Convolutional 第21页

GCNH：Graph Convolutional Network Hashing 阅读笔记

GCNH：GraphConvolutionalNetworkHashing阅读笔记摘要：最近，基于图的通过亲和力图学习保持相似性的二进制码的哈希算法在大规模图像检索中得到了广泛的研究。然而，大多数基于图的哈希方法诉诸于棘手的二进制二次程序，使它们无法扩展到大量数据。在本文中，我们提出了一种新的基于图卷积网络的哈希框架，称为GCNH，它直接在图像集和图像集上建立的亲和图上进行光谱卷积操作，自然产生保

低调流年的微凉·2022-10-18 07:02

文献笔记|标签感知推荐|TGCN: Tag Graph Convolutional Network for Tag-Aware Recommendation

文章目录TGCN:TagGraphConvolutionalNetworkforTag-AwareRecommendation研究对象面临的问题挑战作者的方法FrameWork方法构造图标签卷积网络1类型感知邻居聚合(C1)1.1异构邻居采样1.2邻居聚合2信息更新(C2)2.1类型级信息重构2.2特征交互提取2.3高阶传播3TransTag正则化(C3)4联合训练5讨论实验TGCN:TagGra

江城暮·2022-10-18 07:31

Skeleton-Based Action Recognition with Shift Graph Convolutional Network

基于shift图卷积网络的骨架动作识别https://blog.csdn.net/qq_33331451/article/details/106860828Abstract利用骨骼数据进行动作识别是计算机视觉领域的研究热点。近年来，将人体骨骼建模为时空图的图卷积网络（GCNs）取得了显著的性能。然而，基于GCN方法的计算复杂度相当高，通常一个动作样本的计算复杂度超过15GFLOPs。最近的作品甚至

KarRoy_琑·2022-10-18 07:01

TOPOLOGY ADAPTIVE GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS论文笔记(TAGConv)

TOPOLOGYADAPTIVEGRAPHCONVOLUTIONALNETWORKS（TAGConv论文笔记）论文链接：https://arxiv.org/abs/1710.10370摘要谱图卷积神经网络(Spectralgraphconvolutionalneuralnetworks,CNNs)需要对卷积进行近似，以降低计算复杂度，导致性能损失。本文提出了拓扑自适应图卷积网络(TAGCN)，这是

杰克船长有烦恼·2022-10-18 07:59

GCAN: Graph Convolutional Adversarial Network for Unsupervised Domain Adaptation

【论文笔记】用于无监督领域自适应的图卷积对抗网络GCAN:GraphConvolutionalAdversarialNetworkforUnsupervisedDomainAdaptation摘要介绍相关工作图卷积对抗网络实验GCAN:GraphConvolutionalAdversarialNetworkforUnsupervisedDomainAdaptation摘要连接源域和目标域的三种类型

十月十二日·2022-10-18 07:29

论文笔记-Richly Activated Graph Convolutional Network for Robust Skeleton-based Action Recognition

Hello，今天是论文阅读计划的第5天啦。今天这篇论文比较简单，没有什么特别复杂的技术。一、论文题目关键词提取Richly：丰富地。为什么称之丰富的呢？丰富地激活了什么呢？Robust：鲁棒的。提取的特征更具备鲁棒性？带着疑问往下阅读。二、研究背景这个NTU数据集上目前都是直接识别分类的，但实际真实情况下，会出现物体遮挡、自遮挡等情况。现有的算法在缺失的情况下，性能下降非常多非常快。本篇论文的Ba

Lyndsey·2022-10-18 07:58

DDGCN: A Dynamic Directed Graph Convolutional Network for Action Recognition

Introduction作者认为解决如下两个问题能有效增强GCN在动作识别中的能力：1.在人类骨骼的不同部位中有着时空关联性，但这些关联性是动态的，而且在时空域中不同的动作关联性也是不同的。标椎卷积操作普遍采纳的传统GCN是静态的，而且仅仅描述了邻居节点的空间联系，因而不能准确的获得这样的动态时空联系。2.骨骼的空间层次结构和运动的时间序列特性都编码了序列信息，这在动作识别中是重要的。但是大多数现

