convolutional 第15页

Convolutional Neural Network For Sentence Classification解析(三)

一、代码实现原理解析二、Twitter文本预处理三、CNN进行Twitter情感分类实现YoonKim的代码包含三个文件，一个process_data.py，一个conv_net_classes.py，另一个是conv_net_sentence.py。下面首先讲解conv_net_classes.py文件，后面讲解从conv_net_sentence.py。另外，YoonKim采用的CNN的实现借

lyy14011305·2022-12-07 17:43

【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

alexnet实验偶遇：loss nan, train acc 0.100, test acc 0.100情况，通过bn层加快收敛速度，防止过拟合，防止梯度消失、爆炸

场景：数据集：官方的fashionminst+网络：alexnet+pytroch+relu激活函数源代码：https://zh-v2.d2l.ai/chapter_convolutional-modern

ddrrnnpp·2022-12-07 09:53

GraphSleepNet: Adaptive Spatial-Temporal Graph Convolutional Networks for Sleep Stage Classificat...

GraphSleepNet:AdaptiveSpatial-TemporalGraphConvolutionalNetworksforSleepStageClassificat...睡眠阶段分类对睡眠评估和疾病诊断至关重要。然而，如何有效地利用不同睡眠阶段的大脑空间特征和过渡信息仍然是一个挑战。特别是，由于对人类大脑的认识有限，为睡眠阶段的分类预先定义一个合适的大脑空间连接结构仍然是一个悬而未决的

西西弗的小蚂蚁·2022-12-07 08:26

[ConvLSTM] Convolutional LSTM Network: A Machine Learning Approach for Precipitation Nowcasting阅读笔记

1、主要创新相比于FC-LSTM，引入卷积层，1）可以充分利用空间关联，2）能够输出图像序列，3）减少参数冗余2、网络1）输入时空序列，特征数目=P，图像大小=MxN，即2）输出3）网络设计i:inputgate,f:forgetgate,c:cellstatus,h:finalstate,o:outputgate,*:convolutionoperator,o:Hadamardproduct->

emergency_rose·2022-12-07 02:39

【论文】Convolutional Two-Stream Network Fusion for Video Action Recognition

ConvolutionalTwo-StreamNetworkFusionforVideoActionRecognition双流网络的不足空间融合融合方式融合位置时间融合3DConv和3DPooling网络架构融合输入双流网络的不足CNN在别的领域已经取得了巨大的成功，但在动作识别领域却不尽人意，作者认为该领域在当时存在两个问题：（1）数据集太小。动作识别中除了图像信息还包含运动和视角各种信息，需要

Andrearn·2022-12-06 18:12

SegNeXt: Rethinking Convolutional Attention Design for Semantic Segmentation

SegNeXt:RethinkingConvolutionalAttentionDesignforSemanticSegmentationMeng-HaoGuo,Cheng-ZeLu,QibinHou,Zheng-NingLiu,Ming-MingCheng,Shi-MinHuNeurIPS2022Abstract我们提出了一个简单的卷积神经网络架构用于语义分割领域。由于Self-attentio

路飞大魔王·2022-12-06 18:05

SegNeXt: Rethinking Convolutional Attention Designfor Semantic Segmentation重新思考卷积注意力设计

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2209.08575.pdf代码地址：GitHub-Visual-Attention-Network/SegNeXt:OfficialPytorchimplementationsfor"SegNeXt:RethinkingConvolutionalAttentionDesignforSemanticSegmentation"(NeurIPS20

donkey_1993·2022-12-06 18:00

论文阅读笔记：《U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation》

论文阅读笔记：《U-Net:ConvolutionalNetworksforBiomedicalImageSegmentation》论文下载地址：U-Net转载请注明：https://blog.csdn.net/weixin_42143615/article/details/108910548一、论文简介在本文中，作者提出了一种网络结构和训练策略，它依赖于充分利用数据增强技术来更高效地使用带有标签

