DCNN 第5页

基于深度复数卷积网络（Deep Complex Convolutional Network ，DCCN）的OFDM接收机的设计和训练方法

接收机第一部分第二部分第三部分损失函数设计四、DCCN信道均衡器第一部分（第0-5层）第二部分（从第6层到第19层）第三部分（第20层）第四部分（最后4层）请注意五、两个阶段的训练第一阶段第二阶段六、基于DCNN

Better Bench·2020-08-25 11:25

Real-time 3D Hand Pose Estimation with 3D Convolutional Neural Networks

2DCNN提取的基于图像的特征由于缺乏3D空间信息，不适合直接进行3D手姿势估计。

杨6·2020-08-25 04:36

【CVPR 2018】腾讯AI lab提出深度人脸识别中的大间隔余弦损失

【论文导读】深度卷积神经网络（DCNN）在人脸识别中已经取得了巨大的进展，通常的人脸识别的核心任务都包括人脸验证与人脸识别，涉及到特征判别。

Moonsmile·2020-08-24 11:06

face recognition[MobiFace]

0引言随着DCNN的普及，在目标检测，目标分割等领域都有不小的进步，然而其较高准确度背后却是大量的参数和计算量。如AlexNet需要61百万参数量，VGG16需要138百万参数量，Resnet-50

weixin_34235371·2020-08-24 03:41

深度卷积神经网络的行人检测 (pedestrian detection)

基于DCNN的模

taneijia·2020-08-24 02:01

基于二维CNN的西褚大学轴承故障诊断

2DCNN结构：测试集上的准确率：优

别找我打球了·2020-08-23 23:13

3DCNN参数解析：2013-PAMI-3DCNN for Human Action Recognition

3DCNN参数解析：2013-PAMI-3DCNNforHumanActionRecognition参数分析Input：7@60×\times×40，7帧，图片大小60×\times×40hardwired

qiaoqiao2332·2020-08-23 07:35

读书笔记21：MiCT: Mixed 3D/2D Convolutional Tube for Human Action Recognition（CVPR2018）

openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Zhou_MiCT_Mixed_3D2D_CVPR_2018_paper.pdf本文考虑到在识别人体动作的时候，3DCNN

b224618·2020-08-23 04:48

【论文阅读】Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks

我们的方法在低分辨率和高分辨率图像上直接学习端到端的映射.这种映射被表示为一种深度卷积神经网络（DCNN），它将低分辨率图像作为输入并且把高分辨率图像作为输出。

weixin_34121304·2020-08-22 04:06

DenseNet: Densely connected convolutional network

使用denseblock(3到4个左右),每个dense里面的每一层和其余任意层都连接,前面的作为输入,输出到之后所有的.2.1X1卷积可以用来改变每一层的输入层数1introduction设计灵感来自DCNN

TWSF·2020-08-22 01:15

CRNN笔记以及数字检测识别实践

CRNN论文笔记论文主要创新点提出卷积循环神经网络（CRNN），组合DCNN和RNN，其

黑条纹的白斑马·2020-08-19 00:40

人脸关键点: DCNN-Deep Convolutional Network Cascade for Facial Point Detection

TensorSense·2020-08-18 17:47

《Deep Convolutional Network Cascade for Facial Point Detection》复现

前一段时间上网找资料的时候偶然发现一篇关于人脸关键点检测的文章，应该说这篇论文是关键点检测的看山鼻祖，论文主页：http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/archive/CNN_FacePoint.htm，一篇中文翻译的博客：基于DCNN

蜡笔小新丶不小心·2020-08-18 16:26

Image Restoration[Deep Image Prior]

近些年DCNN模型在图像生成和修复上面表现很好，大部分人认为好的原因主要是由于网络基于大量的图片训练，从数据中获取了足够的信息，从而使得模型性能这么好。

weixin_34116110·2020-08-17 16:36

Deep Image Prior摘要

DCNN已经成为图片生成及复原的流行工具，其出色的能力被认为是来自于能够从大量的实际图片数据中学习到一个很好的先验。

遂古之初·2020-08-17 15:55

实时"头发-面部皮肤"分割与人脸肤色分类

一种基于深度卷积神经网络（DCNN）用于于头发和面部皮肤实时分割方法原创imalg图像算法发布于2020-01-0310:38:47阅读数7收藏展开团队信息摘要现代的语义分割方法通常过于关注模型的准确性

bbzz2·2020-08-17 11:45

李宏毅机器学习笔记(十一)——图神经网络(GNN)

