DCNN 第7页

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

GiantPandaCV·2019-12-04 09:31

torch.nn.conv3d理解

前言需要用到3DCNN，于是找到了torch.nn.conv3d，网上太多人写参数解读，但没什么人能讲得清楚的，于是我边理解边写代码验证，得到了我想要的结果。

全村希望gone·2019-11-12 20:12

Deep Feature Extraction and Classification of Hyperspectral Images Based on Convolutional Neural ...

DeepFeatureExtractionandClassificationofHyperspectralImagesBasedonConvolutionalNeuralNetworks》摘要--本文提出了一个基于3-DCNN

DarrenmondZhang·2019-11-01 03:20

初探3D卷积（附1D、2D卷积）

接下来希望面试也能接着幸运~——————————————————今天就记录一个新的概念其实也是之前有用过的一种网络模型3DCNN介绍3D卷积之前先补充一下1D和2D1D卷积一维卷积主要用于对只有一个维度的时间序列提取特征

LiBiscuit·2019-09-25 09:23

【视频理解论文】——TSM：Temporal Shift Module for Efficient Video Understanding

TSM:TemporalShiftModuleforEfficientVideoUnderstanding(ICCV2019)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

Amazingren·2019-09-11 00:04

【技术综述】视频分类/行为识别研究综述，从数据集到方法

言有三·2019-08-23 18:38

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。

Momodel·2019-08-18 00:00

[深度应用]·使用一维卷积神经网络处理时间序列数据

个人网站–>http://www.yansongsong.cn概述许多技术文章都关注于二维卷积神经网络（2DCNN）的使用，特别是在图像识别中的应用。

小宋是呢·2019-08-08 09:55

Deeplabv1、v2、v3、v3+总结、以及使用TensorFlow Model训练和测试DeepLabv3+

输出特征尺寸）2.最后的两个池化层去掉了下采样（目标步幅8）3.后续卷积层的卷积核改为了空洞卷积（扩大感受野，缩小步幅）4.在ImageNet上预训练的VGG16权重上做fine-tune（迁移学习）DCNN

三寸光阴___·2019-06-06 09:35

【论文解读】 FPGA实现卷积神经网络CNN（二）： Optimizing FPGA-based Accelerator Design for DCNN

博主评论：这篇论文发表在2015年，是一篇FPGA实现CNN的高引用论文，该文从理论与实践结合展示了在FPGA上实现CNN。根据roofline模型分析计算峰值与CTCrate关系，深入探讨了CNN卷积层中的数据依赖关系，进行数据复用从而在内存带宽不变的情况下提升CTCrate，对不同循环分片参数的performance建模，并为每一层卷积选择通用的分片参数来避免复杂的硬件结构。值得一提的是：该系

HCYHanson·2019-06-03 17:12

Deep Covariance Descriptors for Facial Expression Recognition

andS.Berretti,“Deepcovariancedescriptorsforfacialexpressionrecognition,”inBMVC,2018Abstract本文利用协方差矩阵对深度卷积神经网络(DCNN

丽宝儿·2019-05-27 21:57

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

vincent1997·2019-05-19 15:00

Spectral–Spatial Classification of Hyperspectral Imagery with 3D Convolutional Neural Network

本文提出了一个3-DCNN的模型，不需要任何的数据预处理和后续处理，而且需要的

DarrenmondZhang·2019-05-17 18:12

[深度应用]·使用一维卷积神经网络处理时间序列数据

概述许多技术文章a都关注于二维卷积神经网络（2DCNN）的使用，特别是在图像识别中的应用。而一维卷积神经网络（1DCNNs）只在一定程度上有所涉及，比如在自然语言处理（NLP）中的应用。

小宋是呢·2019-04-19 22:00

基于Tensorflow的DCNN实现(A Convolutional Neural Network for Modelling Sentences)

本文我写了一个基于tensorflow的DCNN的实现，原文是AConvolutionalNeuralNetworkforModellingSentences，地址如下：https://arxiv.org

凡凡.cs·2019-04-09 20:19

DeepLab-V1: SEMANTIC IMAGE SEGMENTATION WITH DEEP CON-VOLUTIONAL NETS AND FULLY CONNECTED CEFs

Abstract通过结合DCNNs(深度卷积网络)和概率图模型解决语义分割问题.DCNN最后一层不足够充分的定位,无法进行精确的目标分割,这源于非常固定的属性使得DCNNs对于高层任务性能好.通过合并DCNN

TWSF·2019-03-31 16:44

图像语义分割：从头开始训练DeepLab-LargeFOV

DeepLab-LargeFOV就是DeepLabv1论文：SemanticImagesSegmentationWithDeepConvolutionalNetsAndFullyConnectedCRFs介绍：在DCNN

