Gated 第2页

《Free-Form Image Inpainting with Gated Convolution》阅读笔记

《Free-FormImageInpaintingwithGatedConvolution》阅读笔记一、论文二、代码三、参考链接一、论文摘要:我们提出了一种生成式图像修复系统，以使用自由形式的蒙版和引导修复图像。该系统基于从数百万张图像中学习的门控卷积，无需额外的标记工作。提出的门控卷积解决了将所有输入像素都视为有效像素的普通卷积的问题，通过为所有通道在所有层上每个空间位置的每个通道提供一种可学习

6个小石头·2022-12-15 13:46

Gated Convolution

GatedConvolution是对部分卷积网络（PartialConvolutions）《ImageInpaintingforIrregularHolesUsingPartialConvolutions》的改进ICCV2019《Free-FormImageInpaintingwithGatedConvolution》解决问题：PartialConvolutions中Mask更新的不合理；提出新卷

马鹏森·2022-12-15 13:45

Relational Learning with Gated and Attentive Neighbor Aggregator for Few-Shot Knowledge Graph Comple.

小样本知识图补全——关系学习。利用三元组的邻域信息，提升模型的关系表示学习，来实现小样本的链接预测。主要应用的思想和模型包括：GAT、TransH、SLTM、Model-AgnosticMeta-Learning(MAML)。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2104.13095.pdf引出在WIkidata数据集中，有超大约10%的关系只被不超过10个的三元组所包含，所以要用

cnblogs.com/qizhou/·2022-12-12 20:06

【arXiv2022】Efficient Multi-order Gated Aggregation Network

论文标题：EfficientMulti-orderGatedAggregationNetwork地址：[2211.03295]EfficientMulti-orderGatedAggregationNetwork(arxiv.org)代码：GitHub-Westlake-AI/MogaNet:CodereleaseforMogaNet:EfficientMulti-orderGatedAggreg

m0_61899108·2022-12-11 14:30

A Context-Dependent Gated Module for Incorporating Symbolic Semantics into Event Coreference Resolut

标题、作者摘要动机：共指消解的输入来自于上游任务的信息抽取的输出，自动抽取的符号特征存在噪声和错误上下文能提供有用信息主要贡献上下文相关的门控模型：自适应地控制从符号特征输入的信息有噪声的训练模型结论在ACE2005和KBP2016数据集上实验相关工作利用mention-pair模型计算每个mention之间的距离，然后使用聚类算法，除了触发词特征外，也有使用事件类型、属性、论元等特征，但没有使用

Navajo_c·2022-12-08 12:24

【ARXIV2211】Efficient multi-order gated aggregation network

作者认为，交互复杂性是视觉识别一个重要特点。为此，作者通过复杂特征交互构建了一个纯卷积的网络MogaNet用于图像识别。MogaNet的整体框架如下图所示，架构和一般的Transformer网络非常类似，核心包括两个模块：spatialaggregation（取代注意力）和channelaggregation（取代FFN）。（1）spatialaggregation如下图所示，蓝色部分叫做feat

AI前沿理论组@OUC·2022-12-08 08:14

论文精读:Medical Transformer: Gated Axial-Attention forMedical Image Segmentation

论文地址:https://arxiv.org/pdf/2102.10662.pdf代码地址:GitHub-jeya-maria-jose/Medical-Transformer:OfficialPytorchCodefor"MedicalTransformer:GatedAxial-AttentionforMedicalImageSegmentation"-MICCAI2021Abstract.由

樱花的浪漫·2022-12-07 13:17

[医学图像Transformer] Medical Transformer: Gated Axial-Attention for Medical Image Segmentation

医学图像Transformer：一种用于医学图像分割的门控轴向注意力网络论文地址开源代码摘要大多数现有的基于Transformer的网络架构用于视觉应用，但需要大规模数据集来正确训练。然而，与用于视觉应用的数据集相比，用于医学成像的数据样本数量相对较低，使得难以有效地训练用于医学应用的Transformer。为此，我们提出了一个门控轴向注意（GatedAxial-Attention）模型，该模型通

XL_Dylan·2022-12-07 13:16

【CBAM||目标识别||注意力机制||gated卷积】Convolutional Block Attention Module

这篇是2018年的paper，已经有很多中文资料可以学习，因而不做重复工作~记录一下核心要点，后续可阅。【学习资源】CBAM：卷积注意力机制模块【学习资源】论文阅读-CBAM:ConvolutionalBlockAttentionModuleCBMA:卷积注意力机制模块-结合了空间（spatial）和通道（channel）的注意力机制模块。给定一个中间特征图，CBAM模块会沿着两个独立的维度（通道

