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深度学习——day3 经典网络和残差网络

深度卷积网络实例探究ClassicnetworksLeNet-5AlexNetVGG-16ResNet残差网络Residualblock残差块WhyResNetWork实例探究在计算机视觉任务中表现良好的神经网络框架往往也适用于其他任务

想太多!·2023-01-08 10:33

ResNet

论文：DeepResidualLearningforImageRecognition从AlexNet(7层)到VGGNet(16–>19层)再到GoogLeNet(22层)，似乎是网络越深(复杂，参数多

pyStar_公众号·2023-01-08 10:32

【python】python入门必须学习的anaconda配环境（有图有步骤）

1.安装anaconda网址：https://www.anaconda.com/products/individual根据自己的系统选择合适的链接下载即可。

繁星¹⁸⁹⁵·2023-01-08 07:47

深度学习——ResNet18 / 34

ResNet34层模型的结构简图：ResNet网络中的亮点：超深的网络结构（突破1000层）提出residual模块（残差结构）使用BatchNormalization加速训练（丢弃dropout）在ResNet

Dunkle.T·2023-01-07 20:14

使用 Kears 实现ResNet-34 CNN

让我们开始实现ResNet-34.一、创建一个ResidualUnit层。

看到我你要笑一下·2023-01-07 20:13

Image Inpainting via Conditional Texture and Structure Dual Generation 论文解读和感想

ImageInpaintingviaConditionalTextureandStructureDualGeneration论文解读和感想背景和动机本文是一篇2021年ICCV的关于图像inpainting

涑月听枫·2023-01-07 19:55

matlab —— cftool曲线拟合

#matlab——cftool曲线拟合#1.输入数据：2.启动cftool工具箱：输入命令cftool3.导入数据功能简介第一个是“mainplot”，画出主要的图第二个是“Residualsplot”

CGASDW·2023-01-07 18:31

Dual-Flattening Transformers through Decomposed Row and Column Queries for Semantic Segmentation论文解读

Dual-FlatteningTransformersthroughDecomposedRowandColumnQueriesforSemanticSegmentation论文解读前言1.flatten2

Wan-yuming·2023-01-07 18:00

2022 美亚杯团体赛AGC部分+资格赛服务器部分所有服务器部分解题思路

美亚杯服务器部分IndividualI.案件详情于2022年10月，有市民因接获伪冒快递公司的电邮，不慎地于匪徒架设的假网站提供了个人信用咭资料导致经济损失。

Grignard_·2023-01-06 19:42

2022年几款前沿的文本语义检索/Sentence Embedding方法：Gradient Cache, SGPT,ART,DPTDR,RocketQAv2, ERNIE-Search等

目前的搜索架构都是召回和排序，召回采用的是BM25，dual-encoder,bi-encoder,（其实dual-encoder和bi-encoder是一个意思，他们的作用就是把query和passage

农民小飞侠·2023-01-06 15:38

Dual-Cross-Encoder：面向稠密向量检索的Query深度交互的文档多视角表征

今天给大家带来一篇北航和微软出品的稠密向量检索模型Dual-Cross-Encoder，结合Query生成和对比学习技术，将文档与生成的不同伪query进行深度交互学习构建文档的不同视角的表征向量，再与

zenRRan·2023-01-06 15:07

第31章：基于dual-encoder机制的开发QA问答Transformer模型Dense Passage Retrieval (DPR)架构及完整源码实现

1，基于open-domainQ&A常见实现及问题分析2，sparsevectorspace问题及解决方案3，Densevector及dual-encoder架构设计4，小规模数据训练任务有效性数学原理剖析

StarSpaceNLP667·2023-01-06 15:36

RocketQA（百度）：一种对开放域问答的向量化召回优化算法

文章目录前言正文RocketQAv1任务描述方法总览dual-encoder训练推理具体优化方法Cross-batchNegtivesDenoisedHardNegativesDataAgumentation

IGV丶明非·2023-01-06 15:06

【数字信号】基于matlab DTMF电话拨号音识别【含Matlab源码 218期】

一、DTMF简介1含义双音多频DTMF（DualToneMultiFrequency），双音多频，由高频群和低频群组成，高低频群各包含4个频率。

海神之光·2023-01-06 15:33

Neural Ordinary Differential Equations

Abstract1Introduction2Reverse-modeautomaticdifferentiationofODEsolutions(反向模式的自动微分ODE的解决方案)3ReplacingresidualnetworkswithODEsforsupervisedlearning4ContinuousNormalizingFlows4.1CNF

