deeper

U2net:Going deeper with nested u-structure for salient object detection

u2net是目前stable-diffusion-webui默认的抠图算法，但是在电商图场景实测下来，效果是很一般的。1.introduction1.能否设计一个新的网络用语SOD，允许从头训练；2.保持高分辨率特征图的同时网络更深。U2net是一种为SOD设计的两级嵌套U结构，不使用图像分类的预训练骨干网络，在底层设计了一种新颖的ResidualU-blocks，能够提取多尺度特征而不降低特征图

Kun Li·2024-02-01 08:33

WEB3.0新世界的入口：Deeper Network

12月9日，美国国会举行听证会讨论WEB3.0和区块链技术等热点概念。值得关注的是，议员们普遍对WEB3.0表达了宽容的接纳态度，部分美国科技创新者由此认为，WEB3.0可能成为硅谷的“新风口”。互联网从业者对WEB3.0并不陌生。WEB的意思是全球互联互通的网络，本质上就是通过网络渠道进行信息传播。WEB1.0时代我们只是信息的浏览者，可用的工具只有粗糙的网页。WEB2.0时代，用户开始扮演信息

Web303·2023-12-31 15:43

GoogleNetv1：Going deeper with convolutions更深的卷积神经网络

文章目录GoogleNetv1全文翻译论文结构摘要1引言2相关工作3动机和高层考虑稀疏矩阵4结构细节引入1x1卷积核可以减少通道数5GoogleNet6训练方法7ILSVRC2014分类挑战赛设置和结果8ILSVRC2014检测挑战赛设置和结果9总结论文研究背景、成果及意义论文图表GoogleNetv1全文翻译论文结构摘要我们提出了一种代号为Inception的深度卷积神经网络架构，它负责在201

源代码•宸·2023-12-29 00:42

【源码复现】《Towards Deeper Graph Neural Networks》

目录1、论文简介2、论文核心介绍2.1、基本概述2.2、模型介绍3、源码复现3.1、torch复现3.2、DGL复现1、论文简介论文题目——《TowardsDeeperGraphNeuralNetworks》论文作者——MengLiu,HongyangGao&ShuiwangJi论文地址——TowardsDeeperGraphNeuralNetworks源码——源码链接2、论文核心介绍2.1、基本

鲸可落·2023-12-18 18:58

如何用Deeper打开Mac程序里的显示完整工具栏？

怎样用Deeper打开Mac程序里的显示完整工具栏？这个问题看似很简单，但是如果我们不能掌握其中的小技巧，就会花费我们双倍甚至更多的时间。

153mac·2023-12-04 02:22

DeepViT: Towards Deeper Vision Transformer

nowherespyfly·2023-09-19 13:29

Re46：读论文 DAGNN Towards Deeper Graph Neural Networks

TowardsDeeperGraphNeuralNetworks模型简称：DAGNN本文是2020年KDD论文，下载地址是https://www.kdd.org/kdd2020/accepted-papers/view/towards-deeper-graph-neural-networks

诸神缄默不语·2023-09-19 12:38

Going Deeper with Embedded FPGA Platform for Convolutional Neural Network. 深鉴科技文章调研

1.全连接层和SVD算法全连接层相当于卷积核大小与输入featuremap大小一致，卷积核个数与全连接层神经元个数一致的一个卷积层。全连接层的实现方法上没有难度，难点在于大量的权重数据存储。VGG16各层数据量如上图所示为VGG16中各层所包含featuremap的数据量以及权重数据量。可以清晰的看到，FC第一层的featuremap（即图中的memory）数据量仅为4096个数据，而该层的权重数

Qmshao·2023-09-16 02:48

深度学习奠基之作GoogLeNet解读《Going Deeper with Convolutions》(现代卷积神经网络/经典卷积神经网络/网络结构/原理解读)下篇

上篇深度学习奠基之作GoogLeNet解读《GoingDeeperwithConvolutions》(现代卷积神经网络/经典卷积神经网络/网络结构/原理解读)上篇_会害羞的杨卓越的博客-CSDN博客6、GoogLeNet所谓的GoogLeNet就是一大堆的Inception块的堆叠，这点和VGG本质没有太多区别5段，9个Inception块GoogLeNet一共使用了9个Inception块和全局