酷毙科沿沟·2022-10-18 07:57

三维建筑形式的生成 Graph Convolutional Network

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、简介二、方法1.General2.Linguistic结果总结前言传统上，建筑师通过透视效果图和标准化的二维图纸来表达他们对三维建筑形式设计的想法。然而，由于建筑设计总是多维的、错综复杂的，很难通过简单的语言描述让别人理解设计意图、具体形式，甚至是空间布局。受益于机器学习的快速发展，特别是自然语言处理和卷积神经网络，本

zongcai666·2022-10-18 07:25

Deformable Convolutional Networks 可变形卷积网络解析

DeformableConvolutionalNetworks文章目录DeformableConvolutionalNetworks1.什么是可变形卷积?2.可形变卷积解决了什么问题？3.可变形卷积的具体实现细节3.1双线性插值3.2可变形卷积DeformableConvolution3.3可变形的ROIPooling1.什么是可变形卷积?DeformableConvolutionalNetwor

AndSonder·2022-10-16 07:55

【深度学习】浅析二维卷积层

Beb1997·2022-10-16 07:11

【读点论文】PP-LCNet: A Lightweight CPU Convolutional Neural Network，面向CPU级的技巧结合下的低延迟，较高精度模型

PP-LCNet:ALightweightCPUConvolutionalNeuralNetwork提出了一个基于MKLDNN加速策略的轻量级CPU网络，命名为PP-LCNet，它提高了轻量级模型在多任务上的性能。本文列出了可以在延迟几乎不变的情况下提高网络准确性的技术。通过这些改进，PP-LCNet在相同的分类推理时间下，准确率可以大大超过以前的网络结构。如下图所示，它优于最先进的模型。并且对于

羞儿·2022-10-15 07:54

Language Modeling with Gated Convolutional Networks ( GLU )理解

简介门控线性单元（GLU）是卷积神经网络中的一种门控机制，与循环神经网络的门控循环单元（GRU）不同的的是更加进行梯度容易传播，不易造成梯度消失或者梯度爆炸。而且在计算时间上也大幅度减少。GLU计算过程卷积网络就是对输入进行卷积以获得H=f∗w，因此没有时间依赖性，这使得在句子的单个单词上更容易并行化。这个计算过程将根据多个先前单词来计算每个上下文。与递归网络相比，上下文的大小是有限的，但可以表示

凉寒·2022-10-15 07:42

全卷积网络的理解——理解论文Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation

目录论文详解1.和VGG网络的对比2.那么fcn是什么？3.论文改进的模型3.1怎样进行上采样的问题3.2从哪里开始上采样的问题--跳跃连接的问题3.3整体设计思想4.1实验结果4.1语义分割的评价标准4.2参数设置的问题5.论文解决的问题论文详解下面的五个部分是对论文提出的模型的理解，如果你想了解论文本身，那么请移步：1.论文阅读的储备知识-CNN2.读论文的普适性过程3.摘要部分详细阅读4.引

BuptBf·2022-10-14 14:59

文献阅读笔记7——CBAM: Convolutional Block Attention Module

1摘要卷积块注意力模块是一种简单有效的前馈卷积神经网络。给定其中间一个映射，模块沿两个独立维度（通道和空间）顺序推断注意映射，然后讲注意映射乘以输入特征映射以进行自适应特征细化。2Introductioncontribution①简单有效的注意模块，用于提高CNN表征能力②通过广泛消融实验证明我的注意力机制有效性③插入CBAM在多个基准上有很大的提高3Relatedwork从网络工程和注意力机制两

白日梦想家April_Liu·2022-10-09 10:42

GCN代码详解（SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS（2017ICLR））

不足之处请大家多多指点！文章目录链接代码详解链接论文题目：用图卷积网络进行自监督分类（GCN）（2017ICLR）论文链接：1609.02907v3.pdf(arxiv.org)代码链接：tkipf/pygcn:GraphConvolutionalNetworksinPyTorch(github.com)代码讲解（非本人）：4.1_GCN代码_哔哩哔哩_bilibili注意：这里给的代码链接是用P