MengYa_DreamZ·2022-12-07 12:24

DPANet: Depth Potentiality-Aware Gated Attention Network for RGB-D Salient Object Detection

DPANet：用于RGB-D显著性目标检测的深度潜能感知门控注意网络IEEETRANSACTIONSONIMAGEPROCESSING2020存在的问题1）如何防止不可靠的深度信息造成的污染；2）如何有效地整合来自RGB图像的多模态信息和对应的深度图。解决问题的方法提出计算深度图潜力的概念设计一个门机制权重^g去控制引入深度图的比率，从而去过滤深度图所带来的冗余信息设计一个权重α去判断跨模态特征中

小羊咩~·2022-12-06 13:15

在tf1.15的环境中运行github上slot-gated代码，出现rnn_cell_impl中没有rnn_cell_impl属性的问题。已解决

Traceback(mostrecentcalllast):File"G:\python_project\Slot-Gated\SlotGated-SLU\train.py",line188,intraining_outputs

student_low·2022-12-05 02:59

深度学习论文: Efficient Multi-order Gated Aggregation Network及其PyTorch实现

深度学习论文:EfficientMulti-orderGatedAggregationNetwork及其PyTorch实现EfficientMulti-orderGatedAggregationNetworkPDF:https://arxiv.org/pdf/2211.03295.pdfPyTorch代码:https://github.com/shanglianlm0525/CvPytorchPy

mingo_敏·2022-12-02 15:33

[Transformer]MedT:Medical Transformer: Gated Axial-Attention for Medical Image Segmentation

MedicalTransformer:门控轴向注意力用于医学图像分割AbstractSectionIIntroductionSectionIIMedicalTransformer(MedT)Part1Self-AttentionOverviewPart2GatedAxial-AttentionSectionIIIExoerimentsSectionIVConclusionAppendixPart1

黄小米吖·2022-11-30 19:46

Medical Transformer: Gated Axial-Attention for Medical Image Segmentation

MedicalTransformer:GatedAxial-AttentionforMedicalImageSegmentation医学转换器：用于医学图像分割的门控轴向注意力Abstract在过去的十年中，深度卷积神经网络被广泛地应用于医学图像分割，并显示出良好的性能。然而，由于卷积体系结构中存在固有的归纳偏差，它们缺乏对图像中的长期依赖关系的理解。最近提出的基于Transformer的体系结构

Never_Jiao·2022-11-30 19:11

Attention UNet

知乎AttentionUNet论文地址：https://arxiv.org/pdf/1804.03999.pdf代码地址：https://github.com/ozan-oktay/Attention-Gated-NetworksAttentionUNet

阿玉婷子在学习·2022-11-25 01:35

Conditional Channel Gated Networks for Task-Aware Continual Learning论文阅读+代码解析

本篇论文来自2020年ECCV，论文地址点这里一.介绍机器学习和深度学习模型通常是离线训练的，然而，当在现实环境中进行在线培训时，模型可能会遇到多个任务作为一个连续的活动流，而不知道它们之间的关系或持续时间。在这种情况下，深度学习模型会遭受灾难性遗忘，这意味着它们会丢弃以前获得的知识，以适应当前的观察结果。导致这样的根本原因是，在学习新任务时，模型会覆盖对以前任务至关重要的参数。持续学习研究（也称

编程龙·2022-11-22 20:51

Parameter-Efficient Conformers via Sharing Sparsely-Gated Experts for End-to-End Speech Recognition

基于Sparsely-GatedExperts的Parameter-EfficientConformers在端到端语音识别中的应用摘要虽然Transformer及其变体Conformer在语音识别中表现出良好的性能，但大量的参数导致在训练和推理过程中消耗大量的内存。一些研究采用跨层参数共享的方法来减少模型的参数。然而，这在一定程度上损害了模型的性能。为了解决这一问题，本文通过Sparsely-Ga

反卷斗士小郑·2022-11-21 23:55

【Moga Net】Efficient Multi-order Gated Aggregation Network 阅读

EfficientMulti-orderGatedAggregationNetwork目录EfficientMulti-orderGatedAggregationNetwork导读背景网络结构消融实验特征可视化实验结果官方代码库导读今天分享一篇发在arxiv上的backbone基础网络创新论文【MogaNet】，作者来自于西湖大学和浙江大学。MogaNet将DNN的表征能力表示为lensofint

vcbe·2022-11-19 02:05

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

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

HorNet: Efficient High-Order Spatial Interactions with Recursive Gated Convolutions