会害羞的杨卓越·2023-08-23 11:28

数据在内存中的存储（deeper）

数据在内存中的存储（deeper）一.数据类型的详细介绍二.整形在内存中的存储三.浮点型在内存中的存储一.数据类型的详细介绍类型的意义：使用这个类型开辟内存空间的大小（大小决定了使用范围）如何看待内存空间的视角

S_allnight_5740·2023-08-23 02:22

python生成器有几种写法,python生成器函数例子

本文部分参考：Python迭代器，生成器–精华中的精华https://www.cnblogs.com/deeper/p/7565571.html一迭代器和可迭代对象迭代器是访问集合元素的一种方式。

阳阳2013哈哈·2023-08-18 13:45

KNOW MORE, LOVE DEEPER

Everysocietyisreallygovernedbyhiddenlaws,byunspokenbutprofoundassumptionsonthepartofthepeople,andoursisnoexception.…Thoughwedonotwhollybelieveityet,theinteriorlifeisareallife,andtheintangibledreamsofp

oneself哒哒·2023-08-03 22:11

菜鸟笔记之《Deeper Insights into Graph Convolutional Networks for Semi-Supervised Learning》

这篇论文是关于图卷积网络应用在半监督学习方面的深度见解，图卷积网络的理解提供了独特的视角，同时在原始模型的基础上提出了改进，出自香港理工大学，是一篇好文。作者思路很清晰，我将按照文章结构分以下几个方面进行浅析：GCN的理解，模型，实验。GCN理解篇基于图的半监督学习模型是通过寻找图结构和数据特征之间的连接模型进行学习。GCN的图卷积算子本质上是拉普拉斯平滑的特殊形式，同时也是GCN得以有效的主要原

mying_三丘·2023-06-18 02:35

【需要升入理解】React deeper* into Components & React Internals

这里涉及很多去优化app的内容，在实践不足的情况下理解会比较局限，最好可以在反复实践过程中回头理解和尝试优化自己的程序。AbetterprojectstructurecomponentscontsainersassetssplittinganappintocomponentsimportReactfrom'react'importPersonconstpersons(props)=>props.p

33jubi·2023-04-13 17:05

李宏毅机器学习（十六）Why Deep

为什么Deeper更好，我们神经网络层数多，因为参数多，当然也表现得更好插图1我们比较胖短型和深瘦型，哪个有优势呢，我们需要在相同的参数量下进行比较插图2我们比较2种形状，当高瘦型是5*2K个神经元时，

ca8519be679b·2023-04-01 11:24

Character-Level Language Modeling with Deeper Self-Attention 论文笔记

1,Self-Attention，用了Transformerarchitecture2,Deep，64个Transformerlayers3,加AuxiliaryLossesA，MultiplePositions对于CNN，在最后一层输出的每一个位置都进行预测。常规操作。B，IntermediateLayerLoss中间层的特征也进行预测。但是会调整中间层预测的Loss。C，MultipleTar

panda1942·2023-03-20 00:36

达摩院开源人脸检测榜首模型MogFace

01开源论文链接https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/papers/Liu_MogFace_Towards_a_Deeper_Appreciation_on_Face_Detection_CVPR

turingbooks·2023-02-17 12:07

SiamDW阅读笔记：Deeper and Wider Siamese Networks for Real-Time Visual Tracking

context=cs跟踪部分的代码也放出来了：https://gitlab.com/MSRA_NLPR/deeper_wider_siamese_trackers/tree/master/提出问题：基于孪生网络的跟踪大部分的主干网络都是

Fan72·2023-01-27 10:20

实体解析/实体匹配：DeepER—Distributed Representations of Tuples for Entity Resolution文章阅读笔记