L_彳亍·2022-12-06 16:13

GNN论文笔记： Graph Neural Networks with convolutional ARMA filters

0摘要流行的图神经网络基于多项式谱滤波器实现图的卷积运算。在本文中，我们提出了一种新的图卷积层，其灵感来自自回归移动平均(ARMA)滤波器.与多项式滤波器相比，它提供了更灵活的频率响应，更鲁棒的噪声，并更好地捕捉全局图结构。我们提出了一种用递归和分布式公式实现ARMA滤波器的图神经网络，获得了一个有效训练的卷积层，该卷积层位于节点空间，并可以在测试时转移到新的图中。我们进行频谱分析，研究提出的AR

UQI-LIUWJ·2022-12-06 10:58

Graph Convolutional Networks for HyperspectralImage Classification

代码：https://github.com/danfenghong/IEEE_TGRS_GCNhttps://github.com/danfenghong/IEEE_TGRS_GCNminiGCN相较于之前GCN的优势：GCN要一次性输入全部特征信息，计算量大、梯度下降慢，而miniGCN可以采用小样本采样。GCN和CNN比较：１）CNN输入是块输入，GCN输入是像素和代表像素点关系的邻接矩阵２）

CCRJ·2022-12-05 22:26

【论文阅读】Learning Traffic as Images: A Deep Convolutional ... [将交通作为图像学习: 用于大规模交通网络速度预测的深度卷积神经网络]（2）

【论文阅读】LearningTrafficasImages:ADeepConvolutionalNeuralNetworkforLarge-ScaleTransportationNetworkSpeedPrediction[将交通作为图像学习:用于大规模交通网络速度预测的深度卷积神经网络]（2）2.Methods2.1.ConvertingNetworkTraffictoImages（网络流量转化

炎武丶航·2022-12-05 12:13

论文阅读——Deformable Convolutional Networks

DeformableConvolutionalNetworks可变形卷积网络 fromMSRAPaperCodeAbstract受限于卷积操作本身具有固定的几何结构，卷积神经网络仅能建模几何变换。本文则引入了两个新的模块来增强CNN的模型变换能力，分别是可变形卷积（deformablepooling）和可变形RoI池化(deformableRoIpooling)，通过增加偏移量来增加空间采样位置，

黄小米吖·2022-12-05 09:20

MR-based synthetic CT generation using a deep convolutional neural networkmethod文章详解

电脑断层扫描（ComputedTomography简称(CT):它是用X射线照射人体，由于人体内不同的组织或器官拥有不同的密度与厚度，故其对X射线产生不同程度的衰减作用，从而形成不同组织或器官的灰阶影像对比分布图，进而以病灶的相对位置、形状和大小等改变来判断病情。CT由于有电脑的辅助运算，所以其所呈现的为断层切面且分辨率高的影像。磁共振造影术（MagneticResonanceImaging）简称

Orange_sparkle·2022-12-05 01:54

论文笔记-ON THE RELATIONSHIP BETWEEN SELF-ATTENTION AND CONVOLUTIONAL LAYERS

论文信息标题：ONTHERELATIONSHIPBETWEENSELF-ATTENTIONANDCONVOLUTIONALLAYERS作者：Jean-BaptisteCordonnier,AndreasLoukas&MartinJaggi机构：EcolePolytechniqueFederaledeLausanne(EPFL)出处：ICLR2020代码链接https://github.com/ep

kingsleyluoxin·2022-12-04 20:21

SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS 论文/GCN学习笔记

1前置知识：卷积与CNN该内容在论文中并没有涉及，但理解卷积和CNN对于GCN的理解有帮助，因为GCN是将CNN推广到新的数据结构：graph上面。1.1与1.2的内容均来自视频：https://www.bilibili.com/video/BV1VV411478E/?spm_id_from=333.880.my_history.page.click&vd_source=9e34c29511733

Dodo·D·Caster·2022-12-04 14:04

论文阅读：SCDNET: A novel convolutional network for semantic change detection in high resolution optical

SCDNET:一种用于高分辨率光学遥感图像变化检测网络变化检测新的网络架构SCD的局限性提出的SCDNET架构网络结构多尺度空洞卷积模块注意力机制LOSS函数实验结论变化检测变化检测(ChangeDetection)主要是捕获同一地区在不同时间的地物变化信息。CD流程主要包括三个步骤：预处理、变化分析和差异图生成。根据输出变化图中需要的语义标签信息的类型，CD分为两类：二进制变化(BCD)和语义变