论文：https://arxiv.org/abs/2207.14284代码：https://github.com/raoyongming/HorNetHorNet:EfficientHigh-OrderSpatialInteractionswithRecursiveGatedConvolutions摘要1introduction2.relatedwork3.method3.1gnConv:Recu

dear_queen·2022-09-12 07:00

Free-Form Image Inpainting with Gated Convolution

Free-FormImageInpaintingwithGatedConvolutioncode&paper:https://github.com/JiahuiYu/generative_inpainting基于GAN的图像修复算法，效果非常好。主要贡献点：1.提出了新的GatedConvolution2.提出了新的SN-ParchGAN效果稳定，且易训练3.新的CNN架构在以往的修复方法中，传统

Longlongaaago·2022-06-18 07:43

GCANet（Gated Context Aggregation Network for Image Dehazing and Deraining）图像去雾去雨

雾化处理可以由以下模型表示(corruptionmodel)：I(x)：有雾的图片J(x)：去雾的图片A：全球大气光t(x)：中间的转换映射，取决于未知的深度信息，介质透射图以往的去雾方法是用回归方法加上人为设计的先验条件来估计A或t(x)，但问题是现实中这两项很难得到。该论文中使用的方式是直接学习原图和雾图之间的残差。由于空洞卷积被广泛用于聚集上下文信息以提高其有效性而又不牺牲空间分辨率，因此我

啦啦啦啦啦啦.·2022-06-11 07:02

论文笔记 EMNLP 2018|Collective Event Detection via a Hierarchical and Bias Tagging Networks with Gated

文章目录1简介1.1创新2背景知识3方法4实验1简介论文题目：CollectiveEventDetectionviaaHierarchicalandBiasTaggingNetworkswithGatedMulti-levelAttentionMechanisms论文来源：EMNLP2018论文链接：https://aclanthology.org/D18-1158.pdf代码链接：https:/

hlee-top·2022-03-30 07:31

NLP自然语言处理学习（一）——LSTM、GRU以及文本情感分类

表示方法1.1.3向量化1.2文本情感分类1.2.1数据设置1.2.2文本序列化1.3循环神经网络1.3.1RNN的不同结构1.3.2LSTM（LongShort-TermMemory）1.3.3GRU（Gated

白衣西蜀梅子酒·2021-11-11 15:25

Cortical microcircuits as gated-recurrent neural networks

RuiPonteCosta∗CentreforNeuralCircuitsandBehaviourDept.ofPhysiology,AnatomyandGeneticsUniversityofOxford,Oxford,UKrui.costa@cncb.ox.ac.ukYannisM.Assael∗Dept.ofComputerScienceUniversityofOxford,Oxford,U

朱小虎XiaohuZhu·2021-04-25 13:55

Gated Mechanism for Attention Based Multi Modal Sentiment Analysis 阅读笔记

GATEDMECHANISMFORATTENTIONBASEDMULTIMODALSENTIMENTANALYSIS阅读笔记最近在跟进多模态的情感分析发现多模态榜一又被刷下来了，这篇论文是当前时间内的最好的效果，下面就对论文的模型结构以及实验细节，和我自己的心得来做一个笔记。读完这篇文章不得不说这篇论文在篇幅只有5页的情况下，把问题说得非常清楚，他的写作方法也值得我们学习！！！推荐一个好地址：pa

B站：阿里武·2021-02-07 20:38

学习DGCNN《Dilate Gated Convolutional Neural Network》记录

模型介绍DGCNN，全名为DilateGatedConvolutionalNeuralNetwork，即“膨胀门卷积神经网络”，顾名思义，融合了两个比较新的卷积用法：膨胀卷积、门卷积，并增加了一些人工特征和trick，最终使得模型在轻、快的基础上达到最佳的效果。模型结构特点：门机制：模型中采用的卷积结构，来自FaceBook的《ConvolutionalSequencetoSequenceLear

sliderSun·2020-09-13 17:19

【CNN基础】局部响应归一化、gated convolution和gated deconv

〇、参考文献论文来源：YuJ,LinZ,YangJ,etal.Free-formimageinpaintingwithgatedconvolution[J].arXivpreprintarXiv:1806.03589,2018.DeepFillv2-codeJoY,ParkJ.SC-FEGAN:FaceEditingGenerativeAdversarialNetworkwithUser’sSke