刘大彪·2022-10-08 07:35

卷积神经网络(CNN)介绍与实践

为了说明这些情况，请看下面这张图片：https://medium.freecodecamp.org/an-intuitive-guide-to-convolutional-ne

致Great·2022-10-06 16:29

Learning to Compare Image Patches via Convolutional Neural Networks【论文笔记】

文章目录：一、数据集简介（Dataset）二、基本模型（Basicmodels）2-channelSiamesePseudo-siamese三、其他模型（Additionalmodels）DeepnetworkCentral-surroundtwo-streamnetworkSpatialpyramidpooling(SPP)四、优化（Optimization）五、实验（Experiment）六、

杨BOSS响·2022-10-03 07:06

论文阅读——DoubleU-Net: A Deep Convolutional Neural Network for Medical Image Segmentation

DoubleU-Net:ADeepConvolutionalNeuralNetworkforMedicalImageSegmentation用于医学图像分割的DoubleU-Net框架Abstract语义分割就是为图像中每一个像素点的类别进行预测。基于编解码结构的分割网络，如UNet及其变体，是医学图像分割中广泛使用的网络。为了进一步提升UNet在不同分割任务中的性能，本文提出了一种新的Doubl

黄小米吖·2022-10-02 07:22

[源码笔记]Graph Convolutional Network(GCN) 图卷积网络源码详解

GCN源码详解参考：[Github源码]tkipf/pygcn:GraphConvolutionalNetworksinPyTorch(github.com)图神经网络入门：GCN论文+源码超级详细注释讲解！_ZJF的博客-CSDN博客_gcnpytorch理论-supplement1.半监督学习是什么？体现在哪里？参考这篇文章HGAT半监督短文本分类的异构图注意网络论文阅读笔记及代码复现_ZJF

LightInk2020·2022-10-01 07:50

论文笔记：（字符级卷积用于文本分类）《Character-level Convolutional Networks for Text Classification》

1.论文背景在这篇论文之前，几乎所有的文本分类技术都是基于单词的，在这篇论文中，作者把字符级的文本当做原始的信号输入。这篇论文，仅仅使用字符，运用在卷积神经网络上。作者发现，当训练大规模数据集的时候，深度卷积神经网络并不需要单词层面的意义（包括语言的语法和语义）。这是非常激动人心的工程简化，因为不管什么语言，它都是由字符组成的，因此这对于构建跨语言的系统至关重要。还有一个好处，对于异常的字符组成（

不吐桔子皮·2022-09-29 07:06

动手学习pytorch之【CNN】——基础模型代码实现

Convolutional-NNSimple-CNN如果想看原理的话，请看我的同专栏下的文章一个简单的多输入通道运行过程示意图：基础实现：importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l

皇皇零岁·2022-09-28 12:37

论文笔记：Multi-dimensional Graph Convolutional Networks

论文笔记：Multi-dimensionalGraphConvolutionalNetworks文章目录论文笔记：Multi-dimensionalGraphConvolutionalNetworksABSTRACT1INTRODUCTION2THEPROPOSEDFRAMEWORK2.1Generalanddimension-specificrepresentations2.4Multi-dim

Yuetianw·2022-09-28 07:44

CS231n课程笔记：Leture5 Convolutional Neural Networks

目录convolutionPoolingconvolutionhowtovisualizethesefeatures？ifstride2whataboutstride3？zeropadtheborderspaddingvalue*2+NIfyougotanyquestionshere，youcanlearnfromthisblogindetails(21条消息)CNN中卷积核数和输出通道数的关系_

