DCNN

深度学习-三维卷积神经网络（3DCNN）

1.3DCNN理解2D卷积仅仅考虑2D图片的空间信息，所以只适用于单张2D图片的视觉理解任务。
weixin_40826634·2022-12-11 09:37

经典的端到端的立体匹配网络：PSMNet（Pyramid Stereo Matching Network）

PSMNet包括：空间金字塔池化、3DCNN、stackhourglass。空间金字塔池模块通过在不同尺寸和位置聚合上下
pursue excellence AI·2022-12-11 08:53

PSMNet学习记录：基于深度学习的双目立体匹配算法

：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、研究背景二、论文精读1.介绍2.相关工作3.金字塔立体匹配网络3.1网络结构3.2空间金字塔池化模块3.3匹配代价卷3.43DCNN3.5
Scurry﹉·2022-12-11 07:15

PSMnet

为了解决这个问题，我们提出了PSMNet，这是一种金字塔立体匹配网络，由两个主要模块组成：空间金字塔池化和3DCNN。空间金字塔池化模块利用全局上下文信息的容量，通过聚合不同尺度和位置
lmqwer·2022-12-11 07:43

计算机视觉有个读什么论文？从哪里开始读？一文解读

当然对于初学者往往会觉得学习起来太困难，与典型的软件工程学科不同，使用DCNN进行图像分类的好书并不多，理解这一领域的最好方法是阅读学术论文。但读什么论文呢？我从哪里开始读起呢？
CXY小嵩·2022-12-10 16:16

论文笔记之ACTION-Net: Multipath Excitation for Action Recognition

本文提出一个时空、通道、运动激励模块来嵌入到2DCNN中以解决目前的难题，即2DCNN虽然计算量小但不能捕捉时间关系而3DCNN可以捕捉空间关系但计算量大。
To_1_oT·2022-12-09 22:50

精读《ACTION-Net: Multipath Excitation for Action Recognition》论文

6DesignofACTION6.1Spatio-TemporalExcitation(STE)6.2ChannelExcitation(CE)6.3MotionExcitation(ME)6.4ACTION-Net实验提高2DCNN
不会写代码的威·2022-12-09 22:19

（一）【Deep video】视频理解论文串讲（上）【论文精读】笔记

论文精读】）：https://www.bilibili.com/video/BV1fL4y157yA/0前言视频里将视频理解分四大方向：1，hand-crafted-->cnn2，two-stream3，3Dcnn4
CV-杨帆·2022-12-09 07:07

RUL论文复现:深度卷积神经网络在预测剩余寿命估计中的应用

RemainingusefullifeestimationinprognosticsusingdeepconvolutionneuralnetworksRUL预测文献文献中的DCNN模型代码供参考的模型代码完整代码训练过程代码损失函数可视化
风筝不是风·2022-12-08 17:48

卷积神经网络(CNN)与深度卷积神经网络(DCNN)

作为小白，看到DCNN，一直想知道与CNN的区别，也没找到明确的说法，以下是自己的一点想法，欢迎指正！
chenf0·2022-12-08 16:57

DeepLab语义分割

参考：DeepLabV1V2V3V3+及pytorch实现V1DeepLab是针对语义分割任务提出的模型，主要使用了DCNN、CRF、空洞卷积做密集预测。
周月亮·2022-12-08 01:01

DeepLab 笔记

2019March10deeplabDeepLab笔记一、背景DCNN存在的问题：多次下采样使输出信号分辨率变小——空洞卷积池化对输入变换具有内在空间不变性——CRF二、空洞卷积1.作用保证感受野不发生变化得到密集的
chiemon·2022-12-08 01:59

分割算法DeepLabV3+论文理解及代码分析

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1802.02611.pdf背景语义分割主要面临两个问题，第一是物体的多尺度问题，第二是DCNN的多次下采样会造成特征图分辨率变小，导致预测精度降低
浪子私房菜·2022-12-07 18:24

