCNv1存在的问题DCNv1根据输入特征学习到的偏移量,改变了卷积的采样位置,使得其具有更强的适应物体几何变化的能力。但
00000cj
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2023-01-10 06:39
目标检测
深度学习
神经网络
计算机视觉
目标检测
可变形卷积
ConvNets
这里提出FCMAE的框架,这种自监督学习技术和架构改进的协同设计产生了一个ConvNeXtV2的新模型,它显著提高了纯ConvNet在各种识别基准上的性能1ConvNeXtV2:使用MAE协同设计和扩展
ConvNets
whaosoft143
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2023-01-06 21:12
人工智能
人工智能
ConvNeXt V2论文翻译:ConvNeXt V2与MAE激情碰撞
例如,以ConvNeXt[52]为代表的现代
ConvNets
在各种场景中都表现出了强大的性能。虽然这些模型最初是为使用ImageNet标签的监督学习而设计的,
AI浩
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2023-01-06 21:40
人工智能
计算机视觉
人工智能
深度学习
论文翻译 || 模型剪枝(1)—— PRUNING FILTERS FOR EFFICIENT
CONVNETS
ABSTRACT在各种应用中的成功伴随着计算和参数存储成本的显著增加。最近为减少这些开销所做的努力包括在不损害原有精度的情况下修剪和压缩各层的权重。然而,基于大小的权重剪枝从完全连通的层中减少了大量的参数,由于剪枝后的网络具有不规则的稀疏性,可能不能充分降低卷积层的计算成本。我们提出了一种cnn的加速方法,我们从被识别为对输出精度影响很小的cnn中删除滤波器。通过去除网络中所有的过滤器及其连接的特
magic_ll
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2023-01-06 14:06
深度学习相关的论文阅读
模型剪枝
【模型压缩】通道剪枝《Pruning Filters For Efficient
ConvNets
》论文翻译
论文题目:《PruningFiltersForEfficientConvNets》论文地址:https://arxiv.org/abs/1608.08710主要思想:这篇文章主要讲了对filters的裁剪,裁剪方法是计算L1范数,然后裁剪掉较小的,多少取决于加速比。实现效果:1.VGG-1634%加速2.ResNet-11038%加速概述:在模型压缩的方法中,包括剪枝,量化,多值网络,模型蒸馏等。
姚路遥遥
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2023-01-06 14:35
计算机视觉
神经网络
深度学习
剪枝
算法
ConvNeXt V2学习笔记
例如,以ConvNeXt[52]为代表的现代
ConvNets
在各种场景中都表现出了强大的性能。虽然这些模型最初是为使用Image
麻花地
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2023-01-06 07:00
经典论文阅读
深度学习环境
深度学习
学习
计算机视觉
人工智能
芒果改进YOLOv7系列:首发最新原创 ConXBv2 升级版结构,当MAE遇见YOLO卷积 高效涨点,最新版本使用 Masked Autoencoders 共同设计和缩放
ConvNets
YOLOv5、YOLOv7芒果改进YOLO系列:芒果改进YOLOv7系列:首发最新原创ConXBv2升级版结构,当MAE遇见YOLO卷积高效涨点,最新版本使用MaskedAutoencoders共同设计和缩放
ConvNets
芒果汁没有芒果
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2023-01-05 09:10
芒果改进YOLO进阶指南
深度学习
人工智能
计算机视觉
论文阅读—Towards Good Practices for Very Deep Two-Stream
ConvNets
首先,与图像域中的那些非常深的模型(例如VGGNet[13]、GoogLeNet[15])相比,当前的网络架构(例如双流
ConvNets
[12])相对较浅,因此它们的建模能力受到其深度的限制.其次,可能更重要的是
dl_sn
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2023-01-03 07:23
论文阅读
论文阅读
深度学习
caffe
python
CNN & Spatial Transformer Layer
CNN:(ConvolutionalNeuralNetwork)CNN(ConvolutionalNeuralNetworks,
ConvNets
,卷积神经网络)是神经网络的一种,是理解图像内容的最佳学习算法之一
秀得水乱流
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2022-12-29 15:16
cnn
transformer
深度学习
第13周实验-基于卷积神经网络的猫狗识别
基于卷积神经网络的猫狗识别任务需求环境配置识别实例结果参考任务需求按照https://github.com/fchollet/deep-learning-with-python-notebooks/blob/master/5.2-using-
convnets
-with-small-datasets.ipynb
ChYangZzz
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2022-12-28 06:24
MORE
CONVNETS
IN THE 2020S: SCALING UP KER- NELS BEYOND 51 × 51 USING SPARSITY
论文链接:https://arxiv.org/pdf/2207.03620.pdfcode:https://github.com/VITA-Group/SLaKlinkMORECONVNETSINTHE2020S:SCALINGUPKER-NELSBEYOND51×51USINGSPARSITY一、引言(二)、大内核注意力(二)、卷积中的大核(三)、动态稀疏二、实现方法(一)、现有方法无法超越31
小小小~
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2022-12-23 13:52
yolo
深度学习
计算机视觉
人工智能
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
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2022-12-23 01:33
难啃的深度学习
卷积神经网络
CNN应用:图片分类
最后通常由一个或多个全连接的层组成:
Convnets
背后有三个关键动机:局部感受野、共享权重和池化。如果想保留图像中的空间信息,那么用像素矩阵表示每个图像是很方便的。然后,编码局
Mr Robot
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2022-12-22 19:10
深度学习
cnn
分类
深度学习
又对
ConvNets
下手了!详解SLaK:51×51超大kenel如何优化?