Lyttonkeepgoing·2022-09-24 14:47

Convolutional Neural Networks on Graphs with Fast Localized Spectral Filtering

参考文献[1]ConvolutionalNeuralNetworksonGraphswithFastLocalizedSpectralFiltering

一穷二白到年薪百万·2022-09-22 21:46

Deformable ConvNets--Part4: Deformable Convolutional Networks

转自：https://blog.csdn.net/u011974639/article/details/79704043关于DeformableConvolutionalNetworks的论文解读，共分为5个部分，本章是第四部分：[]Part1：快速学习实现仿射变换[]Part2：SpatialTransfomerNetworks论文解读[]Part3：TenosorFlow实现STN[x]Par

weixin_34253539·2022-09-22 21:39

Deformable Convolutional可变形卷积回顾

点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”作者：Sik-HoTsang编译：ronghuaiyang导读使用可变形卷积，可以提升FasterR-CNN和R-FCN在物体检测和分割上的性能。只要增加很少的计算量，就可以得到性能的提升，非常好的文章，值的一看。(a)ConventionalConvolution,(b)DeformableConvolution,(c)SpecialCa

ronghuaiyang·2022-09-22 21:37

NLP论文（情感分析）：《Combination of Convolutional Neural Network and Gated Recurrent Unit for Aspect-Based S

NLP论文（情感分析）：《CombinationofConvolutionalNeuralNetworkandGatedRecurrentUnitforAspect-BasedSentimentAnalysis》笔记论文介绍模型结构文章翻译AbstractV.CONCLUSION相关视频相关的笔记相关代码pytorchtensorflowkeraspytorchAPI:tensorflowAPI论

电信保温杯·2022-09-22 21:06

可变形卷积：Deformable Convolutional Networks

文章提出了一种通过在模块中增加额外偏移量的空间采样位置和从目标任务中学习到偏移量且不需要额外的监督的方法来增强CNN的变换建模能力。基于这种思想提出了两个新模块：可变形卷积和可变形RoI池化。新模块可以很容易地取代现有CNN中的普通模块，并且可以通过标准反向传播轻松地进行端到端训练。DeformableConvolutionalNetworks参考目录可变形卷积参考目录可变形卷积原文：Deform

暖风️·2022-09-22 21:04

Deformable Convolutional Networks——v1 and v2，可变形卷积

V1：DeformableConvolutionalNetworksV2：DeformableConvNetsv2:MoreDeformable,BetterResultsV1：卷积神经网络（CNNs）由于卷积核固定的几何结构（常见的1x1、3x3和5x5等），导致其不能够很好地建模存在几何形变（geometrictransformations）的物体。本文提出了两个可以用于提高CNNs建模几何形

jinfeng2411·2022-09-22 21:32

Deformable Convolutional Networks 阅读笔记

DeformableConvolutionalNetworks（可变形卷积网络）文章：https://arxiv.org/abs/1703.06211link.概述这项工作中，作者引入了两个新模块来增强CNN的建模能力:deformableconvolution（可变形卷积）和deformableRoIpooling（可变形ROI池化）。两者均基于以下思路：在模块中增加具有额外偏移量的空间采样

木木JL·2022-09-22 21:01

深度学习之 DCN（Deformable Convolution）-可变形卷积

Paperlink:http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2017/papers/Dai_Deformable_Convolutional_Networks_ICCV

奔跑的大西吉·2022-09-22 21:26

目标检测之Deformable Convolutional Networks(2017)

文章目录DeformableConvolutionalNetworks(2017)主要贡献解决的问题贡献介绍可变形卷积(*deformableconvolution*)概述过程可变形RoI池化ROI池化位置敏感(PS)的RoI池化实现的效果配置语义分割目标检测验证可变形卷积可变形RoI池化模型复杂性和运行时间COCO的目标检测相关的工作空间变换网络*STN*[26]主动卷积*ActiveConvo

有为少年·2022-09-22 21:55

Deformable Convolutional Networks

目标检测—refinedetdeformableconvolution（可变形卷积）算法解析及代码分析可变形卷积deformableconvolution学习记录卷积涨点论文复现|AsymmetricConvACNet|ICCV|2019如何评价MSRA最新的DeformableConvolutionalNetworks？MSRA微软亚洲研究院最新卷积网络:DeformableConvolutio