TZero-·2019-02-21 18:24

MiCT: Mixed 3D/2D Convolutional Tube for Human Action Recognition论文笔记

为了提升3DCNN在行为识别分析中的性能，微软亚洲研究院网络多媒体组在CVPR2018上提出了一个简单而高效的3D/2D混合卷积模块（MiCT）。

帅的被人砍1996·2019-02-17 14:59

MiCT: Mixed 3D/2D Convolutional Tube for Human Action Recognition论文笔记

为了提升3DCNN在行为识别分析中的性能，微软亚洲研究院网络多媒体组在CVPR2018上提出了一个简单而高效的3D/2D混合卷积模块（MiCT）。

帅的被人砍1996·2019-02-17 14:59

论文学习-深度学习目标检测2014至201901综述-Deep Learning for Generic Object Detection A Survey

目录写在前面目标检测任务与挑战目标检测方法汇总基础子问题基于DCNN的特征表示主干网络（networkbackbone）MethodsForImprovingObjectRepresentationContextModelingDetectionProposalMethodsOtherSpecialIssuesDatasetsandPerformanceEvaluation

shine-lee·2019-02-14 18:00

深度卷积网络(DCNN)和人类识别物体方法的不同

加州大学洛杉矶分校在PLOSComputingBiology上发表了一篇文章，分析了深度卷积网络(DCNN)和人类识别物体方法的不同：深度卷积网络(DCNN)是依靠物体的纹理进行识别，而人类是依靠物体的轮廓进行识别

MSTK·2019-02-12 22:00

L2-constrained Softmax Loss for Discriminative Face Verification

大多数现有的使用softmax损失训练的DCNN方法倾向于在高质量的数据上过拟合，对于困难人脸常分类错误。

cv_family_z·2019-01-22 10:07

COR字符识别经典CRNN 论文阅读总结和讨论

【流行的DCNN是固定长度的】，。不需要预定义字典，在固定字典和非固定字典场景表现良

放牛娃不吃草·2019-01-08 09:33

《弱监督/半监督的DCNN图像分割》笔记

《Weakly-andSemi-SupervisedLearningofaDeepConvolutionalNetworkforSemanticImageSegmentation》笔记学习笔记，如有谬误，还请不吝赐教！解决的问题以及方法分类标签EM-FixedEM-AdaptBoundingbox标签Bbox-RectBbox-SegBbox-EM-Fixed后记SemanticImageSegm

lytxiaohou·2018-12-19 16:30

Deeplab v1

SemanticimagesegmentationwithdeepconvolutionalnetsandfullyconnectedCRFsAbstract高级视觉任务：图像分类、目标识别低级视觉任务：语义分割（像素级分类）、姿态估计深度卷积神经网络（DCNNs）在高级视觉任务中展示了最优的性能，本工作将DCNN

ludanwss0716·2018-12-03 19:45

(DeepLabV1)基于深度卷积网络和全连接条件随机场的语义图像分割

摘要a.结合DCNN与概率图模型做像素级的分类(语义分割)。b.我们的实验表明DCNN最后一层的响应不能对精确的物体分割做出充分的局部化，其原因是DCNN的不变性。

Sinoai·2018-11-28 15:48

理解3D CNN及3D卷积

前言这篇博客主要详细介绍3DCNN框架结构的计算过程，我们都知道3DCNN在视频分类，动作识别等领域发挥着巨大的优势，前两个星期看了这篇文章：3DConvolutionalNeuralNetworksforHumanActionRecognition

Lavi_qq_2910138025·2018-11-18 17:01

深度学习之3D卷积神经网络

一、概述3DCNN主要运用在视频分类、动作识别等领域，它是在2DCNN的基础上改变而来。由于2DCNN不能很好的捕获时序上的信息，因此我们采用3DCNN，这样就能将视频中时序信息进行很好的利用。

zlinxi·2018-11-04 10:11

脑微出血检测系列(1)

AutomaticDetectionofCerebralMicrobleedsFromMRImagesvia3DConvolutionalNeuralNetworks录用信息:IEEETRANSACTIONSONMEDICALIMAGING录用时间:2016.5image.png1.论文目标先前的方法都是使用2DCNN

reallocing·2018-10-09 11:45

目标检测近5年发展历程概述，从R-CNN到RFBNet（2013--2018）

RFBNet（2013--2018）目录概述一、目标检测相关背景1.1目标检测的类别1.2目标检测遇到的主要难题1.3过去二十年的进展二、框架2.1框架发展历程2.2一些里程碑式的框架三、基础性子问题3.1基于DCNN

C小C·2018-09-24 12:02

3DCNN

学习论文Appearance-and-RelationNetworksforVideoClassification的时候看到了３DCNN，因为是第一次接触视频分类，因此，查询学习转自：https://blog.csdn.net

