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论文阅读 | PointCNN: Convolution On X -Transformed Points

前言：NeurIPS2018上的通过X-Transform对无序的点进行卷积的方法论文地址：【here】补充材料地址：【here】代码地址：【here】PointCNN:ConvolutionOnX-TransformedPoints引言点云和2D图像值不一样，第一,它是无序的，第二，它有空间位置信息作者用以下四幅图来阐释：图（i）即展示了2D卷积的邻域点来聚合特征的过程，比如2*2的卷积，则可以

btee·2023-01-11 19:34

一维卷积神经网络nn.Conv1d

tensorflow中的解释：Convolution1D（nb_filter,filter_length,strides,input_shape）-nb_filter:卷积核的数量，也是输出的维度-filter_length

HITsz-wdd·2023-01-11 07:14

DPCRN: Dual-Path Convolution Recurrent Network for Single Channel Speech Enhancement---论文翻译

DPCRN：用于单通道语音增强的双路径卷积递归网络XiaohuaiLe1;2;3,HongshengChen1;2;3,KaiChen1;2;3,JingLu1;2;31KeyLaboratoryofModernAcoustics,NanjingUniversity,Nanjing210093,China2NJU-HorizonIntelligentAudioLab,HorizonRobotics

我和代码有个约会.·2023-01-10 17:12

深度学习（六）：CNN介绍

深度学习（六）：CNN介绍CNN架构首先input一张image以后，这张image会通过convolutionlayer，接下里做maxpooling这件事，然后在做convolution，再做maxpooling

XF永不007·2023-01-10 05:38

空洞卷积atrous/dilated convolution

普通的标准convolution的dilatationrate为12、图解

三拾佳易·2023-01-09 08:41

一个简单的卷积神经网络——train_convonet.py

为了导入父目录的文件而进行的设定importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromdataset.mnistimportload_mnistfromsimple_convolution_netimportSimpleConvNetfromtrainer

我是小杨我就这样·2023-01-09 05:35

Spatiotemporal Adaptive Gated Graph Convolution Network for Urban Traffic Flow Forecasting

SpatiotemporalAdaptiveGatedGraphConvolutionNetworkforUrbanTrafficFlowForecasting1.文章概述当前方法不足：交通数据实时变换，但大多数方法使用预定义图道路的语义相似性没被考虑到创新点：通过寻找道路节点的空间邻域和语义邻域来构造动态加权图多头自注意时间卷积网络被用来捕获历史观测中的局部和远程时间依赖关系提出了一种自适应图门

wwj灬·2023-01-08 09:13

GCN-LSTM预测道路车辆速度英文 Forecasting using spatio-temporal data with combined Graph Convolution LSTM model

GCN-LSTM模型预测道路交通车辆速度GCN：又称GNN，图神经网络LSTM：长短时记忆网络可做学习参考AbstractAccuratetrafficpredictioniscriticalfortrafficplanning,administration,andcontrolinthesmartcity.However,becauseofthecomplicatedtopologicalcon

刘元职业车队·2023-01-08 09:07

InteractE: Improving Convolution-Based Knowledge Graph Embeddings by Increasing Feature Interactions

其它关于卷积知识图谱补全：ConvR:AdaptiveConvolutionforMulti-RelationalLearningConvE：Convolutional2DKnowledgeGraphEmbeddingsConvKB代码：ANovelEmbeddingModelforKnowledgeBaseCompletionBasedonConvolutionalNeuralNetwork1介

Re:fused·2023-01-08 00:13

ConvR:Adaptive Convolution for Multi-Relational Learning

关于卷积的知识图谱补全：ConvE：Convolutional2DKnowledgeGraphEmbeddingsConvKB代码：ANovelEmbeddingModelforKnowledgeBaseCompletionBasedonConvolutionalNeuralNetworkConvR论文：点击1介绍本论文的思想是在ConvE论文的基础上进行改进，进行知识图谱补全。ConvE成功实现

Re:fused·2023-01-08 00:12

《论文阅读》FPConv: Learning Local Flattening for Point Convolution

留个笔记自用FPConv:LearningLocalFlatteningforPointConvolution做什么PointCloudBasedSemanticAnalysis基于点云的语义分析，语义分割（Semanticsegmentation）需要预测出输入图像的每一个像素点属于哪一类的标签。相比于2D的像素点，这里分割的单位是点云中的每个点做了什么这里假设的是，利用仪器得到的3D点云的点是