Childhood_Sweetheart·2022-09-22 21:23

[论文阅读]用于车辆轨迹预测的卷积社交池Convolutional Social Pooling for Vehicle Trajectory Prediction

.别拖至春天.·2022-09-22 13:16

论文记录：Topology-aware Convolutional Neural Network for Efficient Skeleton-based Action Recognition

论文记录：Topology-awareConvolutionalNeuralNetworkforEfficientSkeleton-basedActionRecognition(AAAI2022)论文地址:https://arxiv.org/abs/2112.04178代码地址:https://github.com/hikvision-research/skelactAbstract本文提出了一种

月薰的一些随笔·2022-09-21 07:22

LSTM Fully Convolutional Networks for Time Series Classification 学习记录

LSTMFullyConvolutionalNetworksforTimeSeriesClassification用于时间序列分类的LSTM+FCN网络（Longshort-termMemory+FullyConvolutionalNetworks)INTRODUCTIONAplethoraofresearchhavebeendoneusingfeature-basedapproachesorme

彭祥.·2022-09-19 07:06

论文笔记之EDVR: Video Restoration with Enhanced Deformable Convolutional Networks

EDVR:VideoRestorationwithEnhancedDeformableConvolutionalNetworks金字塔、级联和可变形卷积的对齐时间空间注意力融合整体架构（这篇文章当时写的时候还没入门视频超分，只是粗略的记录了当时的阅读经历，现在重新写了一篇细致的EDVR，欢迎阅读2022.5.4）论文地址：https://arxiv.org/abs/1905.02716代码地址：h

暖风️·2022-09-17 07:23

视频超分算法EDVR：Video Restoration with Enhanced Deformable Convolutional Network超分辨率重建

这篇文章结合了TDAN中时间可变形网络的优势和Robust-VSR中融合注意力机制的优势，在此基础上注入了金字塔结构，提出了一种新的VSR方法EDVR（EnhancedDeformableVideoRestoration），主要分为两个具体部分：金字塔级联可变形对齐网络（PCD)和时空注意力融合超分网络（TSA）。是适用于多种视频恢复任务的通用体系结构，包括超分辨率、去模糊、去噪、去块等。原文链接

暖风️·2022-09-17 07:23

Deformable Convolutional Networks && Region Proposal by Guided Anchoring

本文介绍下DCN的基本原理代码，以及用到DCN的一篇CVPR2019的目标检测文章GARPN论文链接DeformableConvolutionalNetworks：https://arxiv.org/pdf/1703.06211.pdfICCV2017DeformableConvNetsv2:MoreDeformable,BetterResults:https://arxiv.org/pdf/18

breeze_blows·2022-09-17 07:48

目标检测之Deformable Convolutional Networks

本文参考以下链接，如果侵权，联系删除参考DeformableConvolutionalNetworks-ICCV2017概要图像任务中目标的尺寸、形状变化不一，虽然现有的深度网络对此有一定的特征提取能力，但并不是最优的，因此通过在卷积层中引入offset（deformableconvolution）和在RoIpooling层中引入offset（deformableRoIpooling）提高网络的特

专注于计算机视觉的AndyJiang·2022-09-17 07:18

论文笔记：Convolutional Image Captioning

ConvolutionalImageCaptioning1、提出方法近年来，使用由长短期记忆(LSTM)单元驱动的循环神经网络，在图像描述方面取得了重大进展。尽管它缓解了梯度消失问题，并且具有强大的记忆依赖性的能力，但LSTM单元是复杂的，并且在时间上具有内在的顺序性。2、创新点提出了一种卷积（基于CNN）的图像描述方法，并使用注意力机制来利用空间图像特征。3、方法3.1、RNNApproach这