黑洞是不黑·2023-01-06 11:46

深度估计（二）

论文：MonocularDepthEstimationUsingLaplacianPyramid-BasedDepthResiduals（基于拉普拉斯金字塔深度残差的单目深度估计）第四招：特征融合如图，

是万啊·2023-01-06 01:51

调用resnet50权重_融合算法九---ResNet

一.简介ResNet是residualnetwork(残差网络)的缩写，论文《InfraredandVisibleImageFusionwithResNetandzero-phasecomponentanalysis

Kuuumiko·2023-01-05 21:53

7.Estimating Depth from Monocular Images as Classification Using Deep Fully Conv Residual Net

论文在这儿大体介绍之前的一些方法大都采用回归方法(由于深度连续的特性)进行深度估计，但效果并不好。在这篇论文中，将深度估计看成是一个像素级别的分类问题。首先，将连续的ground-truthdepths离散化成几个bins,并且根据他们的depthranges给bins标签。这些标签与一般分类问题中的不同，在训练过程中，预测的深度标签也可以用来更新模型参数，这些深度标签接近地面的真实情况并且具有很

いしょ·2023-01-05 19:41

论文阅读《Dual-Awareness Attention for Few-Shot Object Detection》

Background＆Motivation小样本分类模型分为两类：optimization-based的元学习方法和metric-based的度量学习方法。而小样本检测模型大多使用迁移学习和度量学习的方法来实现跨域学习，大多都采用平均特征来作为类的表征与模型输出的Query表征进行concatenation或element-wiseproduct等来计算相似度。Motivation是现有的小样本检

不说话装高手H·2023-01-05 14:50

【网络结构设计】11、E-LAN | 通过梯度传输路径来设计网络结构

文章目录一、背景二、方法2.1网络设计策略2.2PartialResidualNetworks2.3CrossStagePartialNetworks2.4EfficientLayerAggregationNetwork

呆呆的猫·2023-01-05 13:02

halcon案例注释与分析：align_measurements.hdev

源码以及注释如下Thisexampleprogramusesshape-basedmatchingtoalignROIsforthemeasuretool,whichtheninspectsindividualrazorblades.Theprogramcanberunintwomodes

yijiangyi·2023-01-05 12:35

SAR影像变化检测方法之（SAR_CD_DDNet（无监督变化检测））论文阅读

一、论文信息1、论文标题：ChangeDetectioninSyntheticApertureRadarImagesUsingaDual-DomainNetwork2、代码链接：https://github.com

qq_41627642·2023-01-05 12:22

【中级计量经济学】Lecture 1 计量经济学初步

多元线性回归模型参数估计与预测假设检验Lecture1计量经济学初步1.0其他问题或归纳ESS(ExplainedSumofSquares)=SSR(SumofSquaresfromRegression)回归平方和RSS(ResidualSumofSquares

一圈YQ·2023-01-05 12:12

YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection

trickWeighted-Residual-Connections(WRC)Cross-Stage-Partial-connections(CSP)Crossmini-BatchNormalizatio

小哈蒙德·2023-01-05 09:21

如何安装Rekit

一、RDKit包安装1.安装RDKit包需下载安装Anaconda（下载网址：Anaconda|IndividualEdition），具体安装方法上网可查。

IMQYT·2023-01-05 05:27

MMdetection之necks之FPN

FPN其横向为1X1的卷积，向下为上采样Specifically,forResNets[16]weusethefeatureactivationsoutputbyeachstage’slastresidualblock.Wedenotetheoutputoftheselastresidualblocksas

落梅横笛已三更·2023-01-04 18:08

【论文笔记】DDRNet论文阅读笔记及复现

paper：DeepDual-resolutionNetworksforReal-timeandAccurateSemanticSegmentationofRoadScenesgithub：https:

嘟嘟太菜了·2023-01-04 18:49

Mask R-CNN图像识别和分割实现步骤（二）

一、搭建环境（widdows10）（一）、安装anaconda31、下载地址：Anaconda|IndividualEdition2、安装步骤：图上双击，一路next，添加环境变量>>>等到进度条完成，