DistributedRepresentationsofTuplesforEntityResolution写在前面：个人理解，如有错误请指出1INTRODUCTIONER困难：随之而来的困难是大数据的规模、数量和来源的多样性迅速增加。典型的ER任务流程STEP1：将实体对标注为匹配和非匹配。（人工标注数据集）STEP2：利用标记数据学习规则/ML模型。（用训练集进行模型训练，其中规则可以基于领域知

赶不上趟嗷·2023-01-27 10:16

Going Deeper with Convolutions——GoogLeNet论文翻译

GoingDeeperwithConvolutionsAbstractWeproposeadeepconvolutionalneuralnetworkarchitecturecodenamedInceptionthatachievesthenewstateoftheartforclassificationanddetectionintheImageNetLarge-ScaleVisualRecog

流年寂寞了沧桑·2023-01-26 12:55

Going Deeper with Convolutions——GoogLeNet论文翻译——中文版

文章作者：Tyan博客：noahsnail.com|CSDN|简书翻译论文汇总：https://github.com/SnailTyan/deep-learning-papers-translationGoingDeeperwithConvolutions摘要我们在ImageNet大规模视觉识别挑战赛2014（ILSVRC14）上提出了一种代号为Inception的深度卷积神经网络结构，并在分类和

SnailTyan·2023-01-26 12:24

什么是轻量化，轻量化模型is all your need hhh

其实学了几个小月，我们肯定知道，MLP有多deeper，卷积层有多少层呀抑或是Transformer架构，大量的参数，只能用huge来描述，可实际上我们的设备，有时候并没有服务器那么厉害，所以人们就想着能不能在不改变

：）�东东要拼命·2023-01-06 07:31

社区 | Deeper开发者社区2022年第一次全球开发者线上会议顺利举行

Deeper开发者社区于2022年2月13号晚上九点(UTC+8)顺利举行第一次开发者会议。

Web303·2022-12-28 12:48

KDD20: DAGNN Towards Deeper Graph Neural Networks

1.modelDAGNN的思想也比较简单：SGC的升级版本，考虑了不同感受野（通过拼接）。SSGC是通过求和。1.X先通过MLP降维得到Z，这个Z进行多次传播得到Hk。2.将Z，H拼接。ZH的维度都是类别的维度c3.同时采用了一个projectvector（实际上还是一个降维的，作者自己用PyG实现时还是采用了Linear实现降维。DGL版本则是通过Parameter(torch.tensor)更

Complicated__76·2022-12-25 15:25

详细介绍Deeper Text Understanding for IR with Contextual Neural Language Modeling

若年封尘·2022-12-25 15:24

深度学习 | MATLAB Deep Learning Toolbox Deeper Networks 创建

深度学习|MATLABDeepLearningToolboxDeeperNetworks目录深度学习|MATLABDeepLearningToolboxDeeperNetworksDeeperNetworks创建类比深度网络深度记忆原理深度学习层输入层卷积和全连接层序列层激活层归一化、丢弃和裁剪层池化和去池化层组合层输出层参考资料致谢MATLABDeepLearningToolbox是深度学习工具

机器学习之心·2022-12-14 16:26

Deeper引领WEB3.0世界：去中心化、安全性和超高速率的统一

WEB3.0世界最引人注目的话题，莫过于DeeperPico硬件设备的热卖。据美国众筹网站kickstarter最新数据显示，Pico的总销售额已接近120万美元，风靡美国数字发烧友市场。产品走俏的原因，自然离不开独特的功能：尺寸大小不及充电宝，但是具备了企业级的网络安全防护功能。用户可以轻松完成电脑和手机等电子终端与Pico的在线链接，进而一键过滤垃圾信息，保障用户个人的数据和隐私安全，家庭网络

Web303·2022-12-12 14:01

WIDER FACE六项第一！阿里达摩院提出MogFace：人脸检测新工作 | CVPR 2022

TowardsaDeeperAppreciationonFaceDetection1.论文链接：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/papers/Liu_MogFace_Towards_a_Deeper_Appr