Unique13·2020-08-16 11:00

《STC: A Simple to Complex Framework for Weakly-supervised Semantic Segmentation》笔记

解决的问题以及方法框架及细节InitialDCNNEnhanced-DCNNPowerful-DCNN后记学习笔记，如有谬误，还请不吝赐教！

lytxiaohou·2020-08-16 07:05

paper3：UV-GAN: Adversarial Facial UV Map Completion for Pose-invariant Face Recognition

UV-GAN:AdversarialFacialUVMapCompletionforPose-invariantFaceRecognition对抗式人脸UV映射完成后的姿态不变人脸识别一．背景①传统DCNN

LiuShuangmax·2020-08-16 01:22

基于初始残差循环神经网络的乳腺癌组织病理学图像的分类

BreastCancerClassificationfromHistopathologicalImageswithInceptionRecurrentResidualConvolutionalNeuralNetwork）摘要深度卷积神经网络（DCNN

尼小屯·2020-08-15 12:17

《HybridSN: Exploring 3-D–2-DCNN Feature Hierarchy for Hyperspectral Image Classification》论文阅读

《HybridSN:Exploring3-D–2-DCNNFeatureHierarchyforHyperspectralImageClassification》论文阅读一、引言高光谱图像是立体数据，也有光谱维数，仅凭2D-CNN无法从光谱维度中提取出具有良好鉴别能力的featuremaps。一个深度3D-CNN在计算上更加复杂，对于在许多光谱带上具有相似纹理的类来说，单独使用似乎表现得更差。混合

陳半仙·2020-08-08 18:00

学术速递1 | 呼吸特征筛查新冠肺炎 | 百度视频动作识别 | 监控打架行为检测等 [2.15]

边缘协作跨摄像头的视频分析3.百度VIS：一种高效视频动作识别方法[email protected]%4.利用音乐自动生成舞蹈5.餐厨垃圾分类：紧跟时代潮流6.运动视频内容分析数据集7.监控视频打架行为检测8.2.75DCNN

arXivDaily·2020-08-08 13:08

BP网络与CNN反向传播推导过程，由具体到抽象的推导

BP网络的反向传播是CNN/DCNN的基础，只要明白了BP反向传播原理以及推导过程CNN便迎刃而解。因为BP网络的递推特点使得根据损失函数来推导权重W比较繁琐，很多博客都进行了详细推理。

lillllllll·2020-08-07 15:14

Deep Convolutional Neural Networks for Sentiment Analysis of Short Texts

DocumentClassification/blob/master/sequence_modeling/model/cnn_char.pyabstract短文本的情感分析挑战：有限的文本信息本文提出DCNN

shelley__huang·2020-08-06 12:21

【视频理解论文】——Grouped Spatial-Temporal Aggregation for Efficient Action Recognition（ICCV2019）

一、个人直观解读：文章动机：就是为了对基于3DCNN的视频行为识别中的参数进行控制，同时想要达到3DCNN的效果原文的描述就是一句话“reducethecomplexitybydecouplingthespatialandtemporalfilters

Amazingren·2020-08-06 11:08

深度学习文章阅读2--3D Convolutional Neural Networks for Human Action Recognition

当前的方法大都从原始输入数据中计算复杂的手工特征来构建分类器；CNN是一种深度神经网络模型，但当前CNN仅能处理2D的输入；在本文中我们构建了一个3DCNN模型来完成行为识别，该模型通过执行3D卷积从空间和时间维度提取特征

karen17·2020-08-03 18:37

VGG网络结构

论文：《VERYDEEPCONVOLUTIONALNETWORKSFORLARGE-SCALEIMAGERECOGNITION》VGG16和VGG19模型是一种十分强大的分类模型，属于DCNN(DeepConvolutionalNeuralNetwork

zack-jie·2020-08-03 05:10

图神经网络论文阅读(一) Diffusion-Convolutional Neural Networks，NIPS2016

实际上这篇文章要早于Kipf的论文，它提出了扩散图卷积网络(DCNN)，可以在结点分类和图分类的任务上分别建模，本质上属于空域（Spatial）卷积[1]。下面就按照论文的思路去介绍这篇文章。