勤劳的凌菲·2018-07-03 09:05

DeepLab 笔记

3.结合DCNN和概率图模型，改进了对象边界的局部化。将DCNN最后一层与完全连接的条件随

dsjdjsa·2018-06-28 12:58

深度学习好资源

一、深度学习深度学习(七十三)pytorch学习笔记深度学习(七十二)tensorflow集群训练深度学习（七十一）3DCNN时空特征学习深度学习（七十）darknet实现实验mobilenet深度学习

女王の专属领地·2018-05-27 22:59

【论文快读】Universal adversarial perturbations（2017）

Seyed-MohsenMoosavi-Dezfooli，AlhusseinFawzi，OmarFawzi，PascalFrossard摘要：对于任意给定的高效DNN分类器，作者都能为输入图片施加一个扰动，使得分类器以较大概率分类错误，从而实现对于dCNN

玄云飘风·2018-05-25 23:10

「Computer Vision」Note on DeepLab V2

ShawnTencentE-mail：[email protected]://blog.csdn.net/dgyuanshaofeng/article/details/800865420摘要1介绍2相关方法3方法在图1中，DCNN

小锋子Shawn·2018-04-25 21:21

论文笔记 | 基于深度学习的细粒度物体分类综述

基于深度学习的物体分类可以大致分为4类：使用通用DCNN（DeepConvolutionalNeur

kangdk·2018-04-19 22:32

星海之眸·2018-04-19 17:38

迁移学习和微调深度卷积神经网络

原文链接：https://blog.csdn.net/bigbzheng/article/details/52372946（本文只是挑选自己不熟悉的知识点进行标注）关键词：深度卷积神经网络（DCNN）、

开心95·2018-04-13 15:54

Resnet学习和理解

一、Resnet的背景深度神经网络（DCNN）结构是很难训练的，这里我们提出一种叫做“residuallearning”的框架，使得神经网络可以更d

sooner高·2018-03-28 15:23

3D点云的深度学习

首先，可以使用各种结构来表示3D数据，所述结构包括：1体素网格2点云3多视图4深度图对于多视图和深度图的情况，该问题被转换为在多个图像上使用2DCNN解决。

Being_young·2018-03-22 12:40

CNN用于医学图像轮廓检测的最近发展论文阅读

深度卷积神经网络(DCNN)，作为深度学习技术中最重要的分支，被广泛应用到各种计算机辅助

DoublleTree·2018-01-19 16:34

结合目标检测与多3DCNN的行为识别

主要思路：利用SSD目标检测检测人体，并将人体图抠出来，然后对原始帧和人体crop图像分别训练一个3DCNN，然后把这两个3DCNN作为特征提取器，分别提取原始帧和crop帧的特征，接着将特征进行融合，

Atwood_song·2018-01-08 13:38

A new deep convolutional neural network for fast hyperspectral image classification Review

AnewdeepconvolutionalneuralnetworkforfasthyperspectralimageclassificationReviewBasically,thispaperimplya3DCNN.Points1

qq_31833411·2017-12-21 11:34

001: MatchNet: Unifying Feature and Metric Learning for Patch-Based Matching

Abstract本文提出的MatchNet包含了（1）从patches中提取特征的DCNN（深度卷积神经网络）（2）一个有着三个全连接层的网络。

coding_sun·2017-12-20 11:56

3D 卷积神经网络视频动作识别

details/70948249https://zhuanlan.zhihu.com/p/25912625http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/90025083DCNN

haima1998·2017-12-15 17:30

深度学习（十五）基于DCNN的人脸特征点定位-CVPR 2013

深度学习（十五）基于DCNN的人脸特征点定位-CVPR2013http://blog.csdn.net/garfielder007/article/details/50580934===========

Taily老段·2017-11-30 15:54

3D CNN框架结构各层详细计算过程

2DCNN和3DCNN的区别2DCNN：利用2DCNN对视频进行操作，一般是对视频的每一帧图像分别利用CNN来进行识别，这种方式的识别不会考虑时间维度的帧间运动信息。

zhulei1109·2017-10-30 17:17

【tensorflow】Input to reshape is a tensor with xxx values, but the requested shape requires a multipl

今天写了一个简单的3DCNN，结果在跑的时候出现一个问题，tensorflow.python.framework.errors.InvalidArgumentError:Inputtoreshapeisatensorwithxxxvalues

夏洛的网·2017-10-15 15:56

【tensorflow】conv2d/conv3d/maxpool2d/maxpool3d

近来需要做一个3DCNN的网络模型，就把tensorflow中2d和3d的卷积和最大池化的API整理了一下，以便加深印象。

夏洛的网·2017-10-12 11:58

3D CNN

1.3DCNN1.1.C3D16直接将vgg扩展为3d形式，参数较多。

lshiwjx·2017-09-24 11:57

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