语义分割算法之DeepLabV3+论文理解及代码分析

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1802.02611.pdf背景语义分割主要面临两个问题，第一是物体的多尺度问题，第二是DCNN的多次下采样会造成特征图分辨率变小，导致预测精度降低
just_sort·2022-12-07 18:23

TSM: Temporal Shift Module for Efficient Video Understanding

这是一篇关于视频理解的文章，主要介绍了一种可以达到3DCNN的效果的，但是保持2DCNN计算量和参数量的方法，叫做TSM（TemporaShiftModule）也就是在一簇要处理的帧之间，把相邻帧之间的
Shiina丶Mashiro·2022-12-07 17:47

李宏毅机器学习|图神经网络Graph Nerual Networks(GNN)|学习笔记-part1

文章目录前言1Introduction2Roadmap3Spatial-basedGNNNN4G(NeuralNetworksforGraph)论文地址DCNN(Diffusion-ConvolutionNeuralNetwork
xiaopihaierletian·2022-12-07 07:19

【论文简述】 Point-MVSNet：Point-Based Multi-View Stereo Network（ICCV 2019）

SongfangHan2.发表年份：20193.发表期刊：ICCV4.关键词：MVS、深度学习、点云、迭代改进5.探索动机：很多传统方法通过多视图光度一致性和正则化优化迭代更新，但是需要繁琐的手动超参数调优；3DCNN
华科附小第一名·2022-12-07 05:12

【CVPR 2020】3D-GCN阅读

ConvolutionintheCloud:LearningDeformableKernelsin3DGraphConvolutionNetworksforPointCloudAnalysis阅读创新点**2DCNN
无法预料·2022-12-06 12:52

UCS-Net理解

DeepStereousingAdaptiveThinVolumeRepresentationwithUncertaintyAwareness一、Method1.Overview2.Multi-scalefeatureextractor3.3DCNN4
朽一·2022-12-05 07:51

CNN 1d 输入输出维度

tf.layers.conv1d函数解析（一维卷积）更正：tf.nn.conv1d（）详细正确解析Conv1D、Conv2D、Conv3Dpytorch之nn.Conv1d详解CNN2d3d输入输出维度：1DCNN
踩坑记录·2022-12-05 00:18

1DCNN添加Residual Block， python代码实现及讲解

注：以下代码基于jupyternotebook编辑器，pytorch以下为Residualblock示意图接下来将实现左边的示意图构建一个ResNet_basic_block类importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassResNet_basic_block(nn.Module):def__init__(self,in_
故障诊断与python学习·2022-12-05 00:46

1DCNN故障诊断

importtensorflowastffromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfromtensorflow.keras.layersimportDense,Input,LSTM,Conv2D,Flatten,Reshape,Convolution1D,MaxPooling1Dimportpandasaspdimportnumpyasnpfromskl
l小小新人l·2022-12-04 22:42

DeepLabV3+神经网络解析

Encoder-DecoderwithAtrousSeparableConvolutionforSemanticImageSegmentation什么是DeeplabV3+网络deeplabV3+主要结构主干网络（DCNN
Jkxzt1314·2022-12-04 03:41

HybridSN高光谱图像分类：3-D–2-D CNN特征层次结构

HybridSN高光谱图像分类：3-D–2-DCNN特征层次结构前言实验步骤1.创建模型(1)模型网络结构(2)代码(3)测试2.创建数据集3.开始训练4.模型测试5.备用函数思考题前言HybridSN
wdtySUN·2022-12-03 15:07

【人脸】人脸特征点检测---级联方法DCNN、Face++(1)、MTCNN

一、论文：《DeepConvolutionalNetworkCascadeforFacialPointDetection》链接：http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/archive/CNN_FacePoint.htm级联的思想，先进行粗检测，然后微调特征点。步骤如下：level1：3个CNNlevel2：10个CNN(每个CNN6层)level3：10个CNN（1）首先在整个人脸
苍穹sky·2022-12-02 19:59

语义分割算法性能比较_自动驾驶领域：一种实时高精度的城市道路场景语义分割方法...