两斤砒霜·2023-01-04 13:41

如何利用CycleGAN实现男女性别转换

1.残差模块定义classResidualBlock(nn.Modul

Einstellung·2023-01-04 11:28

论文之ResNet网络模型

ResNet网络模型《DeepResidualLearningforImageRecognition》1、模型产生背景传统堆叠式神经网络模型随着网络层数的增加，模型的分类性能会越来越好，主要体现在模型的训练率

qq_34538383·2023-01-04 07:57

ResNet网络模型

目录简介模型退化残差网络模型参数代码简介ResNet(ResidualNeuralNetwork，残差网络)由微软研究院何恺明，张翔宇，任少卿，孙剑等人提出。

m0_53675977·2023-01-04 07:22

ICCV 2021 Oral | 姿态估计——零基础看懂RLE

最近ICCV2021上有一项姿态识别领域非常厉害的工作，它就是今天要介绍的残差似然估计（ResidualLog-likelihoodEstimation）。

深兰深延AI·2023-01-04 07:50

姿态估计之2D人体姿态估计 - Human Pose Regression with Residual Log-likelihood Estimation(RLE)

【参考】重点看第四篇[ICCV2021Oral]学习潜在的误差分布——HumanPoseRegressionwithResidualLog-likelihoodEstimation(RLE)论文笔记-知乎

light169·2023-01-04 07:48

关键点论文详解之：Human Pose Regression with Residual Log-likelihood Estimation(RLE)

最近看了一篇论文HumanPoseRegressionwithResidualLog-likelihoodEstimation(RLE)很有意思，而且效果贼棒，与大家分享一下。

小小小绿叶·2023-01-04 07:18

ICCV 2021 | 重铸Regression荣光！具有残差对数似然估计的人体姿态回归

论文标题：HumanPoseRegressionwithResidualLog-likelihoodEstimation论文地址：https://jeffli.site/re

PaperWeekly·2023-01-04 07:17

Human Pose Regression with Residual Log-likelihood Estimation阅读笔记

基于残差对数似然估计的人体姿态回归ICCV2021Oral论文链接代码链接摘要：热图法通过似然热图模拟输出分布，在人体姿态估计领域独领风骚。相比之下，基于回归的方法效率更高，但性能较差。本文从极大似然估计（MLE）角度开发一种高效并有效的基于回归的姿态估计方法。从极大似然估计的角度来看，采用不同的回归损失是对输出密度函数作出不同的假设，密度函数越接近真实分布，回归性能越好。鉴于此，我们提出了一种新

AnZhiJiaShu·2023-01-04 07:16

AMiner学术搜索和科技情报挖掘·2023-01-04 07:46

Mean Shift Segmentation Assessment for Individual Forest Tree Delineation from Airborne Lidar Data

Abstract机载激光雷达已广泛用于森林表征，以促进森林生态和管理研究。由于森林的复杂性和多样性，随着越来越高的点密度的可用性，从机载激光雷达点云中描绘单棵树(ITD)已经成为一个流行但具有挑战性的主题。ITD的一个重要步骤是分割，为此研究了各种方法。其中，一种久经考验的图像分割方法，均值漂移，已经被直接应用到3D点上，并且已经显示出有希望的结果。然而，在核形状、适应性和权重方面，实现该算法的人

fish小余儿·2023-01-03 18:56

Isolating Individual Trees in a Savanna Woodland Using Small Footprint Lidar Data

Abstract这项研究提出了一种从激光雷达数据中检测单个树梢的新方法，并将标记控制的分水岭分割应用于隔离稀树草原林地中的单个树木。通过在具有可变窗口大小的树冠最大值模型(CMM)中搜索局部最大值来检测树梢。与以往方法不同的是，可变窗口大小由树冠大小与树高回归曲线预测区间的下限决定。建立了树冠最大值模型以减少树梢检测的误差。树梢也是基于它们通常位于树冠中心周围的事实来检测的。通过五重交叉验证方法评

