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ConvE，知识图谱嵌入（KGE）论文复现（Ubuntu 20.04）

ConvE，知识图谱嵌入（KGE）论文复现（Ubuntu20.04）Paper：Convolutional2DKnowledgeGraphEmbeddings准备工作GitHub地址，打开如下，下拉按照说明来复现模型克隆项目到本地

白白净净吃了没病·2022-12-13 14:07

聊一聊那些激活函数

说起深度学习就不得不提起神经网络，不管是之前的BP(backpropagation)，还是现在的CNN(Convolutional

鱼香土豆丝·2022-12-12 14:48

【读点论文】MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications改变卷积方式来简化计算

MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplicationsAbstract本文提出了一类用于移动和嵌入式视觉应用的称为MobileNets的高效模型。MobileNets基于一种流线型架构，使用深度方向可分离的卷积来构建轻量级深度神经网络。本文引入两个简单的全局超参数，有效地在延迟和准确性之间进行权衡。这些超

羞儿·2022-12-12 01:33

MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications论文解读

MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications论文解读一、论文地址及贡献2.1论文地址2.2论文贡献二、MobileNets模型结构2.1深度可分离卷积2.2网络的结构和训练2.3WidthMultiplier:更小的模型2.4ResolutionMultiplier:简化表示一、论文地址及贡献2

嚣张的稀粥·2022-12-12 01:30

【论文阅读】MobileNet ——MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications

文章目录论文阅读代码实现modeltrainpredict实验结果论文阅读感谢p导论文链接：MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications主要亮点有两个：1、Depthwiseseparableconvlution(adepthwiseconvolutionanda1*1convolution)r

每个人都是孙笑川·2022-12-12 01:00

《MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications》论文学习笔记

文章目录论文基本信息研究背景读过摘要后提出的问题读完论文后对上述问题的回答深度可分离网络两个全局超参数宽度倍增器：更薄的模型分辨率乘法器：简化的表示实验验证模型的选择收缩模型超参数细粒度的识别大规模地理定位面对属性对象检测面对嵌入代码分析目前存在的疑惑论文基本信息标题：MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApp

洋-葱·2022-12-12 01:00

MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications--Andrew

0、摘要1、引入2、先前工作3、MobileNet结构3.1DepthwiseSeparableConvolution（深度可分离卷积）3.2网络结构和训练3.3WidthMultiplier:ThinnerModels3.4ResolutionMultiplier:ReducedRepresentation4、实验4.1对比深度可分离卷积和普通卷积的效果4.2计算量恒定，是选择MobileNet

我是一个对称矩阵·2022-12-12 01:29

MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile VisionApplications

深度可分离卷积conv3x31就是一个核窗遍历一个通道数据获得同样大小和深度的图谱分组进行常规卷积即可实现该功能conv1x1N进行通道转换常规卷积1x1xINXOUTDK应该是卷积核DF是图像的长宽上面的DF红框表述错误1

小火箭丶·2022-12-12 01:59

MobileNetV1《MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications》

MobileNetV1《MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications》_程大海的博客-CSDN博客《MobileNetV2:InvertedResidualsandLinearBottlenecks》_程大海的博客-CSDN博客《ShuffleNet:AnExtremelyEfficientCo

胖胖大海·2022-12-12 01:56

MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications

MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplicationsMobileNets：用于移动视觉应用的高效卷积神经网络Mobile：可以指手机等移动端；MobileNet是Google在2017年提出的轻量级深度神经网络，专门用于移动端、嵌入式这种计算力不高、要求速度、实时性的设备。发表时间：[Submitted

不存在的c·2022-12-12 01:51

CMT: Convolutional Neural Networks Meet Vision Transformers,CIFAR100数据集复现

CMT:ConvolutionalNeuralNetworksMeetVisionTransformers论文地址：https://arxiv.org/abs/2107.06263复现设备：单卡V10032G复现数据集：CIFAR100数据集地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1BPt7kUO6ACo_2bQN_hwVkw提取码：1qqz训练流程：下载代码Efficient