作者|科技猛兽编辑|极市平台点击下方卡片,关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货,即可获取点击进入→自动驾驶之心【全栈算法】技术交流群导读本文作者从稀疏性的角度提出了一个应用超大Kernel的方法,它可以平滑地将Kernel扩展到61×61,并具有更好的性能。因此作者将模型命名为稀疏大Kernel网络(SLaK),一种配备51×51卷积核的纯CNN架构。1SLaK:从稀疏性的角度将卷积核扩展到
自动驾驶之心
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2022-12-15 16:29
pytorch加载.pth文件
importtorchpthfile=r’D:\deepreinforcemntlearning\PRUNINGFILTERSFOREFFICIENTCONVNETS\Pruning_filters_for_efficient_
convnets
-master
柠檬树下你和我₰
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2022-12-14 08:30
pytorch
python
卷积神经网络的直观解释
点击上方“小白学视觉”,选择加"星标"或“置顶”重磅干货,第一时间送达英文原文:https://ujjwalkarn.me/2016/08/11/intuitive-explanation-
convnets
小白学视觉
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2022-12-10 12:08
卷积
神经网络
卷积神经网络
算法
python
论文阅读:VectorNet: Encoding HD Maps and Agent Dynamics fromVectorized Representation
最近的方法是将运动物体的轨迹和道路环境信息作为鸟眼图像,用卷积神经网络(
ConvNets
)进行编码,而我们的方法在一个矢量表示上操作。
奔跑的酷盖
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2022-12-10 07:52
深度学习
人工智能
vectonet相关工作
与将移动代理的轨迹和道路上下文信息呈现为鸟瞰图像并使用卷积神经网络(
ConvNets
)对其进行编码的最新方法相比,我们的方法对向量表示进行操作。通过对矢量
zzzzz忠杰
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2022-12-10 07:22
笔记
Lecture 11:
ConvNets
for NLP
文章目录FromRNNstoConvolutionalNeuralNetsCNNSWhatisaconvolutionanyway?convolutionfortextSingleLayerCNNforSentenceClassificationModelcomparison:OurgrowingtoolkitVeryDeepConvolutionalNetworksforTextClassifi
24kb_
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2022-12-10 06:58
2019
CS224N
自然语言处理 cs224n 2019 Lecture 11:
ConvNets
for NLP
主要内容公告CNN的介绍用于句子分类的简单的cnn各种不同的cnn用于句子分类的深层cnnQuasi-recurrentNeuralNetworks本节课视频语音声音字幕跟不上图像,看的很辛苦,到后半部分也没听太懂,老师的ppt很简单,都是说的,重要内容没贴上去pytorch学习推荐书籍:naturallanguageprocessingwithpytorchbyO'REILLY二、从RNN到卷积
努力努力再努力_越努力越幸运
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2022-12-10 06:52
NLP自然语言处理
cs224n
nlp
2019年CS224N课程笔记-Lecture 11:
ConvNets
for NLP
资源链接:https://www.bilibili.com/video/BV1r4411想看书吗推荐了一本书~可以自己去了解了解正课内容本周主要是CNN专题从RNNs到卷积神经网络递归神经网络不能捕获没有前缀上下文的短语经常在最终向量中捕获太多的最后单词,如下图例如,如上图,softmax通常只在最后一步计算卷积网络的主要想法:如果我们为每个可能的子序列计算一定长度的向量呢?例如:“tentati
任菜菜学编程
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2022-12-10 06:50
深度学习
人工智能
NLP
自然语言处理
深度学习
人工智能
Medical Transformer: GatedAxial-Attention for Medical ImageSegmentation文献学习笔记(有代码)仅供自用
问题所在1.
