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【论文阅读】计算机视觉经典论文合辑

本文stepwise更新，且读且更新~AlexNet文章：2012-NIPS-Imagenetclassificationwithdeepconvolutionalneuralnetworks使用了分组卷积

反科研pua所所长·2023-02-03 08:57

计算机视觉经典论文阅读系列1--AlexNet

还是记不住/(ㄒoㄒ)/~~从论文入手，重新整理一遍争取保证1周一篇，3月底之前完成AlexNet:《ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks

Arlene.Wang·2023-02-03 08:22

论文阅读3:INT8量化训练

一、TitleQuantizationandTrainingofNeuralNetworksforEfficientInteger-Arithmetic-OnlyInference二、Abstract&

FPGA硅农·2023-02-03 07:10

将孪生网络SiamFC跟踪算法加入到OTB benchmark_v1.0中【新手记录】

Fully-ConvolutionalSiameseNetworksforObjectTracking."

橙子潘潘·2023-02-03 07:36

【超分辨率】（DRN）Closed-loop Matters: Dual Regression Networks for Single Image Super-Resolution

论文名称：Closed-loopMatters:DualRegressionNetworksforSingleImageSuper-Resolution论文下载地址：https://arxiv.org/

亿点困难·2023-02-03 07:54

Gated Graph Sequence Neural Networks

ICLR2016Github地址：https://github.com/Microsoft/gated-graph-neural-network-samplesGatedGraphNeuralNetworks

懿想天开_·2023-02-03 00:21

一文读懂 CNN、DNN、RNN 内部网络结构区别【转】

CNN:ConvolutionalNeuralNetworks-卷积神经网络RNN:RecurrentNeuralNetworks-循环神经网络DNN:DeepNeuralNetwork-深度神经网络LSTM

Aieru·2023-02-02 22:04

GLMP 代码详细注释

GLMP缩写来自论文GLOBAL-TO-LOCALMEMORYPOINTERNETWORKSFORTASK-ORIENTEDDIALOGUE下面是它代码的详细注释（已跑通）3.1模型3.1.1ContextRNNclassContextRNN

ffffatgoose·2023-02-02 21:56

CNN卷积神经网络之EfficientNet

前言《EfficientNet:RethinkingModelScalingforConvolutionalNeuralNetworks》论文地址：https://arxiv.org/pdf/1905.11946

球场书生·2023-02-02 19:46

LSTM简易说明

原文地址：https://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/RNN（RecurrentNeuralNetworks）的两点在于他有loops

不会打碟的dj啊·2023-02-02 18:34

【Keras】学习笔记11：深度学习卷积神经网络（CNN）的原理知识

3.6激活函数RelU(RectifiedLinearUnits)3.7深度神经网络3.8全连接层(Fullyconnectedlayers)3.9卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks

Zking~·2023-02-02 18:02

神经形态网络——大脑神经图论文阅读笔记【1】

这个故事始于文章”Learningfunctionfromstructureinneuromorphicnetworks“\quad\quad首先我们把摘要的翻译【谷歌】贴在这里：大脑中神经回路的连接模式形成了一个复杂的网络

full_adder·2023-02-02 18:01

架构垂直伸缩和水平伸缩区别_简单的可伸缩图神经网络

Deeplearningongiantgraphs)TL;DR:Oneofthechallengesthathavesofarprecludedthewideadoptionofgraphneuralnetworksinindustrialapplicationsisthedifficultytoscalethemtolargegraphssuchas

weixin_26726011·2023-02-02 16:22

用于图神经网络的脑电数据处理实现

基于论文的数据集代码实现：原理可以参考：1、图神经网络EEG论文阅读和分析：《EEG-BasedEmotionRecognitionUsingRegularizedGraphNeuralNetworks

KPer_Yang·2023-02-02 16:47

【深度学习】图深度学习入门（一）

目录roadmapTasks、datasetandbenchmarkSpatial-basedGNNNN4G（NeuralNetworksforGraph）DCNN（Diffusion-ConvolutionNeuralNetwork

littlemichelle·2023-02-02 15:52

深度学习2.2-经典网络

经典网络(ClassicNetworks)这节课，我们来学习几个经典的神经网络结构，分别是LeNet-5、AlexNet和VGGNet，开始吧。

ygl_9913·2023-02-02 13:53

卷积神经网络的python实现,python卷积神经网络图像

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetworks），是深度学习（deeplearning

快乐的小荣荣·2023-02-02 11:47

社会计算复习之 Scale-free networks, Emergent Behaviour, Self-organizing systems

ScaleFreeNetworks无尺度网络https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/e/e3/Scale-free_network_zh.png