fish小余儿·2023-01-03 18:26

Detection of Individual Tree Crowns in Airborne Lidar Data

Abstract激光扫描提供了一种收集林分信息的好方法。本文介绍了一种在落叶林和混合温带森林中的小足迹光检测和测距（激光雷达）数据中自动描绘单棵树的方法。在光栅化激光数据中，可能的树顶用局部最大值滤波器检测。之后，结合浇注算法（pouringalgorithm）、基于知识的树木形状假设以及通过从树顶开始搜索向量来最终检测树冠边缘来描绘树冠。通过与地面测量的树冠投影和摄影测量描绘的树木进行比较来评估

fish小余儿·2023-01-03 18:18

w-net: Dual supervised medical image segmentation with multi-dimensional self-attention and diversel

w-net:Dualsupervisedmedicalimagesegmentationwithmulti-dimensionalself-attentionanddiversely-connectedmulti-scaleconvolution

Never_Jiao·2023-01-03 13:07

A Hybrid, Dual Domain, Cascade of Convolutional Neural Networks for MRI Reconstruction

用于核磁共振影像重建的双域混合学习级联卷积网络1.论文信息论文标题：AHybrid,DualDomain,CascadeofConvolutionalNeuralNetworksforMagneticResonanceImageReconstruction

FengF2017·2023-01-03 13:07

【参文】GCN-bike(-)

文章目录1.BikeFlowPredictionwithMulti-GraphConvolutionalNetworks2.RESGCN:RESidualGraphConvolutionalNetworkbasedFreeDockPredictioninBikeSharingSystem3

panbaoran913·2023-01-03 13:24

超分：Single Image Super-Resolution via a Holistic Attention Network

SingleImageSuper-ResolutionviaaHolisticAttentionNetwork摘要主要亮点HAN网络架构1.网络组成特征提取整体注意图像重建损失函数2.LAM模块3.CSAM模块实验过程1.相关设置2.LAM和CSAM的消融实验3.ResidualGroup

wrongplanet·2023-01-03 11:23

论文阅读07——《Deep Attention-guided Graph Clustering with Dual Self-supervision》

论文阅读07——《DeepAttention-guidedGraphClusteringwithDualSelf-supervision》原文地址：论文阅读07——《DeepAttention-guidedGraphClusteringwithDualSelf-supervision

小吴不会敲代码吧·2023-01-03 11:23

【Attention】Dual Attention（DANet） & Fully Attention（FLA）

DualAttentionNetworkforSceneSegmentation，CVPR2019论文地址：https://arxiv.org/abs/1809.02983项目地址：GitHub-junfu1115

m0_61899108·2023-01-03 11:22

论文阅读——DA-Net:Dual Attention Network forScene Segmentation

论文阅读之DA-Net：用于场景分割的双重注意力模型cvpr2019papercode摘要本文主要聚焦于通过注意力机制采集丰富的上下文信息用于场景分割，但不同于多级特征融合的方式，而是提出了一种双重注意力模型（DA-Net），在使用空洞卷积的FCN基础上引入两种注意力机制：空间和通道维。空间注意力通过计算同一像素点所有feature的加权和得到，因此相似特征的关联性不会因为距离远近就丢失掉；通道注

黄小米吖·2023-01-03 11:22

Dual Attention Matching Network for Context-Aware Feature Sequence basedPerson Re-Identification（论文）

摘要典型的行人重新识别(ReID)方法通常用单个特征向量描述每个行人，并将它们匹配到特定于任务的度量空间中。然而，基于单个特征向量的方法不足以克服视觉模糊，这在现实场景中经常发生。在本文中，我们提出了一种新颖的端到端可训练框架，称为双注意力匹配网络(DuATM)，用于学习上下文感知特征序列并同时执行注意力序列比较。我们DuATM框架的核心组件是双重注意机制，其中序列内和序列间注意策略分别用于特征细

MJ5513·2023-01-03 11:21

深度学习（18）—— Dual Attention NetWork

深度学习（18）——DualAttentionNetWork文章目录深度学习（18）——DualAttentionNetWork一、简介二、适用场景三、核心思想1.概述2.创新点3.positionattentionmodule4

柚子味的羊·2023-01-03 11:51

【配准】gdbicp配准工具包的安装与使用

这个工具包实现了GeneralizedDualBootstrap-ICP配准算法，可用来做二维图像的全自动配准。

云若祯初·2023-01-03 11:16

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