ConvNets
中,每个卷积核只关注整个图像中像素的一个局部子集,并迫使网络关注局部模式,而不是全局上下文。
山河故人938
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2022-12-07 13:22
transformer
学习
深度学习
从全连接网络一步步推导卷积神经网络
与
ConvNets
相比,FC网络在图像分析方面有哪些优势?ConvNet如何从FC网络派生?CNN中的卷积一词来自哪里?这些问题将在本文中得到解答。
这里什么都没有、这里什么又都有
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2022-12-06 22:22
图像处理
深度学习
深度学习
神经网络
Receptive field(感受野)
感受野用来表示网络内部的不同神经元对原图像的感受范围的大小,或者说,
convNets
(cnn)每一层输出的特征图(featuremap)上的像素点在原始图像上映射的区域大小。
LXYnizhan
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2022-12-06 19:56
深度学习
卷积网络中的重要概念理解
感受野(receptive
field)
cnn起源_CNN初探
全文共6200余字,浅显易懂,预计阅读时间12分钟卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN/
ConvNets
)是一种专门来处理具有类似网格结构数据的前馈神经网络(feed-forwardneuralnetworks
weixin_39626927
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2022-12-06 15:43
cnn起源
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
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2022-12-05 17:31
计算机视觉
深度学习
ConvNext 原文翻译
摘要:视觉识别的“兴盛的20年代”始于VisionTransformer(VITS)的引入,它很快取代了
ConvNets
,成为最先进的图像分类模型。
早起学习晚上搬砖
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2022-12-01 07:38
深度学习
计算机视觉
人工智能
通过 Numpy 手动搭建 CNN
DeepLearning.ai-Summaryhttp://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap6.htmlhttp://www.deeplearningbook.org/contents/
convnets
.html1.1CNN
a490996052
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2022-11-30 01:47
python
人工智能
Convolutional Neural Networks (CNNs /
ConvNets
) Notes
ConvolutionalNeuralNetworksConvolutionalNeuralNetworksaremadeupofneuronsthathavelearnableweightsandbiases.Eachneuronreceivessomeinputs,performsadotproductandoptionallyfollowsitwithanon-linearity.Theys
メイ
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2022-11-29 05:51
Temporal 3D
ConvNets
: New Architecture and Transfer Learning for Video Classification
论文地址:https://arxiv.org/pdf/1711.08200本文最大的贡献就是提出了一种模型迁移的方法,同时引入一种新的时域层temporallayer给可变时域卷积核深度建模,这个层叫做temporaltransitionlayer(TTL),作者将这个新的temporallayer嵌入到提出的3DCNN,该网络叫做Temporal3DConvNets(T3D)。本文将DenseN
半分热度
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2022-11-28 16:11
视频分类
计算机视觉
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
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2022-11-28 11:23
深度学习
卷积神经网络
池化层
分类
预测
论文笔记:RepVGG Making VGG-style
ConvNets
Great Again
(写作日期:2022-08-18)这篇文章提出一种新的VGG模型RepVGG。它使用重参数化技巧,能够让模型推理(inference)速度大幅提升。并取得SOTA性能。VGG是一种经典的卷积神经网络。只堆叠卷积、ReLU、池化操作就在图像识别领域获得巨大成就。但随后的研究关注点转移到是否具有良好的网络结构设计,例如Inception、ResNet、DenseNet。这使得模型越来越复杂。这些复杂的
Aerozeor
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2022-11-25 09:45
机器学习
深度学习
神经网络
人工智能
【论文阅读】RepVGG: Making VGG-style
ConvNets
Great Again
MakingVGG-styleConvNetsGreatAgain论文地址https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2021/papers/Ding_RepVGG_Making_VGG-Style_
ConvNets
_Great_Again_CVPR
快乐小胡!
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2022-11-25 08:06
论文阅读
神经网络
深度学习
计算机视觉
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
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2022-11-24 19:52
目标检测
目标检测
深度学习
python
pytorch
人工智能
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