伊昂杨·2022-12-11 20:47

[U-Net] U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation

Abstract生物学会议ICMICCAI2015相关的文章，主要是针对生物学影像进行分割。本论文考虑到医学影像往往比较少，而深度学习通常需要大量的图像。因此本文提出采用很强的数据增强提高数据的利用效率；提出U型网络模型——近似对称的Conv+Deconv.最终在三个生物学数据集上达到了当时最好的性能。Movitation当今生物影像分割的数据太少，现有的滑动窗口的做法消耗时间长，针对这个问题提出

明天去哪·2022-12-11 19:50

U-Net网络:Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation

U-Net:卷积网络用于生物医学图像分割摘要人们普遍认为，对深度网络作品的成功训练需要成千上万的注释训练样本。在本文中，我们提出了一种网络和培训策略，该策略依靠大量使用数据增强功能来更有效地使用可用的带注释的样本,该体系结构由捕获上下文的收缩路径和支持精确定位的对称展开路径组成,我们证明，这样的网络可以从很少的图像中得到端到端的训练，并且在电子显微镜堆栈中分割神经结构的ISBI挑战中优于之前最

落花满蹊径·2022-12-11 19:19

【U-Net】Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation

终于有篇我能看个大概，短小精悍的论文了。U-Net的作用主要是针对生物学影像进行分割（分割细胞图像）。本论文考虑到医学影像往往比较少，而深度学习通常需要大量的图像。因此本文提出采用很强的数据增强提高数据的利用效率；提出U型网络模型——近似对称的Conv+Deconv.最终在三个生物学数据集上达到了当时最好的性能。对比FCN优点如下：尺度适合超大图像分割，适合医学图像分割听说，官方的数据集只有一张t

117瓶果粒橙·2022-12-11 19:49

U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation

Abstract人们普遍认为，成功训练深度网络需要数千个带注释的训练样本。在本文中，我们提出了一种网络和训练策略，该策略依赖于数据增强的强大使用来更有效地使用可用的注释样本。该架构由一个用于捕获上下文的收缩路径和一个能够实现精确定位的对称扩展路径组成。我们表明，这样的网络可以从很少的图像进行端到端训练，并且在ISBI挑战赛中优于先前的最佳方法（滑动窗口卷积网络），用于分割电子显微镜堆栈中的神经元结

fish小余儿·2022-12-11 19:47

U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Images Segmentation

paper:U-Net:ConvolutionalNetworksforBiomedicalImageSegmentation创新点提出了U型encoder-decoder的网络结构，通过skip-connection操作更好的融合浅层的位置信息和深层的语义信息。U-Net借鉴FCN采用全卷积的结构，相比于FCN一个重要的改变是在上采样部分也有大量的特征通道，这允许网络将上下文信息传播到更高分辨率

00000cj·2022-12-11 19:46

U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation 解析

网络结构包括一个捕获上下文信息的收缩路径和一个用于精确定位的对称扩张路径，该网络能使用很少的图像就能够进行端到端的训练，并且在ISBI对电子显微镜下神经元结构进行的分割挑战方面胜过先前的最佳方法（滑动窗口卷积网络）。结构卷积层：无填充卷积+relu+（2*2，stride=2）的maxpooling卷积滤波器的数量每次下采样后double。patch：上采样的时候是下采样时候的两倍。因为要把下采样

北漂奋斗者·2022-12-11 19:45

U-Net : Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation

U-Net:ConvolutionalNetworksforBiomedicalImageSegmentation[学习笔记，自我理解，若有错误，希望大家能够帮忙指出，谢谢]Abstract能过成功训练出深度神经网络是需要以大量具有标记的数据集为基础的。本篇论文提出一个以强大的数据增强为基础进行网络搭建和网络算法策略。网络由用于捕捉上下文信息的收缩路径（下采样）和能够助于精确定位的扩张路径（上采样