五月的echo·2020-08-02 13:34

论文笔记C3D：Learning Spatiotemporal Features with 3D Convolutional Networks

本文致力于利用3DCNN提取时空特征。我们只用线性分类器来分类它们，以验证特征好坏。

blssel·2020-07-31 10:37

人脸关键点检测5——Face++（1）

##《ExtensiveFacialLandmarkLocalizationwithCoarse-to-fineConvolutionalNetworkCascade》ICCV2013，Face++在DCNN

Peanut_范·2020-07-30 22:30

Medical Image Segmetation : #1 D-UNet

adimension-fusionUshapenetworkforchronicstrokelesionsegmentationIndexTerms:MRI,strokesegmentation,deeplearning,dimensionalfusion.Abstract:1.主要贡献： 1）.采用2D和3DCNN

火车侠hcq·2020-07-29 15:36

场景文本识别——基于图像序列识别的端到端可训练神经网络模型

1.背景介绍1.1主题介绍由于神经网络的强大复兴，特别是深度卷积神经网络（DCNN）模型在各种视觉任务中的巨大成功的推动，最近大多数与深度神经网络相关的工作主要致力于检测或分类对象类别。

chuyunchi8137·2020-07-29 09:26

ROS：ubuntuKylin17.04-Ros使用OrbSLAM2

忙于图像处理和DCNN,很长时间不使用ROS，重新安装系统后，再次使用ORB-SLAM2（ROS）进行三维重建和实时追踪的演示。

wishchin·2020-07-28 23:00

1D CNN处理时序信号

一个用1DCNN处理时序信号的教程，十分详细，没时间翻译了，直接转载https://blog.goodaudience.com/introduction-to-1d-convolutional-neural-networks-in-keras-for-time-sequences

Eva215665·2020-07-28 21:56

keras深度学习实战（二）----深度卷积神经网络DCNN(1)

深度卷积神经网络导语：之前在MLP做数字识别时，我们将图片压扁成为一个一维向量，损失了原本的空间特性。那么，直接对图像进行处理，也就会得到一个巨大的矩阵，若给矩阵中的每个值都配一个权重，那么计算上会是相当复杂的。我们人在看图时有些地方是投机取巧的，我们不需要看到整张图片就可以一定程度上猜到这是什么，所以我们可以将图片分割，分块来处理（局部感受野）。既然图片模块化了，那么每块的权重也可以批量处理（共

koqural·2020-07-28 01:27

动态RCNN | 动态训练实现高质量目标检测（附源码）

深入分享之前，我先带大家回顾下之前又一个动态CNN（DCNN(dynamicCNN)）的，我们就从这个技术开始，有兴趣的一起来学习！然后我们正式开始一起学习动态RCNN技术及其动态训练。

计算机视觉研究院·2020-07-27 22:22

深度学习（十五）基于DCNN的人脸特征点定位-CVPR 2013

基于DCNN的人脸特征点定位原文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/49955149作者：hjimce一、相关理论本篇博文主要讲解2013年CVPR

GarfieldEr007·2020-07-27 22:21

三维重建5：场景中语义分析/语义SLAM/DCNN-大尺度SLAM

前言：在实时/非实时大规模三维场景重建中，引入了语义SLAM这个概念，参考三维重建：SLAM的尺度和方法论问题和三维重建：SLAM的粒度和工程化问题。大规模三维场景重建的尺度增大，因此相对于整个重建过程的粒度也从点到特征点到目标物体级别，对场景进行语义标记成为重要的工作。场景语义标记的传统方法：其他：机器人在线场景感知问题，场景识别问题。参考文章：场景感知：图像的稀疏表示对场景进行目标检测，并串联