Amusi（CVer）·2022-12-10 00:30

【网络结构】GoogLeNet inception-v1:Going deeper with convolutions论文笔记

目录0.论文链接1.概述2.inception3.GoogleNet参考链接@0.论文链接1.概述 GoogLeNet是谷歌团队提出的一种大体保持计算资源不变的前提下，通过精妙的设计来增加网络的深度和宽度，基于Hebbian法则和多尺度处理来进行设计，在ILSVRC2014中获得了分类和检测第一的好成绩。通过实验，可以发现神经网络的效果可以通过网络更深、更宽来提升。但也有两个很明显的问题：过

weixin_30871293·2022-12-09 04:17

论文阅读： Going deeper with convolutions

论文阅读：Goingdeeperwithconvolutions这是关于ILSVRC2014的优胜者GoogleNet的论文，论文详细地讲解了这个模型的核心模块**”Inception"**结构是如何提出的，实际上对于作者说的”稀疏性“,实在是没有理解。由此先写下自己理解的部分。1、摘要作者提出了一种”Inception“的结构来提升深度卷积神经网络的性能，并在ILSVRC2014中获得了成功。该

萌笙·2022-12-09 04:14

Inception-v1 Going Deeper with Convolutions

本文用于记录自己的学习过程，以及以前重点总结，若有错误，希望指出。对卷积更深入的认识0.摘要部分：Inception结构的主要特点在网络内部提高计算机资源的利用率。在增加网络宽度和深度的同时，保持网络的预计的计算资源消耗不变，即控制运算成本。为了优化结构，架构是基于Hebbianprinciple和multi-scaleprocessing的。GoogleNet中运用了这个结构。Inception

搬砖没人要·2022-12-09 04:42

论文精度与分析：Inception V1: Going Deeper with Convolutions

1.按论文章节回顾具体内容Abstract 我们提出了一种名为Inception的深度卷积网络结构，它在ILSVRC14的分类和检测任务上达到了SOTA的效果。这个网络的特征是他提升了网络内部计算资源的利用率。通过精细的设计，我们在提升了网络的宽度和深度的同时保持了计算量不变。为了提升网络输出的质量，网络结构的决策是基于Hebbian原则和多尺度处理的直观性。在我们提交的ILSVRC14中，有一

独孤呆博·2022-12-09 04:11

Inception-V1（Going deeper with convolutions）

GoogleNet模型随着神经网络层数的加深，有不可避免的带来过拟合和计算量增大的困扰，谷歌团队为了减少计算量和避免过拟合，提出了Inception模型，也叫作GoogLeNet。并在2014年，ImageNet挑战赛(ILSVRC14)中，GoogLeNet获得了第一名。GoogLeNet模型结构的特点是网络层数更深了。随着谷歌团队的研究，Inception历经了V1、V2、V3、V4等多个版本

chairon·2022-12-09 04:41

Inception-v1论文拜读：Going deeper with convolutions

原文链接：https://arxiv.org/pdf/1409.4842v1.pdf文章目录0摘要1介绍2相关工作3动机和高层次的考虑4架构细节5GoogleNet6训练方法7ILSVRC2014分类挑战的设置和结果7ILSVRC2014检测挑战的设置和结果9结论0摘要我们提出了一个代号为Inception的深度卷积神经网络架构，负责在ImageNet2014年大型视觉识别挑战(ILSVRC14)

Pluto534·2022-12-09 04:39

Going Deeper with Convolutions

参考链接:https://cloud.tencent.com/developer/article/1338331https://zhuanlan.zhihu.com/p/42124583https://blog.csdn.net/sunlianglong/article/details/79956734https://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/50

Maragleangel·2022-12-09 04:39

Inception V1：Going deeper with convolutions

参考来源：http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/40759903https://www.cnblogs.com/jie-dcai/p/5727122.htmlhttp://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/51052847http://blog.csdn.net/mounty_fsc/arti

Indus_permanent·2022-12-09 04:38

Inception v1(Going deeper with convolutions)论文总结

摘要：文章提出了深层卷积网络的基础结构--Inception，提高了网络计算资源的利用率，提出了模型的典型实例--GoogLeNet(具有22层)。1.引言：一系列新的想法、算法、网络结构使图像识别和目标检测有了很大的进步。GoogLeNet比克里热夫斯基Krizhevsky等人两年前的获奖架构参数更少，同时也更准确得多。目标检测方面的进步并不是仅仅来自使用深度网络或更大的模型，而是来自深度架构和