Jkxzt1314·2022-12-04 03:11

论文速读：Online Convolutional Re-parameterization

Codesareavailableathttps://github.com/JUGGHM/OREPA_CVPR2022.AbstractStructuralre-parameterizationhasdrawnincreasingattentioninvariouscomputervisiontasks.Itaimsatimprovingtheperformanceofdeepmodelswith

Phoenixtree_DongZhao·2022-12-03 11:41

【卷积网络】DO-Conv: Depthwise Over-parameterized Convolutional Layer论文速读笔记

文章目录基本信息核心逻辑优势基本信息论文：https://arxiv.org/pdf/2006.12030.pdf代码：https://github.com/yangyanli/DO-Conv核心逻辑上图是卷积核在一个滑动窗口区域上的一次标准卷积操作，注意这里没有滑动的过程，就是一次卷积操作。其中M和N是卷积核在两个spatial方向上的大小，比如我们一般使用3*3卷积核，那这里就是M=3和N=3

qq_43004066·2022-12-03 11:09

论文阅读 Convolutional 2D Knowledge Graph Embeddings

Convolutional2DKnowledgeGraphEmbeddings卷积二维知识图谱嵌入摘要：知识图的链接预测是预测实体之间缺失关系的任务。

勤劳的复读机·2022-12-03 08:57

Structured Attention Guided Convolutional Neural Fields for Monocular Depth Estimation 论文理解

论文markdown目标：论文理解论文序列2）StructuredAttentionGuidedConvolutionalNeuralFieldsforMonocularDepthEstimation目标：单目相机的rgb图->单目相机的深度图之前写阅读DepthMapPredictionfromaSingleImageusingaMulti-ScaleDeepNetwork论文的感想，因为网络架

夕阳染色的坡道·2022-12-03 08:03

4.Deep Convolutional Neural Fields for Depth Estimation from a Single Image

论文在这儿本篇论文的优势：①我们不采用任何这些启发式方法改进我们的结果，但我们就相对误差而言取得了更好的结果。②为了克服过拟合，其他方法必须收集数以百万计的带有附加标签的图像训练他们的模型。一个可能的原因是，他们的方法捕捉到绝对像素的位置信息，他们可能需要一个非常大的训练集覆盖所有可能的像素布局。相比之下，我们只使用没有任何额外数据的标准训练集，但我们获得相媲美，甚至更好的性能。③我们的模型只有一

いしょ·2022-12-03 08:02

Paper翻译：《Apple Leaf Diseases Recognition Based on An Improved Convolutional Neural Network》

论文名称：《AppleLeafDiseasesRecognitionBasedonAnImprovedConvolutionalNeuralNetwork》论文作者：YanQ,YangB,WangW,etal.发表期刊：Sensors,2020,20(12):3535.论文总结：ResearchGap:改进VGG16（VGG16+BN+GAP）对苹果叶部病害进行检测Importance：VGG16

JasonYangQ·2022-12-03 08:27

（2015年CVPR）Deep Convolutional Neural Fields for Depth Estimation from a Single Image 翻译

深卷积神经领域对于单幅图像的深度估计FayaoLiu1,ChunhuaShen1，2,GuoshengLin1，21澳大利亚阿德莱德大学的2澳大利亚机器人视觉中心摘要：在这项工作中，我们考虑单幅单目图像的深度估计问题。这是一项艰巨的任务，由于没有合适的深度线索，例如：立体匹配，运动等。以前的工作一直专注于利用几何先验或用带有手工制作特征的额外信息来源。最近，有越来越多的证据表明，对于各种视觉应用，

peiyanting1990·2022-12-03 08:56

Multi-target detection method based on YOLOv4convolutional neural network（基于YOLOv4卷积神经网络的多目标检测方法）

链接：Multi-targetdetectionmethodbasedonYOLOv4convolutionalneuralnetworkMulti-targetdetectionmethodbasedonYOLOv4convolutionalneuralnetwork基于YOLOv4卷积神经网络的多目标检测方法JinhuiLiu1*1DepartmentofInformation,Beijing