嘿*·2022-12-11 19:45

U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation理解一

U-net：ConvolutionalNetworksforBiomedicalImageSegmentation翻译这篇博客是简单的对U-Net:ConvolutionalNetworksforBiomedicalImageSegmentation文章的简单翻译，具体理解请参考https://blog.csdn.net/aliyanah_/article/details/90113304U-Ne

aliyanah_·2022-12-11 19:44

论文解析[1] U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation

发表年份：2015论文地址：https://arxiv.org/abs/1505.04597文章目录论文概要1、介绍2、网络结构3、训练3.1、数据增强4、实验5、结论个人总结参考资料论文概要提出了一种网络结构：包括一条收缩路径（用于特征提取）和一条对称的扩展路径（用于获取精确的像素定位）。这种网络只需要很少的图像进行训练，在ISBI分割挑战上超过了先前最好的方法。运行速度很快，在单显卡上分割一张

默_silence·2022-12-11 19:44

【论文笔记】KDD18 PinSage A new graph convolutional neural network for web-scale recommender systems

overview论文地址，含oral视频Pinterest官方的博客pinsage又是JureLeskovec组的一篇有影响力的工作，该工作被认为是第一个用于工业界GNN推荐系统。该论文学术上的创新较少，模型基本都来源于GraphSage和Pixie这两篇。目前pinSage只有DGL官方的一个实现版本。核心的模型是基于随机游走采样的graphSage。其目的主要是去生成embedding，而不是

qq_38420683·2022-12-11 18:14

【热成像超分辨率】Channel Split Convolutional Neural Network (ChaSNet) for Thermal Image Super-Resolution

要点1本文为了解决深度结构用于热成像图像的超分辨时因为结构复杂提取到的特征比较冗余的问题。本文提出一个ChannelSplit卷积网络来减少网络中出现的冗余的特征。Channelsplit能够从低分辨图像中提取非常有用的特征，它可以帮助保护恢复的SR图像中的高频细节。要点2本文主要贡献：（1）提出ChasNet，有效提高Thermal图像的超分结果。（2）使用通道注意力，采用平均值和标准差池化提取

几维wk·2022-12-11 11:38

论文总结（1）：卷积神经网络研究综述（Review of Convolutional Neural Network）— （周飞燕）

1.论文主干为：卷积神经网络的发展历史、神经元模型、多层感知机的结构、卷积神经网络的结构（卷积层、取样层、全连接层）、网中网结构、空间变换网络（改进的卷积神经网络）、卷积神经网络的监督学习、无监督学习训练方法、常用的开源工具。2.发展历史（人工神经网络）：MP模型（心理学家McCulloch，数理逻辑学家Pitts、1943年）>单层感知器模型（Rosenblatt、50年代末、60年代初）>反向

高高呀~·2022-12-11 10:08

【论文精读】AlexNet —— 解读《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》

《ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks》在2012年发表，将深度卷积神经网络应用于物体识别（图片分类），引发广泛的学界关注并引领深度学习研究的浪潮，成为近年来深度学习发展的奠基作之一。（抱歉各位读者，这是我自己读论文过程中整理的笔记，参考了B站李沐大佬的解读，目前一些细节还没整理完整，有待补充，见谅）Abstract摘要

M号攻城狮·2022-12-10 21:10

POI推荐文献阅读笔记3：Predicting Human Mobility via Graph Convolutional Dual-attentive Networks

唯有清风搭乘我·2022-12-10 16:44

【步态识别】MT3D 算法学习《Gait Recognition with Multiple-Temporal-Scale 3D Convolutional Neural Network》

目录1.论文&代码源2.论文亮点3.模型结构3.1MT3D3.2局部变换模块（LocalTransform）3.3BasicBlock3D（B3D）3.4帧池化和特征映射（FramePoolingandFeatureMapping）3.4.1帧池化（FramePooling）3.4.2特征映射4.实验结果4.1CASIA-B4.2OU-ISIR4.3消融实验5.总结1.论文&代码源《GaitRec

一只菟葵·2022-12-10 16:34

【步态识别】多视角3D卷积网络的步态识别算法学习《MULTI-VIEW GAIT RECOGNITION USING 3D CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS》