Kindle君·2020-08-24 05:53

Gated-SCNN: Gated Shape CNNs for Semantic Segmentation——论文阅读理解

TitleGated-SCNN:GatedShapeCNNsforSemanticSegmentation标题Gated-SCNN:门控形状CNN用于语义分割pdfhttps://arxiv.org/pdf

Nick Blog·2020-08-24 04:36

Gated-SCNN 语义分割解读

Gated-SCNN解读Gated-SCNN是ICCV2019的文章，以往的语义分割最新方法在单个神经网络中处理包括颜色、形状、纹理特征的密集特征表示，然而这种方法可能并不理想，因为他们包含了与识别相关的不同信息

我喜欢你就像·2020-08-24 04:44

论文阅读——Gated-SCNN: Gated Shape CNNs for Semantic Segmentation

论文阅读之GSCNNGated-SCNN:GatedShapeCNNsforSemanticSegmentationBilinear+ASPP的GSCNN语义分割网络fromICCV2019ProjectWebsite摘要目前的语义分割还是通过逐像素点的密集分类框架完成，但有时不太理想。本文设计了一种双流模型，在常规流之外引入形状流分支额外处理形状信息，而且负责处理形状信息的网络结构不用太深就可以

黄小米吖·2020-08-24 01:52

【深度学习基础】Gated CNN 门控CNN 代码篇

转载自https://blog.csdn.net/liuchonge/article/details/70254660importnumpyasnpimporttensorflowastfclassGatedCNN(object):def__init__(self,conf):tf.reset_default_graph()#定义输入X和Y的占位符self.X=tf.placeholder(sha

Anida_qin·2020-08-24 01:33

Gated CNN

GatedCNN论文LanguageModelingwithGatedConvolutionalNetworks论文ConvolutionalSequencetoSequenceLearning

街道口扛把子·2020-08-24 01:44

【语义分割】双流操作Gated-SCNN

论文：GatedShapeCNNsforSemanticSegmentation(2019.07)地址：https://arxiv.org/abs/1907.05740来自：英伟达简述这篇文章提出two-streamCNN架构，two-stream包括经典网络结构regularstream和处理边界信息的shapestream。这两个处理流并行处理不同的任务，相互协调工作。regularstrea

Wang_AI·2020-08-23 23:53

Gated-SCNN

在了解Gated-SCNN的过程中想回顾ASPP的链接过程，就看到了这个好文章DenseASPP。

夜来幽梦忽还乡丶·2020-08-23 23:21

[深度学习从入门到女装]Gated-SCNN: Gated Shape CNNs for Semantic Segmentation

论文地址：Gated-SCNN:GatedShapeCNNsforSemanticSegmentation一篇来自英伟达的语义分割的论文论文提出了使用gate思想，构造了一个two-stream的CNN

炼丹师·2020-08-23 22:45

论文笔记：Empirical Evaluation of Gated Recurrent Neural Networks on Sequence Modeling

感想最近深度学习面试的时候，有个面试官问了我LSTM，我一下子傻眼了，确实不怎么好懂，学LSTM已经有半年的时间了，但是对这个玩意儿却还不怎么明白，可能是没用过它的缘故吧，我找了一篇它和GRU比较的论文，这篇论文没有从理论上证明哪个模型的好坏，只是从实验，应用场景的角度发现GRU在一些场景比LSTM强，GRU是2014年提出的模型，可以说是一种LSTM的变体，使得计算和更新效率提高了，并且还取得了

农民小飞侠·2020-08-23 07:57

论文笔记 Locality-Sensitive Deconvolution Networks with Gated Fusion for RGB-D Indoor Semantic Segmentat.

用于RGB-D室内语义分割的具有门控融合的局部敏感反卷积网络abstractproblem:indoorsemanticsegmentationusingRGB-Ddatamotivation:thereisstillroomforimprovementsintwoaspects:boundarysegmentation(边界分割)---DeconvNetaggregateslargecontex

LXY13635303541·2020-08-20 22:16

Gated-SCNN: Gated Shape CNNs for Semantic Segmentation

门控-SCNN：用于语义分割的门控形状CNNProjectWebsite:https://nv-tlabs.github.io/GSCNN/Abstract目前最先进的图像分割方法形成了一种密集的图像表示，其中的颜色、形状和纹理信息都是在深度CNN中一起处理的。然而，这可能不理想，因为它们包含与识别相关的非常不同类型的信息。在此，我们提出了一种用于语义分割的新的双流CNN架构，其将形状信息显式地称