知欧zhou·2022-12-03 08:55

Deep Convolutional Network Cascade for Facial Point Detection

DeepConvolutionalNetworkCascadeforFacialPointDetectionYiSun1XiaogangWang2,3XiaoouTang1,31DepartmentofInformationEngineering,TheChineseUniversityofHongKong2DepartmentofElectronicEngineering,TheChineseU

moggyna·2022-12-03 08:25

Deep Convolutional Neural Fields for Depth Estimation from a Single Image

主要贡献：通过探索CNN和连续CRF，提出了深度卷积神经场模型用于深度估计。考虑到深度值的连续性质，可以解析计算概率密度函数中的分区函数，因此我们可以直接求解对数似然优化而无需任何近似。可以在反向传播训练中精确计算梯度。而且，由于存在封闭形式的解决方案，解决用于预测新图像深度的MAP问题是非常有效的。在一个深度CNN框架中共同学习CRF的一元势函数和二元势函数，并使用反向传播对其进行了训练。所提出

NortheastSouthwest·2022-12-03 08:19

图解CNN：通过100张图一步步理解CNN

图解CNN：通过100张图一步步理解CNN作者：@BrandonRohrer，链接：http://brohrer.github.io/how_convolutional_neural_networks_work.html

v_JULY_v·2022-12-03 06:35

【SegNeXt: Rethinking Convolutional Attention Design for Semantic Segmentation论文解读】

SegNeXt:RethinkingConvolutionalAttentionDesignforSemanticSegmentation论文解读前言0.摘要1.introduction2.relatedwork3.method3.1encoder3.2decoder4.experiment论文解读)前言本文提出了卷积注意力以取得和自注意力在语义分割领域相同的效果。实际上就是试图把transfom

Wan-yuming·2022-12-03 01:25

【论文翻译】Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation_2

论文题目：FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation论文来源:FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation_2015_CVPR翻译人：BDML@CQUT实验室FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation用于语义分割的全卷积网络Jonat

大数据机器学习实验室·2022-12-02 19:23

【论文翻译】Fully Convolutional Networks for semantic Segmentation

FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentationJonathanLong∗EvanShelhamer∗TrevorDarrellUCBerkeley{jonlong,shelhamer,trevor}@cs.berkeley.eduJonathanLong∗EvanShelhamer∗TrevorDarrellUCBerkeley{jonlong,

大数据机器学习实验室·2022-12-02 19:53

《MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile VisionApplications》中文翻译

摘要：我们为移动和嵌入式视觉应用程序提出了一类名为mobilenet的高效模型。mobilenet基于一种流线型的架构，使用深度可分离卷积来构建轻量级的深度神经网络。我们引入了两个简单的全局超参数，可以有效地在延迟和准确性之间进行权衡。这些超参数允许模型构建者根据问题的约束为他们的应用程序选择合适大小的模型。我们在资源和准确性的权衡上进行了大量的实验，并显示了与其他流行模型相比的强大性能Image

松言伊·2022-12-02 18:47

【U-Net2015】U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation mage Segmentation

U-Net:ConvolutionalNetworksforBiomedicalmageSegmentation生物医学图像语义分割的卷积神经网络arXiv:1505.04597v1[cs.CV]18May2015文章地址：https://arxiv.org/abs/1505.04597代码地址：https://github.com/Jack-Cherish/Deep-Learning/tree/

不会声调的博er·2022-12-02 18:44

论文阅读笔记（四十一）：U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation

Abstract.Thereislargeconsentthatsuccessfultrainingofdeepnetworksrequiresmanythousandannotatedtrainingsamples.Inthispaper,wepresentanetworkandtrainingstrategythatreliesonthestronguseofdataaugmentationt

__Sunshine__·2022-12-02 18:43

ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices （翻译）

ShuffleNet：一种用于移动设备的高效卷积神经网络XiangyuZhang∗XinyuZhou∗MengxiaoLinJianSunMegviiInc(Face++){zhangxiangyu,zxy,linmengxiao,sunjian}@megvii.com摘要我们介绍了一种计算效率极高的CNN体系结构，名为ShuffleNet，它专门为计算能力非常有限的移动设备（例如10-150MF