目录1.论文&代码源2.论文亮点3.模型结构3.1技术路线3.2数据预处理3.3训练和测试4.实验结果4.1CMU4.2USF4.3CAISA-B5.总结0.知识补充0.1光流法1.论文&代码源《MULTI-VIEWGAITRECOGNITIONUSING3DCONVOLUTIONALNEURALNETWORKS》论文地址：https://mediatum.ub.tum.de/doc/130482

一只菟葵·2022-12-10 16:34

alexNet 论文学习第一轮

ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks)开山之作论文原文：http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf

qq_43625764·2022-12-10 14:02

【CS231n 学习笔记】Lecture7：Convolutional Neural Networks

CS231n学习笔记目录（2016年AndrejKarpathy主讲课程）Lecture1：Introduction（介绍）Lecture2：ImageClassificationPipeline（数据驱动的图像分类方式）(上)Lecture2：ImageClassificationPipeline（数据驱动的图像分类方式）(下)Lecture3：LossfunctionsandOptimizat

Panpanpan！·2022-12-10 06:59

[Lecture 5] Convolutional Neural Network（卷积神经网络）

文章目录课堂问答1.卷积神经网络的历史2.卷积神经网络的结构2.1全连接层(FullyConnectedLayer)2.2卷积层(ConvolutionLayer)2.3池化层(PoolingLayer)课堂问答卷积层在进行卷积的时候，怎么让卷积核与输入图像卷积？答：可以将卷积核拉伸成一个一维向量，然后图像也拉伸成一个向量，然后进行点积。看成向量点积，卷积核怎么在输入图上进行滑动？与信号处理中卷积

灵隐寺扫地僧·2022-12-10 06:25

图像超分辨率之SRCNN（Learning a Deep Convolutional Network for Image Super-Resolution）

论文下载：LearningaDeepConvolutionalNetworkforImageSuper-Resolution代码下载：https://github.com/tegg89/SRCNN-TensorflowECCV20140.知识图像超分辨率重建技术：用低质量、低分辨率图像(或运动序列)来产生单幅高质量、高分辨率图像均方误差：峰值信噪比：一般是在20~40之间，由于输入的图像、插值方法

Diros1g·2022-12-09 23:22

【论文阅读】Semi-supervised classification with graph convolutional networks

论文地址：[1609.02907]Semi-SupervisedClassificationwithGraphConvolutionalNetworks(arxiv.org)引言图神经网络GCN旨在解决的问题是“图中节点的分类问题，且数据集只有一小部分的节点有标签”，称之为“graph-basedsemi-supervisedlearning”。这类问题在GCN之前的一种解决方法用如下公式表示：这

野生的野蛮人·2022-12-09 11:27

论文解读6——Semi-Supervised Classification With Graph Convolutional Networks（GCN）

目录1、文章贡献2、数学理论2.1图2.2邻接矩阵2.3度矩阵2.4拉普拉斯矩阵2.5图傅里叶变换3、GCN算法原理4、实验5、GCN局限最近想学习一下图神经网络，发现了这篇关于图卷积的文献，初读的时候发现里面涉及了很多没学过的数学理论，于是又去恶补了一下度矩阵、邻接矩阵、拉普拉斯矩阵、图傅里叶变换、谱图理论到底是什么东西，把能看懂的部分整理如下1、文章贡献提出了一种基于图结构的半监督学习方法GC

对流层的酱猪肘·2022-12-09 11:27

【图卷积网络】Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks

论文：Semi-SupervisedClassificationwithGraphConvolutionalNetworks代码：TensorFlow、PyTorch摘要我们提出了一种基于图的结构化数据的半监督学习的可扩展方法，该网络是传统卷积算法在图结构数据上的一个变体，可以直接用于处理图结构数据。GCN是谱图卷积（spectralgraphconvolution）的局部一阶近似（localiz

gkm0120·2022-12-09 11:56

文章综述——SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS

一、代码1.代码下载：https://github.com/tkipf/pygcn代码运行方式：1）cmd安装：pythonsetup.pyinstall（作用是作者ThomasKipf已经将写好图卷积网络gcn做成了安装包，安装在python目录下的lib）2）cmd运行：pythontrain.py注PyTorch0.4or0.5Python2.7or3.6代码运行结果：2.代码详解1）tra