玮哥的博客·2023-02-02 09:48

《动手深度学习》6.1从全连接到卷积

Mavis00·2023-02-02 08:49

活体识别5：论文笔记之FeatherNets

论文标题：《FeatherNets:ConvolutionalNeuralNetworksasLightasFeatherforFaceAnti-spoofing》论文地址：https://arxiv.org

yuanlulu·2023-02-02 08:12

opencv 识别火灾_使用深度学习和OpenCV早期火灾探测系统

Recentadvancementsinembeddedprocessinghaveallowedvision-basedsystemstodetectfireusingConvolutionalNeuralNetworksduringsurveillance.Inthisarticle

weixin_26632369·2023-02-02 08:10

matlab 人脸对齐,MTCNN人脸检测&&对齐--官方代码笔记

简介MTCNN(Multi-taskconvolutionalneuralnetworks)是ECCV2016年提出、用以解决人脸检测以及人脸对齐任务的一篇文章，这里不对文章技术细节进行讲解，只是把官方的代码跑了一下

ZUHXS·2023-02-02 07:49

【论文阅读】Multimodal Fusion with Co-Attention Networks for Fake News Detection --- 虚假新闻检测，多模态融合

论文标题：MultimodalFusionwithCo-AttentionNetworksforFakeNewsDetection；作者：YangWu,PengweiZhan,YunjianZhang,

me_yundou·2023-02-02 07:14

【笔记】Understanding Convolutional Neural Networks for NLP

链接敬上：http://www.wildml.com/2015/11/understanding-convolutional-neural-networks-for-nlp/。如侵权请联系我删文。

清水捡豆子·2023-02-02 07:45

Overcoming Challenges in Fixed Point Training of Deep Convolutional Networks

标题&作者.png论文地址：https://arxiv.org/pdf/1607.02241.pdf1摘要总所周知，以极低的数值精度来训练深度神经网络，尤其是深度卷积神经网络是具有挑战的。随机梯度下降算法由于存在数值精度有限的算术而导致出现噪声的梯度更新时变得不稳定。随机进位是一种易于接受的解决方案，它可以帮助训练低精度定点网络。然而，据我们所知，对带有噪声梯度更新的训练神经网络的不稳定性来源尚未

侯俊同学·2023-02-02 04:14

论文笔记-Convolutional Neural Networks for Speech Recognition

问题：ASR里用CNN做声学模型，输入特征FBANK，采用三通道形式作为输入，请问如何处理句子不同帧数问题？https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2016/02/CNN_ASLPTrans2-14.pdfhttps://yh1008.github.io/DNN-HMM/slides#/CONVOLUTIONALNEU

2018燮2021·2023-02-02 02:50

大话仙语

如有疑问请邮箱联系：[email protected]Networksownsintellectualpropertysuchascopyright,includingbutnotlimitedtotheentireco

L_Wilson·2023-02-01 21:12

2020-NeurIPS-Path Integral Based Convolution and Pooling for Graph Neural Networks

2020-NeurIPS-PathIntegralBasedConvolutionandPoolingforGraphNeuralNetworksPaper:https://arxiv.org/abs/

发呆的比目鱼·2023-02-01 21:26

小样本语义分割—CANet: Class-Agnostic Segmentation Networks with Iterative Refinement andAttentive Few-Shot

一，DenseComparisonModule（DCM密集比较模块）该模块由两个子模块组成：①特征提取器②特征密集比较模块1.特征提取器使用在Imagenet上进行了预训练的ResNet-50作为特征提取器的主干。因为较低层中的特征通常与低级线索（例如，边缘和颜色）相关，而较高层中的特性与对象级别概念（例如，对象类别）相关。ResNet中的层基于空间分辨率分为4个Block，自然对应于4个不同的表

老男孩li·2023-02-01 20:49

ResNeXt模型——pytorch实现

论文传送门：AggregatedResidualTransformationsforDeepNeuralNetworks前置文章：ResNet模型——pytorch实现ResNeXt的改进：在ResNet

CV_Peach·2023-02-01 20:38

深度学习tricks——学习率策略

参考文章：BagofTricksforImageClassificationwithConvolutionalNeuralNetworks学习率的递减：在训练初期，我们希望以较大的学习率对模型参数进行调整

CV_Peach·2023-02-01 20:05

[Paper] || KPNNs Knowledge-primed neural networks enable biologically interpretable deep learning...