黑子小明·2022-12-02 18:40

【Caffe】Caffe: Convolutional architecture for fast feature embedding

明天去哪·2022-12-02 18:36

U-Net-Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation论文翻译——中文版

文章作者：Tyan博客：noahsnail.com|CSDN|简书声明：作者翻译论文仅为学习，如有侵权请联系作者删除博文，谢谢！翻译论文汇总：https://github.com/SnailTyan/deep-learning-papers-translationU-Net:ConvolutionalNetworksforBiomedicalImageSegmentation摘要许多人都赞同深度网

SnailTyan·2022-12-02 18:31

Caffe: Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding

Caffe:ConvolutionalArchitectureforFastFeatureEmbedding1.Caffehttps://caffe.berkeleyvision.org/Caffeisadeeplearningframeworkmadewithexpression,speed,andmodularityinmind.ItisdevelopedbyBerkeleyAIResearc

Yongqiang Cheng·2022-12-02 18:27

图像分割论文阅读笔记——U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation

文章来源https://paperswithcode.com/paper/u-net-convolutional-networks-for-biomedical标题U-Net:ConvolutionalNetworksforBiomedicalImageSegmentationU-Net

不喜欢敲代码的小白·2022-12-02 16:30

(7) Human Pose Estimation : 串联结构：Convolutional Part Heatmap Regression

HumanposeestimationviaConvolutionalPartHeatmapRegressionECCV2016readingtime:2019/09/10paperaddress:https://arxiv.org/pdf/1609.01743.pdf文章使用了CNN级联结构学习人体部件关系和空间上下文信息，在眼中遮挡的情况下也能保持鲁棒性。结构：detection-follow

滴水藏海NQZ·2022-12-02 14:19

Fully Convolutional DenseNets for Semantic Segmentation

论文：https://arxiv.org/abs/1611.09326代码：https://github.com/SimJeg/FC-DenseNet摘要典型的分割体系结构由下列部分组成：（a）负责提取粗略语义特征的下采样路径;（b）训练上采样路径以将模型输出的分辨率恢复至输入图像分辨率大小;（c）处理模块（例如，条件随机场）来优化模型预测。（可选）本文扩展DenseNet为全卷积网络来处理语义分

PartyPartyAnimal·2022-12-02 13:48

keras：Convolution2D与Conv2D

关系总体区别：Convolution2D=Conv2D参考来源：源文件github.keras.layder.convolutional#AliasesConvolution1D=Conv1DConvolution2D

我爱写BUG·2022-12-02 11:47

keras中的Convolution1D

接下来就说下Convolution1D的使用了，Convolution1D一维卷积，主要用于过滤一维输入的相邻元素，官方文档是这样的1keras.layers.convolutional.C

bebr·2022-12-02 11:46

Predicting Depth, Surface Normals and Semantic Labels with a Common Multi-Scale Convolutional Archit

PredictingDepth,SurfaceNormalsandSemanticLabelswithaCommonMulti-ScaleConvolutionalArchitecture论文阅读笔记本文发表于2015ICCV。代码在http://cs.nyu.edu/̃deigen/dnl/1.Introduction本文用一个模型解决了三个问题：1.深度估计2.表面法向估计3.语义标注像素图可

QiuDi666·2022-12-02 11:16

Keras中Conv1D和Convolution1D的区别

在Keras中有的人用从keras.layers.convolutional导入的Conv1D，而有的人用从keras.layers导入的Convolution1D，这仅仅是keras版本不同的原因，在

bebr·2022-12-02 11:16

keras中Convolution1D的使用

接下来就说下Convolution1D的使用了，Convolution1D一维卷积，主要用于过滤一维输入的相邻元素，官方文档是这样的keras.layers.convolutional.Co

momaojia·2022-12-02 11:15

keras中Convolution1D的使用（CNN情感分析yoom例子四） && Keras 1D,2D,3D卷积