欧神仙crossover·2022-12-09 11:55

Semi-supervised classification with graph convolutional networks

研究意义:1、在拓扑图中可以有效的提取空间特征2、拓扑图中每个顶点的相邻顶点数目可能不同，所以不能用同样大小的卷积核进行卷积操作本文主要结构如下所示:一、Abstract提出将卷积操作应用到图上，通过图频域的近似分析来建模学习图的局部结构和结点特征。二、Introduction介绍图上结点分类的半监督问题，通过神经网络学习结点的表式，半监督定义lossfunction，提出了图上神经网络传播规则并

BUPT-WT·2022-12-09 11:54

GCN经典论文笔记：Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks

文章目录前言一、论文拟解决问题与思想二、正文1.标识概念2.快速卷积2.1谱图卷积2.2线性模型3.半监督节点分类4.实验5.结果总结前言开始进入研究生生活啦~想研究的方向是图深度学习方向，现在对图卷积神经网络GCN进行相应的了解。这篇文章就是对《Semi-SupervisedClassificationwithGraphConvolutionalNetworks》这篇发表在2017年ICLR上的

娃娃酱斯密酱·2022-12-09 11:21

论文阅读”Semi-supervised classification with graph convolutional networks“(ICLR2017)

论文标题Semi-supervisedclassificationwithgraphconvolutionalnetworks论文作者、链接作者：Kipf,ThomasNandWelling,Max链接：https://arxiv.org/abs/1609.02907代码：dgl/examples/mxnet/gcnatmaster·dmlc/dgl·GitHubIntroduction逻辑（论文

不吃香菜的zbw·2022-12-09 11:20

对于SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS的理解

SEMI-SUPERVISEDCLASSIFICATIONWITHGRAPHCONVOLUTIONALNETWORKS的理解笔记总结文章目录SEMI-SUPERVISEDCLASSIFICATIONWITHGRAPHCONVOLUTIONALNETWORKS的理解笔记总结前言必备知识：GCN（GraphConvolutionalnetwork）对于卷积核gθ的定义关于论文的2(FASTAPPROX

璐璐yao·2022-12-09 11:50

文献阅读19期：SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS

[文献阅读·图卷积网络]SEMI-SUPERVISEDCLASSIFICATIONWITHGRAPHCONVOLUTIONALNETWORKS[1]推荐理由：用巧妙的方法推出层与层之间的传播规则，很好地实现了半监督节点分类。1.摘要&简介本文的“半监督”，首先体现在损失函数上，加入监督损失的损失函数长这样：L=L0+λLreg\mathcal{L}=\mathcal{L}_{0}+\lambda\

RaZLeon·2022-12-09 11:48

论文笔记--Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks（GCN）

Semi-SupervisedClassificationwithGraphConvolutionalNetworksGCN，将卷积扩展到图结构的数据中，能够得到比较好的数据表示，并且在半监督任务中取得了不错的效果半监督学习：在给定的图结构的数据中，只有少部分节点是有标记的，大部分节点是未标记的。其任务就是预测出未标记节点的标签摘要提出了一个在图结构的数据中进行半监督学习的可伸缩的卷积神经网络让卷

冰羽vee9·2022-12-09 11:17

【论文阅读】SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS

SEMI-SUPERVISEDCLASSIFICATIONWITHGRAPHCONVOLUTIONALNETWORKS（基于图卷积网络的半监督分类）摘要1导言2图上的快速近似卷积2.1谱图卷积2.2分层线性模型3半监督节点分类3.1例子3.2实现4相关工作4.1基于图的半监督学习4.2图上的神经网络5实验5.1数据集预备知识：【GCN】图卷积网络初探——基于图（Graph）的傅里叶变换和卷积从CN