alppkk4545·2020-07-27 18:42

使用深卷积神经网络的高光谱图像的光谱空间分类

该框架是主成分分析，深卷积神经网络（DCNN）和逻辑回归（LR）的混合。用于分层提取深度特征的DCNN首次被引入高光谱图像分类。所提出的技术包括两个步骤。

RAO_OO·2020-07-27 17:26

介绍一下如何用一维卷积来做序列模型，基于Keras的详细代码解析

但是，对于你可能面临的其他机器学习问题，很少有文章提供关于如何构建1DCNN的解释性的操作。本文试图弥补这一差距。介绍许多文章关注二维卷积神经网络，主要是用

ronghuaiyang·2020-07-27 13:46

【转】ASPLOS'17论文导读——SC-DCNN: Highly-Scalable Deep Convolutional Neural Network using Stochastic Comput

SC-DCNN:Highly-ScalableDeepConvolutionalNeuralNetworkusingStochasticComputing单位作者：我们知道在神经网络计算中，

黑麦威士忌·2020-07-14 05:10

深度学习在3D点云处理中的应用

几何旋转鲁棒性（平移、旋转、尺度等不影响结果）二、任务分类、3D物体重建、3d关键点、配准、分割、目标检测、法向量估计三.数据集四、3d场景深度学习方法回顾1.转换为栅格数据(volumetricdata)+3Dcnn2

zhiwen1225·2020-07-14 03:00

[Paper 学习笔记] Multi-Scale 3D Convolutional Neural Networks for Lesion Segmentation in Brain MRI

这篇文章与之前看过的3DCNN那篇文章属于同一个模型下的两个应用：http://blog.csdn.net/sinat_31824577/article/details/51779228一、简介本文提出一个用于脑损伤分割的

嘀嘀嗒嘀啊·2020-07-13 13:20

3D卷积“LP-3DCNN: Unveiling Local Phase in 3D Convolutional Neural Networks”

LP-3DCNN:UnveilingLocalPhasein3DConvolutionalNeuralNetworks3D卷积计算量大，消耗内存多，论文提出了修正的局部相量（ReLPV）模块替换标准的3D

cv_family_z·2020-07-13 03:50

基于空间域的图卷积GCNs（ConvGNNs）

基于空间的卷积NeuralNetworkforGraphs(NN4G)ContextualGraphMarkovModel(CGMM)DiffusionConvolutionalNeuralNetwork(DCNN

yyl424525·2020-07-12 19:43

图像分割之 deeplab v1,v2,v3,v3+系列解读

SemanticImageSegmentationwithDeepConvolutionalNetsandFullyConnectedCRFsICLR2015官网：https://bitbucket.org/deeplab/deeplab-public.优点：速度快，带空洞卷积的基于VGG16基础结构的DCNN

watersink·2020-07-11 15:39

基于深度学习的CT图像肺结节自动检测技术五—训练三维卷积神经网络(3dcnn)模型

文章目录实现3dcnn的网络结构，并加载预训练好的权重开发环境jupyternotebookimportosimportrandomfromkerasimportbackendasKfromkeras.layersimportInput

SongpingWang·2020-07-10 12:42

语义分割丨DeepLab系列总结「v1、v2、v3、v3+」

DeepLabv1SemanticimagesegmentationwithdeepconvolutionalnetsandfullyconnectedCRFslink:https://arxiv.org/pdf/1412.7062v3.pdf引言DCNN

weixin_33909059·2020-07-08 16:51

Deep Learning for Generic Object Detection: A Survey 阅读笔记（目标检测综述）

1.1与以前的评论比较2.背景2.1问题2.2.主要挑战2.2.1准确性相关的挑战2.2.2效率相关的挑战2.3过去二十年的进展3.框架3.1基于区域（两阶段框架）3.2一阶段方法4.基本的子问题4.1DCNN

牛牛阳·2020-07-07 22:03

tensorflow pool3d

最近想在tensorflow上写个3dcnn，看了下tensoflow提供了conv3d、tf.nn.avg_pool3d和tf.nn.max_pool3d函数。官方教程关于这3个函数的介绍太简短。

lingzenan·2020-07-07 03:23

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