One-sentencesummary：利用scRNA-seq数据，构建基于生物知识的神经网络，以预测细胞状态,提高模型可解释性。Motivation虽然深度学习已经可以在预测复杂生物现象上取得高准确度，但它常受限于提供生物机制上的insight，即没有良好的可解释性。另外，现有的深度学习可解释性分析常是预测后分析，比如识别特定预测结果的输入。基于上述困境，作者构建了生物网络的深度学习模型KPNN

葵sunshine·2023-02-01 18:11

Sentic GCN (2022 Knowledge-Based Systems)

论文题目（Title）：Aspect-basedsentimentanalysisviaaffectiveknowledgeenhancedgraphconvolutionalnetworks研究问题（

肉嘟嘟的zhu·2023-02-01 17:15

[论文笔记-2]Dual Graph Convolutional Networks for Aspect-based Sentiment Analysis

题目、作者一、Abstract【写作目的】由于依赖分析结果的不准确性以及在线评论的非正式表达和复杂性，基于依赖树的图神经网络改进有限，本文提出了一种同时考虑句法结构互补性和语义相关性的双图卷积网络（DualGCN）模型来克服这些挑战SynGCN模块(具有丰富语法知识)→减少依赖分析错误SemGCN模块(自注意力机制)→捕获语义关联3.此外，本文提出正交和微分正则化器，通过约束SemGCN模块中的注

lnbbbb·2023-02-01 17:02

干扰管理学习日志12-------异构网络_载波聚合_功率控制

输出动作3.环境反馈4.价值函数更新四、性能表征本文是对论文《DistributedQ-LearningforAggregatedInterferenceControlinCognitiveRadioNetworks

@白圭·2023-02-01 16:59

干扰管理学习日志10-------物联网_强化学习_网络吞吐量_丢包率

性能表征1.网络吞吐量2.丢包率本文是对论文《ReinforcementLearning-BasedCoexistenceInterferenceManagementinWirelessBodyAreaNetworks

@白圭·2023-02-01 16:28

干扰管理学习日志13-------强化学习_功率控制_吞吐量

网络输入(2).网络输出四、性能表征1.吞吐量2.能耗本文是对论文《DistributedQ-LearningforAggregatedInterferenceControlinCognitiveRadioNetworks

@白圭·2023-02-01 16:26

论文阅读：Spatial-Temporal Fusion Graph Neural Networks for Traffic Flow Forecasting

AAAI2021的一篇文章，文章标题为：Spatial-TemporalFusionGraphNeuralNetworksforTrafficFlowForecasting。

Bruce-XIAO·2023-02-01 16:54

深度卷积神经网络是什么,卷积神经网络结构设计

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetworks），是深度学习（deeplearning

阳阳2013哈哈·2023-02-01 15:15

论文笔记：SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS

ICLR20171abstract和intro部分问题的setting在图上进行节点分类，其中只有一部分节点有label——>基于图的半监督学习传统的方法是使用平滑正则其中L0表示图中有监督部分的lossf是神经网络，Δ=D-A表示unnormalized的拉普拉斯矩阵这种方式假设相邻的节点有相同/相似的label——>这种平滑性假设在一定程度上限制了模型的表达能力论文中直接使用一个神经网络f(X

UQI-LIUWJ·2023-02-01 12:07

主流注意力机制介绍以及如何添加到YOLOV5

注意力机制分类图1、SE（通道维度）论文名称：Squeeze-and-ExcitationNetworks论文链接：https://arxiv.org/pdf/1709.01507.pdf论文代码：https

qq_41627642·2023-02-01 12:00

SEAN 代码略解

由于已经做过了关于SPADE的解析，这一篇主要是看看它在SPADE上有什么改进不同之处一：models/networks/generator.pydef__init__(self,opt):super(

SY_qqq·2023-02-01 11:22

Kipf-GCN《Semi-Supervised Classification With Graph Convolutional Networks》论文详解

目录1.前言2.提出GCN2.1先前方法的局限性2.2作者提出的方法2.2.1引入谱卷积通过Chebyshev多项式改进卷积核对卷积操作进行简化使用一阶Chebyshev多项式的卷积核简化特征向量最大值进一步限制卷积核参数量对邻接矩阵和度矩阵进行重新规范化卷积操作的向量化形式GCN的公式GCN用于半监督图分类在无向图上进行半监督节点分类GCN贡献GCN局限性附录（作者简介）1.前言这篇发表在ICL

November丶Chopin·2023-02-01 09:37

GCN在计算机视觉上的应用

MultiProposalAggregationfor3DSemanticInstanceSegmentation3D点云语义实例分割将proposal表示为proposal图中的节点，然后输入到GCN中，来挖掘proposal间的高阶相互作用2、Text-GuidedGraphNeuralNetworksforReferring3DInstanceSegmentation

qq_38836386·2023-02-01 09:06

机器学习笔记之生成对抗网络(一)逻辑介绍

生成对抗网络——示例生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GAN)，它采用对抗学习的方式对样本特征进行学习。这里以临摹绘画为例，对对抗学习思想进行描述。

静静的喝酒·2023-02-01 09:22

【论文翻译】Deep High-Resolution Representation Learningfor Visual Recognition

weixin_50862344·2023-02-01 08:39

【论文翻译】【剪枝】Filter Pruning via Geometric Medianfor Deep Convolutional Neural Networks Acceleration