然而，由于使用复杂的网络架构，基于DCNN的语义分割方法往往存在计算复杂度高的问题。这极大地限制了在实时处理的真实场景中的应用。本文
weixin_39727005·2022-12-01 20:28

纽约大学深度学习PyTorch课程笔记（自用）Week3

神经网络的可视化3.1.2参数变换一个简单的参数变换：权重共享超网络序列数据中的主题(motif)检测图像中的图案检测3.1.3离散卷积卷积互相关(cross-correlation)高维卷积在深度卷积神经网络(DCNN
cosθ·2022-12-01 08:14

2022-10-16学习记录

2022-10-16学习记录一、动作识别领域backbone之I3D和SlowFastI3D网络  I3D主要是将2DCNN的网络扩展为3DCNN。
Alice01010101·2022-11-30 16:19

新冠肺炎胸部 CT 基于3D-CNN实现二分类

新冠肺炎胸部CT基于3D-CNN实现二分类作者:WangXi2016日期:2022.10.27摘要:本示例教程使用3DCNN实现CT数据二分类。
木头熊·2022-11-30 13:41

Temporal 3D ConvNets: New Architecture and Transfer Learning for Video Classification

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
半分热度·2022-11-28 16:11

Python深度学习12——Keras实现注意力机制(self-attention)中文的文本情感分类（详细注释）

并且构建了12种模型，即MLP,1DCNN,RNN,GRU,LSTM,CNN+LSTM，TextCNN，BiLSTM,Attention,BiLSTM+Attention，BiGRU+At
阡之尘埃·2022-11-28 08:44

SECOND笔记

1.背景SECOND:SparselyEmbeddedConvolutionalDetection在VoxelNet的基础上对其3DCNN的部分改进，引入稀疏卷积。
�UNICORN·2022-11-27 10:08

Linux服务器中Pytorch训练过程可视化之tensorBoard安装使用教程

1.安装tensorBoardpipinstalltensorboard2.在代码运行窗口：①先cd到产生event文件的目录下，我这里就是cd/home/wuting/3DCNN/run/run_11
饼饼ttt·2022-11-27 07:48

Deeplabv3+模型

一、背景语义分割主要面临两个问题，第一是物体的多尺度问题，第二是DCNN的多次下采样会造成特征图分辨率变小，导致预测精度降低，边界信息丢失。
aixiaomi123·2022-11-26 09:35

DeepLab系列算法笔记

DeepLabv1DCNN+CRFBackbone:VGG-16使用了空洞卷积融合了多层次信息，前四个pool层之后都额外接了两个卷积层，和最后一个softmax层concat，有微小的性能提升DeepLabv2
柯南道尔的春天·2022-11-25 17:10

SO-Net：点云分析的自组织网络论文解读

视频讲解论文地址代码地址论文目的：点云分类、分割任务核心在于点云特征提取，本文旨在设计一种较好的点云特征提取结构点云特征提取方法有很多，有以下几种：转为体素，利用3D卷积—>受限于分辨率，并且计算资源消耗大转为多视图，分别应用2DCNN
HIT淡然·2022-11-25 10:37

PointNet网络详解+分类解读

以往的研究者想出了很多种处理点云方式：将点云数据转化为规则的数据，转化为栅格使其均匀分布，再用3DCNN来处理栅格数据缺点：3Dcnn复杂度相当的高，三次方的增长，所以分辨率不高303030相比图像是很低的
秋无所畏惧·2022-11-24 01:33

深度学习时代的视频理解综述

它们分别是领域内两大类方法双流（利用光流）网络和3DCNN网络的代表作。
Adenialzz·2022-11-23 20:57

2022WACV论文：D2Conv3D的梳理及2D/3DCNN、可变形卷积等关键词解释

论文地址：D2Conv3D:DynamicDilatedConvolutionsforObjectSegmentationinVideos参考资料：[1]目标检测之DeformableConvolutionalNetworks(2017)：https://blog.csdn.net/P_LarT/article/details/85042264[2]一维卷积（1D-CNN）、二维卷积（2D-CNN
ling零零零·2022-11-23 18:05