未知丶丶·2023-01-07 18:37

Caffe平台下，如何调整卷积神经网络结构（修改网络结构）

以Alexnet为例原始的Alexnet是这个样子的（页面问题只可视化部分好了）：相应的协议文件中的部分：layer{name:"conv3"type:"Convolution"bottom:"pool2

flowrush·2023-01-07 11:02

import 报错：cannot import name ‘get_config‘ from ‘tensorflow.python.eager.context‘

fromkeras.layersimportDense,Dropout,Activation,Convolution2D,MaxPooling2D,Flattenfromkeras.layersimportLSTM

lg23:59·2023-01-07 08:24

从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution): 漫谈图神经网络（一）

作者:SivilTaram编辑:Houye作者最近看了一些图与图卷积神经网络的论文，深感其强大，但一些Survey或教程默认了读者对图神经网络背景知识的了解，对未学过信号处理的读者不太友好。同时，很多教程只讲是什么，不讲为什么，也没有梳理清楚不同网络结构的区别与设计初衷(Motivation)。因此，本文试图沿着图神经网络的历史脉络，从最早基于不动点理论的图神经网络(GraphNeuralNetw

人工智能与算法学习·2023-01-07 06:22

Python 基于卷积神经网络（textCnn）对药品或疾病分类（适用于疾病归一化和药品归一化）

一、卷积神经网络（CNN）复习知识：卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）针对全连接网络的局限做出了修正，加入了卷积层（Convolution层）和池化层（Pooling

医学小达人·2023-01-06 16:31

图像的卷积

什么是卷积卷积（Convolution）是一种积分数学运算，通俗的讲，有一个固定不动的函数，有

lufylegend_fans·2023-01-06 07:35

卷积层 Convolution的说明

importtorchimporttorch.nn.functionalasF#输入图像input=torch.tensor([[1,2,0,3,1],[0,1,2,3,1],[1,2,1,0,0],[5,2,3,1,1],[2,1,0,1,1],])#卷积核kernel=torch.tensor([[1,2,1],[0,1,0],[2,1,0],])#尺寸--尺寸变换#通道数是1，batch大小

钟楼小奶糕6·2023-01-06 07:04

深度学习 python 脚本实现 keras mninst 数字识别预测端 code

importnumpyimportskimage.ioimportmatplotlib.pyplotaspltfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDensefromkeras.layersimportDropoutfromkeras.layersimportFlattenfromkeras.layers.convolution

weixin_30838921·2023-01-05 21:52

NIN网络解析

)CNN卷积神经网络_NetworkinNetwork学习笔记《NetworkinNetwork》论文笔记1.综述这篇文章有两个很重要的观点：1×1卷积的使用文中提出使用mlpconv网络层替代传统的convolution

weixin_33695450·2023-01-05 09:54

Depthwise Convolution、Pointwise Convolution、Seperable Conolution、常规 convolution对比

参照文章：卷积网络基础知识1、概念在Google的Xception以及MobileNet论文中均有描述。2、同样是得到4张Featuremap，SeparableConvolution的参数个数是常规卷积的约1/3。因此，在参数量相同的前提下，采用SeparableConvolution的神经网络层数可以做的更深。

木槿qwer·2023-01-04 10:39

【15】opencv卷积运算

参考：【OpenCV学习笔记】之卷积及卷积算子（convolution）_点滴成海~的博客-CSDN博客_卷积算子（关于卷积运算）opencvRNG函数-0MrMKG-博客园（对于RNG函数的解答）（一

MrMKG·2023-01-04 08:59

图像卷积

目录图像卷积概念图像卷积数学公式图像卷积注意事项图像卷积算法实现图像卷积概念参考：ConvolutionKernel(imageprocessing)图像卷积操作（convolution），或称为核操作

编号1993·2023-01-04 08:56

opencv——图像中的卷积

卷积的数学原理首先我们先来看一下卷积的定义：在泛函分析中，卷积、旋积或摺积(英语：Convolution)是通过两个函数f

Spark！·2023-01-04 08:24

5.1_conv-layer

给算法爸爸上香·2023-01-02 16:40

论文2： EMNLP2019-Aspect-Level Sentiment Analysis Via Convolution over Dependency Tree

EMNLP2019-Aspect-LevelSentimentAnalysisViaConvolutionoverDependencyTree一.论文思想ABSA涉及两个任务:(1)识别一个句子的各个方面(2)确定在特定方面表达的情感极性(例如，积极的、消极的、中性的)。在本文中，我们重点研究第二个任务:基于方面的情感分类基于神经网络的方法（传统的方法）忽略了诸如依存树的信息资源，依存树能够缩短方

FutureDreamer·2023-01-02 08:35

深度学习之图像分割

CNN图像语义分割基本上是这个套路：1、下采样+上采样：Convolution+Deconvolution/Resize2、多尺度特征融合：特征逐点相加/特征channel维度拼接3、获得像素级别的segementmap