迷路在代码中·2020-08-19 17:30

论文 | Free-Form Image Inpainting with Gated Convolution

论文|Free-FormImageInpaintingwithGatedConvolution目录论文|Free-FormImageInpaintingwithGatedConvolutionAbstractIntroductionRelatedWorkApproachGatedConvolutionSpectral-NormalizedMarkovianDiscriminator(SN-Patc

小涵涵·2020-08-17 14:12

图像修复 deepfill v2： Free-Form Image Inpainting with Gated Convolution ------ 使用多GPU进行训练

Free-FormImageInpaintingwithGatedConvolution是JIAHUIYU大神最新的图像修复文章，可以用来修复含不规则mask的图像，也称deepfillv2。改版代码还没开放，但有很多人复现了，GitHub上找到一个复现的代码：https://github.com/avalonstrel/GatedConvolution。感谢大神的复现，让我可以快速炼丹。这里主要

大大大__·2020-08-17 13:12

Free-Form Image Inpainting with Gated Convolution

1.Motivation传统的方法不适用于复杂的场景，如人脸；普通的卷积认为所有的像素或特征都是有效的，但是位于空缺位置的像素和特征其实是无效的；Partialconvolution对普通卷积进行了改进，认为一部分特征是有效的另一部分是无效的，通过更新mask的方法实现，关于Partialconvolution的详细解释【1，2】。但是网络中的特征应该分为三部分，(1)全部基于已知区域获得的特征；

想要成为学霸的渣渣·2020-08-17 10:35

《Conditional Image Generation with PixelCNN Decoders》之Pixcel CNN---gated Pixcel CNN 阅读笔记

最近在看Generativemodels,Aaroncourville的lecture资料中提到了pixcelRNN,但是由于其必须逐一提取当前像素点的信息（从左到右、从上到下），虽然效果好，但是速度太慢了；进而将model中的RNN装换成CNN，从而有了PixcelCNN,但是该model的问题是Blindspot和效果没有PixcelRNN好；进而提出改进模型gatedPixcelCNNmod

Jasminexjf·2020-08-16 04:53

【ECCV2020】 Context-Gated Convolution

论文：https://arxiv.org/abs/1910.05577代码：https://github.com/XudongLinthu/context-gated-convolution这是来自哥伦比亚大学和腾讯

高峰OUC·2020-08-14 16:00

Gated Convolutional Networks with Hybrid Connectivity for Image Classification,混合连通性的门限卷积网络来进行图像分类

本篇博客介绍在AAAI-2020发表的关于人工设计的一种高效图像分类结构：论文名称：GatedConvolutionalNetworkswithHybridConnectivityforImageClassification论文地址:https://arxiv.org/pdf/1908.09699.pdf代码实现：https://github.com/winycg/HCGNet1.引言作者提出了一

winycg·2020-08-09 02:47

游戏服务器设计（golang）

背景使用goroutine轻轻松松高并发使用nats互连所有server进程，所有消息通过nats中转可扩展：升级nats集群，实现全区全服，动态负载gated处理客户端连接、交互的服务器每一个session

bestans·2020-08-08 14:54

【论文阅读】Slot-Gated Modeling for Joint Slot Filling and Intent Prediction

文章目录论文部分AbstractIntroductionProposedApproach实验部分论文部分Abstract根据slot和intent之间的关系，提出了一种slotgate来学习intent和slot向量之间的关系，通过全局优化来获得更好地语义信息。Introduction由于slot通常高度依赖于intent，因此本工作重点介绍如何通过引入slotgate来建模slot和intent

ForcedOverflow·2020-08-06 13:40

『论文阅读』Slot-Gated Modeling for Joint Slot Filling and Intent Prediction

文章目录1.创新点：2.模型2.1底层特征：2.2attention：2.3slot-Gate:实验结果：conclusionReference来自论文：《Slot-GatedModelingforJointSlotFillingandIntentPrediction》发表在NAACLHLT2018，自然语言四大顶会之一。基于Attention的RNN模型在联合意图识别(ID)和槽位填充(SF)上

立刻有·2020-08-06 13:17

Context Contrasted Feature and Gated Multi-scale Aggregation for Scene Segmentation

Introduction作者认为获得有判别力的语义特征以及多尺度融合是提升性能的关键，本文提出一种新的创新性的语义对比特征，能够突出局部信息。除此之外作者提出了新的gatedsum来对每个位置选择性地融合多尺度的特征。gate在这里控制着不同尺度的信息流动SegmentationNetwork这个的语义框架是FCN网络，作者用skiplayer来同和多尺度的特征。CCL语义信息对于整个的场景的分类

枯叶蝶KYD·2020-08-05 16:44

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