Cziun·2022-12-09 11:15

Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks

Semi-SupervisedClassificationwithGraphConvolutionalNetworks,ICLR,2017要点：1、可扩展的半监督学习方法2、基于卷积神经网络的有效变体，直接对图进行操作3、通过谱图卷积的局部一阶近似来激励卷积架构的选择4、在图的边数上进行线性缩放，并学习同时编码局部图结构和节点特征的隐藏层表示5、在引文网络和知识图谱的数据集上进行了大量实验引言1、

nightluo·2022-12-09 11:13

Real-time Convolutional Neural Networks for Emotion and Gender Classification--O Arriaga

[1]ArriagaO,Valdenegro-ToroM,PPlöger.Real-timeConvolutionalNeuralNetworksforEmotionandGenderClassification[J].2017.本文是2017年的一篇关于表情识别和性别分类的论文，作者设计了一个轻量级卷积神经网络，并在上面测试了表情识别任务和性别分类任务，都取得了不错的效果。这里我主要来总结表情识

我是一个对称矩阵·2022-12-08 20:59

【论文笔记】Attention-Based Two-Stream Convolutional Networks for Face Spooﬁng Detection

发布于IEEETransactionsonInformationForensicsandSecurity原文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/8737949摘要人脸欺骗攻击仍然是现代人脸识别系统的一个威胁。尽管已经提出了许多有效的反欺骗方法，但许多现有方法的性能会因光照而下降。本文提出了一个双流卷积神经网络（TSCNN），它在RGB空间（原始成像空间）

Deep_Lnna·2022-12-08 15:12

【论文笔记】Image Tampering Localization Using a Dense Fully Convolutional Network

发布于IEEETransactionsonInformationForensicsandSecurity原文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/9393396摘要●由于Photoshop在实际应用中被广泛用于图像篡改，本文试图通过对Photoshop中常用编辑工具和操作的检测来解决篡改定位问题。●为了很好地捕获篡改痕迹，设计了一种全卷积编码器-解码器架构

Deep_Lnna·2022-12-08 15:42

【论文阅读笔记】ECA-Net: Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks

论文地址：ECA-Net论文代码：https://github.com/BangguWu/ECANet论文总结 ECA-Net是基于SE-Net的扩展，其认为SEblock的两个FC层之间的维度缩减是不利于channelattention的权重学习的，这个权重学习的过程应该直接一一对应。作者做了一系列实验来证明在attentionblock中保持channel数不变的重要性。 ECA-Net的

时光机ﾟ·2022-12-08 12:26

Learning a Deep Convolutional Network for Image Super-Resolution论文分析与pytorch代码

LearningaDeepConvolutionalNetworkforImageSuper-Resolution论文地址简介模型图模型框架算法流程Patchextractionandrepresentationnon-linearmapping非线性映射Reconstruction训练测试实验结果Pytorch代码实现使用说明文件存放运行代码model.pydata.pymain.pyrun.p

TonyHsuM·2022-12-08 12:25

Superpixel_Segmentation_With_Fully_Convolutional_Networks ---CVPR_2020_paper（翻译）

目录基于全卷积网络的超像素分割abstract1、introduction2.RelatedWorkSuperpixelsegmentation.Theuseofsuperpixelsindeepneuralnetworks.Stereomatching.3.SuperpixelSegmentationMethod3.1.LearningSuperpixelsonaRegularGrid3.2.N

思妙想多多财-杰·2022-12-08 10:44

模型剪枝-ICCV2017-Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming

方案目标1）减小模型大小;2）减少运行时内存占用;3）在不影响准确率的情况下降低计算操作的数量。方案实现通过在网络中进行通道层次稀疏来实现CNN部署限制1）模型大小：CNN的强大表现力来自其数百万可训练参数。这些参数以及网络结构信息需要存储在磁盘上并在推理期间加载到内存中。例如，存储一个ImageNet上训练的典型CNN会占用超过300MB的空间，这对嵌入式设备来说是一个很大的资源负担。2）运行时

做个人吧~·2022-12-08 08:36

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