浪子私房菜·2023-01-01 18:31

python模型架构_Python机器学习（七十六）Keras 模型架构

首先声明一个Sequential模型格式:model=Sequential()接下来，声明输入层:model.add(Convolution2D(32,3,3,activation='relu',input_shape

硅农·2022-12-31 15:31

Keras基本使用（二）

电影评论的二分类问题加载数据准备数据列表转换为张量构建网络模型编译进行验证绘制损失与精确度绘制训练集与验证集损失绘制训练精度与验证精度参数调试正则化调试改变激活函数使用三个隐藏层小结练习一：CNN应用于手写数字识别Convolution2D

Savannah913·2022-12-31 15:00

卷积神经网络之深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）

移动端设备的硬件性能限制了神经网络的规模。本文尝试解释一种被称为DepthwiseSeparableConvolution的卷积运算方式。它将传统卷积分解为DepthwiseConvolution与PointwiseConvolution两部分，有效的减小了参数数量。卷积神经网络在图像处理中的地位已然毋庸置疑。卷积运算具备强大的特征提取能力、相比全连接又消耗更少的参数，应用在图像这样的二维结构数据

AI小白一枚·2022-12-31 08:15

浅谈卷积神经网络CNN

CNN中新增卷积层（Convolution层）和池化层（Pooling层），连接顺序变成了“Convolution-Relu-Pooling（有时可以省略）”，而输出层的前一层依旧使用“Affine-ReLU

阿默mini·2022-12-31 08:45

计算机视觉——卷积神经网络基础

计算机视觉——卷积神经网络基础文章目录计算机视觉——卷积神经网络基础一、计算机视觉的发展历程二、卷积神经网络卷积（Convolution）卷积计算填充（padding）步幅（stride）感受野（ReceptiveField

天涯尽头黄鹤楼·2022-12-31 08:14

分组卷积与DW卷积、Residuals与Inverted Residuals、bottleneck与linearbottleneck

分组卷积（GroupConvolution）分组卷积在ResNext、ShuffleNet中都用到了首先必须明确：常规卷积（Convolution）的参数量是：K*K*C_in*nK是卷积核大小，C_in

jq_98·2022-12-29 11:20

分组卷积与dw卷积

分组卷积（GroupConvolution）分组卷积在ResNext中用到了首先必须明确：常规卷积（Convolution）的参数量是：K*K*C_in*nK是卷积核大小，C_in是input的channel

ab0902cd·2022-12-29 11:13

深度学习 | MATLAB Deep Learning Toolbox convolution2dLayer 参数设定

深度学习|MATLABDeepLearningToolboxconvolution2dLayer目录深度学习|MATLABDeepLearningToolboxconvolution2dLayerconvolution2dLayer属性设定卷积参数参数及初始化学习率和正则化网络层设置实例分析拓展知识参考资料致谢MATLABDeepLearningToolbox是深度学习工具箱，可以构建深度神经网络

机器学习之心·2022-12-29 00:36

SECOND Sparse Convolution Algorithm

稀疏卷积算法让我们首先考虑2D密集卷积算法。我们使用Wu,v,l,m来表示滤波元素，使用Du,v,l来表示图像元素，其中u和v是空间位置索引，l表示输入通道，m表示输出通道。给定提供的输出位置，函数P（x，y）生成需要计算的输入位置。因此，Yx,y,m的卷积输出由下式给出：其中x和y是输出空间索引，而u-u0和v-v0代表内核偏移u和v坐标。可以使用基于通用矩阵乘法（GEMM）的算法（也称为基于i

THE@JOKER·2022-12-28 19:44

NVIDIA Xavier TensorRT TensorRTX 生成engine时报错

能生成.wts文件，但在生成.engine时报错，报错内容：Loadingweights:best.wts[04/13/2022-18:13:44][E][TRT](UnnamedLayer*214)[Convolution

XhranXhran·2022-12-28 16:54

mmdnn模型转换到caffe，卷积层convolution_param中添加engine: CAFFE

mmdnn模型转换到caffe，卷积层convolution_param中添加engine:CAFFE在mmdnn->conversion->caffe的caffe——emitter.py中修改

qq_24190605·2022-12-28 13:28

无卷积结构(那就纯ransformer)的参考图像分割：ReSTR: Convolution-free Referring Image Segmentation Using Transformers

无卷积结构{那就纯Transformer}的参考图像分割：ReSTR:Convolution-freeReferringImageSegmentationUsingTransformers一、Abstract