刚学编程的小白( •̥́ ˍ •̀ू )·2022-09-16 07:18

【论文翻译】FCOS3D: Fully Convolutional One-Stage Monocular 3D Object Detection

文章目录PaperInfoAbstract1Introduction2RelatedWork2DObjectDetectionMonocular3DObjectDetectionMethodsinvolvingsub-networksTransformto3DrepresentationsEnd-to-enddesignlike2Ddetection3Approach3.1FrameworkOve

暖焱·2022-09-14 07:32

吴恩达深度学习笔记——卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）

深度学习笔记导航前言传送门卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks）卷积神经网络基础(FoundationsofConvolutionalNeuralNetworks)概述标记约定（notations）：卷积神经网络一般架构卷积层(Convolution)卷积运算概述卷积运算的原理卷积玩法——填充边界（Padding）卷积玩法——步长控制（StridedConvolut

亦梦亦醒乐逍遥·2022-09-10 07:30

(CVPR 2019) PointConv: Deep Convolutional Networks on 3D Point Clouds

Abstract与以规则密集网格表示的图像不同，3D点云是不规则且无序的，因此对它们应用卷积可能很困难。在本文中，我们将动态滤波器扩展到一个新的卷积操作，名为PointConv。PointConv可以应用于点云来构建深度卷积网络。我们将卷积核视为由权重和密度函数组成的3D点的局部坐标的非线性函数。对于给定的点，权函数通过多层感知器网络和密度函数通过核密度估计来学习。这项工作最重要的贡献是提出了一种

fish小余儿·2022-09-06 07:16

注释掉darknet加载yolo模型时打印的网络信息

现在从源码里把这些找到，注释掉文章目录找到darknet/src/下darknet/src/parser.c文件darknet/src/convolutional_layer.cdarknet/src/

凉_白开·2022-09-02 07:18

Tensorflow笔记——卷积神经网络

每个神经元与前后相邻层的每一个神经元都有连接关系，输入是特征，输出为预测的结果，参数的个数：∑(前层X后层+后层)为防止过拟合，实际应用中会先对原始图像进行特征提取，在把提取到的特征喂给全连接网络，卷积（Convolutional

weixin_30730151·2022-08-24 11:25

活体检测论文研读六：Searching Central Difference Convolutional Networks for Face Anti-Spoofing

文章目录论文简介论文研读IntroductionRelatedWorkMethodologyCentralDifferenceConvolutionCDCNCDCN++ExperimentsDatasetsandMetricsImplementationDetailsAblationStudyIntraTestingInterTestingAnalysisandVisualization.Conc

DeepHao·2022-08-18 07:25

吴恩达deeplearning.ai系列课程笔记+编程作业(10)第四课卷积神经网络-第一周卷积神经网络（Foundations of Convolutional Neural Networks）

第四门课卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks）第一周卷积神经网络（FoundationsofConvolutionalNeuralNetworks）文章目录第四门课卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks）第一周卷积神经网络（FoundationsofConvolutionalNeuralNetworks）1.1计算机视觉（Compute

geekxiaoz·2022-08-13 07:11

论文解读（DropEdge）《DropEdge: Towards Deep Graph Convolutional Networks on Node Classification》

论文信息论文标题：DropEdge:TowardsDeepGraphConvolutionalNetworksonNodeClassification论文作者：YuRong,WenbingHuang,TingyangXu,JunzhouHuang论文来源：2020,

关注我更新论文解读·2022-08-09 19:00

论文翻译：图卷积入门-SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS

我们提出了一种可扩展的在图结构数据上进行半监督学习的方法，它基于一种直接在图上操作的卷积神经网络的有效变体。我们通过频谱图卷积的局部一阶近似来激励卷积架构的选择。我们的模型以图形边的数量线性缩放，并学习编码局部图结构和节点特征的隐藏层表示。在引文网络和知识图数据集的大量实验中，我们证明了我们的方法。我们考虑对图(如引文网络)中的节点(如文档)进行分类的问题，其中标签只对一小部分节点可用。这个问题可

王壹浪·2022-08-08 07:10

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