点云 3D 目标检测 - PointPillars

点云3D目标检测-PointPillars1.文章信息2.PointPillars简介2.1算法特点2.2模型结构2.2.1PillarFeatureNet2.2.2Backbone(2DCNN)2.2.3DetectionHead
77wpa·2022-11-23 16:00

基于1DCNN(一维卷积神经网络）的目标识别

简介：研一已经结束，感觉动手能力太差，找了一篇优秀的博主的文章，然后进行学习，奈何科研小白，代码经过各种查找，终于明白了原理。在此先感谢博主"秋雨行舟"，他还有B站对应的讲解，贼良心的一位博主！！链接：https://blog.csdn.net/qq_38918049/article/details/124992113?spm=1001.2014.3001.5501对博主中的代码做了稍许修改，添加
明月阿志·2022-11-23 12:46

论文阅读笔记（14）--- PointNet++

参考PointNet论文和代码详解原作者的视频报告PointNet的局限性与传统的3DCNN分层提取特征相比，PointNet属于全局特征学习，只对单个点或者所有点进行操作，没有局部信息，对精细的特征难以学习
打着灯笼摸黑·2022-11-23 10:35

paper总结（4）TSM: Temporal Shift Module for Efficient Video Understanding

这是一篇关于视频理解的文章，主要介绍了一种可以达到3DCNN的效果的，但是保持2DCNN计算量和参数量的方法，叫做TSM（TemporaShiftModule）也就是在一簇要处理的帧之间，把相邻帧之间的
miss9785·2022-11-23 07:45

TSM: Temporal Shift Module for Effificient Video Understanding

传统的二维神经网络计算成本很低，但不能捕获时间关系；基于3DCNN的方法可以获得良好的性能，但计算量密集，部署成本高昂。该文提出了一种通用、高效的时移模块(TSM)。
大笨钟47·2022-11-23 07:13

《TSM: Temporal Shift Module for Efficient Video Understanding》 论文与代码解析

视频理解概述：目前有两种主流方法：2DCNN和3DCNN。2DCNN：1.双流网
xiyunlong·2022-11-23 07:41

机器学习_深度学习毕设题目汇总——MRI_X光

下面是该类的一些题目：题目基于DCNN的前列腺外周带MRI图像分割基于MRI图像的脑卒中计算机辅助诊断关键技术研究基于MRI层间插值的超分辨率及多视角融合算法研究基于MRI影像的直肠癌病灶区域深度学习分割研究基于
MetaGrad·2022-11-22 00:32

Voxel-RCNN：基于体素化的高效率3D目标检测算法

两种方法各个各的优点与不足，主要表现在：基于voxel的方法在点云进行体素化的时候，绝大部分体素都是空的，但是进行3DCNN卷积的
慢下去、静下来·2022-11-21 16:04

代码总结||深度学习||计算机视觉||如何在医学影像3DCNN中插入网上已有的注意力机制

前言在做深度学习在医学影像上应用的时候，数据集往往是3D的，而网上很多公开的trick或者注意力机制都是2D实现的，因此带来了一些困难。做法在github（https://github.com/xmu-xiaoma666/External-Attention-pytorch）上可以看到很多现有即插即用的注意力模块。gitclone到本地后，关键就是怎么在已有的代码框架上插入这些注意力模块。**st
Tiandaren·2022-11-21 12:21

Pytorch实战：基于鲸鱼WOA优化1DCNN的轴承故障诊断

目录0.引言1.关键点2.WOA优化1DCNN超参数实战2.1数据准备2.21DCNN故障诊断建模2.3采用WOA优化1DCNN超参数0.引言采用1DCNN进行轴承故障诊断建模，并基于鲸鱼优化算法WOA
机器鱼·2022-11-21 02:07

【图像超分辨率重建】——EDSR论文精读笔记

EnhancedDeepResidualNetworksforSingleImageSuper-Resolution(EDSR)基本信息作者：BeeLimSanghyunSonHeewonKimSeungjunNahKyoungMuLee期刊：CVPR2017引用：*摘要：随着深度卷积神经网络（DCNN
Zency_SUN·2022-11-21 02:15
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