乄洛尘·2022-12-28 09:57

【cvpr2022】ReSTR: Convolution-free Referring Image Segmentation Using Transformers

motivation：1、以前的方法在处理每种模态中语义实体之间的长期交互方面存在困难。RIS需要捕捉这种交互，因为语言表达通常涉及到复杂的实体之间的关系，以精确地指出目标区域。在这方面，cnn和rnn由于其基本构建模块的局部性而受到限制。2、现有模型难以对两种模态之间复杂的相互作用进行建模。它们通过拼接-卷积运算聚合视觉和语言特征，它无法足够灵活有效地处理大量的各种RIS场景。idea：1、Re

lynn_Dai·2022-12-28 09:26

[CVPR2022|基于文本实例分割]ReSTR: Convolution-free Referring Image Segmentation Using Transformers

文章地址：2203.16768.pdf(arxiv.org)个人阅读见解，欢迎大家交流讨论指正~一、研究背景虽然近些年语义分割有了很大的进步，但是应用到现实世界下游任务还是有局限，无法处理未定义类别。基于文本的实例分割（Referringimagesegmentation）就是作者为了解决此问题而提出的任务，Referringimagesegmentation是一个目标类别没有预定义但在自然语言被

TycoonL·2022-12-28 09:23

【论文笔记】On the Connection between Local Attention and Dynamic Depth-wise Convolution

论文论文标题：OntheConnectionbetweenLocalAttentionandDynamicDepth-wiseConvolution收录于：ICLR2022Spotlight论文地址：https://arxiv.org/abs/2106.04263项目地址：GitHub-Atten4Vis/DemystifyLocalViT:Officialcodeforpaper"OntheCo

m0_61899108·2022-12-28 08:17

深度学习-图解卷积运算

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）针对全连接网络的局限做出了修正，加入了卷积层（Convolution层）和池化层（Pooling知层）。

AI_王布斯·2022-12-28 02:48

不调用函数实现图像卷积操作

卷积（convolution）是数学知识，概率论和信号与系统中都有涉及。卷积会由两个原函数产生一个新的函数，两个函数之间的这种操作就称为卷积。

Fancy Wang·2022-12-27 14:55

人工智能导论知识点归纳六

ConvolutionalNeuralnetworksCNN1.本章所含词汇归纳整理Words翻译Words翻译ConvolutionalNeuralnetworks卷积神经网络neuron神经元Subsampling下采样Convolution

海盐_焦糖·2022-12-27 08:19

深度可分离卷积（Depthwise seperable convolution）

一、深度可分离卷积（Depthwiseseparableconvolution）一些轻量级的网络，如mobilenet中，会有深度可分离卷积depthwiseseparableconvolution，由depthwise(DW)和pointwise(PW)两个部分结合起来，用来提取特征featuremap。相比常规的卷积操作，其参数数量和运算成本比较低。二、常规卷积操作对于5x5x3的输入，如果想

冰雪棋书·2022-12-27 01:55

(八)深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution，DSC)

文章目录1.常规卷积神经网络2.深度可分离卷积(DepthwiseSeparableConvolution，DSC)2.1Depthwise的逐通道卷积2.2Pointwise的逐点卷积2.3总结参考资料欢迎访问个人网络日志知行空间深度可分离卷积（DepthwiseSeparableConvolution，DSC）最早出现在巴黎綜合理工學院(cmapecolepolytechnique)的Laur

恒友成·2022-12-27 01:24

MobileNetV1 之 Depthwise separable convolution（深度可分离卷积）

MobileNetV1之Depthwiseseparableconvolution（深度可分离卷积）MobileNetV1是2017年提出的，最核心的创新点就是提出了深度可分离卷积。下面进行详细的介绍，以方便理解深度可分离卷积。（论文链接：MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications）以普通卷积

zw_11717·2022-12-27 01:23

BUG:mxnet.base.MXNetError: Error in operator conv_1_conv2d:

mxnet.base.MXNetError:Errorinoperatorconv_1_conv2d:[11:05:25]src/operator/nn/convolution.cc:152:Checkfailed

Jack千斤顶·2022-12-26 21:54

空洞卷积(dilated convolution)

Atrousconvolution)是在标准的卷积中引入空洞,以此来增加感受野receptionfield,相比原来的正常卷积,空洞卷积多了一个hyper-parameter称之为dilationrate指的是间隔数量(正常的convolution

wanghua609·2022-12-26 10:34

空洞卷积（Atrous Convolution）

优点：在不做polling损失信息和相同的计算条件下的情况下，增大了感受野，让每个卷积输出都包含较大范围的信息。空洞卷积经常应用在实时图像分割中。当网络层需要较大的感受野，但计算资源有限而无法提高卷积核数量或大小时，可以考虑空洞卷积。空洞卷积（atrousconvolutions）又称扩张卷积（dilatedconvolutions），是针对图像语义分割问题中下采样会降低图像分辨率、丢失信息而提出

ywm_up·2022-12-26 10:02

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