Ccendoc·2022-12-09 04:34

脉冲神经网络（SNN）论文阅读（一）-----Going Deeper With Directly-Trained Larger Spiking Neural Networks

原文链接：https://blog.csdn.net/qq_43622216/article/details/123591425GoingDeeperWithDirectly-TrainedLargerSpikingNeuralNetworks说明相关信息主要贡献启发AbstractIntroductionRelatedWorkSNN学习算法：深度神经网络（DNN）中的梯度消失或爆炸：正则化：Ma

lan人啊·2022-11-30 18:34

论文阅读——U^2-Net:Going deeper with nested U-structure for salient object detection

U^2-Net:GoingdeeperwithnestedU-structureforsalientobjectdetectionAbstract本文提出一种简洁高效的目标显著性检测框架——U2Net。U2Net包含两层嵌套的UNet结构，具有以下优点： （1）在本文提出的残差U形模块（RSU)中通过不同尺寸感受野的混合可以有效捕获不同尺度的上下文信息； （2）RSU模块中的池化操作在不显著增加计

黄小米吖·2022-11-30 18:04

【论文阅读】GoogLeNet——Going Deeper with Convolutions

文章目录论文阅读模型图示代码实现modeltrainpredict实验结果论文阅读感谢P导GoingDeeperwithConvolutions网络中的亮点:引入了Inception结构（融合不同尺度的特征信息)每个分支得到的特征矩阵宽和高必须相同(padding、stride)，之后延深度拼接每个Inception的输入长宽和输出长宽也是一致的1、basedontheHebbianprincip

每个人都是孙笑川·2022-11-30 18:04

启发主义——深入神经网络（Inceptionism: Going Deeper into Neural Networks）

启发主义——深入神经网络（Inceptionism:GoingDeeperintoNeuralNetworks）传统的深度学习方法常用于根据数据标签学习分类、识别物体，或是学习数据或隐层的分布从而生成新的数据。而2015年提出的启发神经网络合成它想合成的图像，则开启了一种新的研究角度。之后开源的Deepdream则更是掀起了新的浪潮。下面我们翻译一下这篇论文。人工神经网络已经在图像分类和语音识别方

纵心似水·2022-11-30 18:33

图像分类经典卷积神经网络—GoogLeNet论文翻译（纯中文版）—Going Deeper with Convolutions（走向更深的卷积神经网络）

图像分类经典论文翻译汇总：[翻译汇总]翻译pdf文件下载：[下载地址]此版为纯中文版，中英文对照版请稳步：[GoogLeNet纯中英文对照版]GoingDeeperwithConvolutions走向更深的卷积神经网络ChristianSzegedyGoogleInc.（谷歌）WeiLiuUniversityofNorthCarolina,ChapelHill（北卡罗来纳大学教堂山分校）Yangq

bigcindy·2022-11-30 18:03

【图神经网络论文整理】（九）—— DeeperGCN: All You Need to Train Deeper GCNs

作者信息：GuohaoLi,ChenxinXiong,AliThabet,BernardGhanem论文来源：ComputerVisionandPatternRecognition论文地址：https://arxiv.org/abs/2006.07739本文介绍的论文是《DeeperGCN:AllYouNeedtoTrainDeeperGCNs》。为了防止GCN梯度消失、过度平滑和过拟合等问题，能

咕嘟·2022-11-30 18:02

GoogLeNet：《Going deeper with convolutions》论文详解

【名字】1.标题中deep的双关含义：（1）以“Inceptionmodule”的形式引入的一种新层次的组织方式，境界更深（2）网络深度（depth）更深2.GoogLeNet名字起源：向LeNet致敬3.Inception名字起源：（1）《NetworkinNetwork》（2）Weneedtogodeeper（internetmeme）【作者】1.一作：ChristianSzegedy（谷歌资

HongyuJin·2022-11-29 05:23

【图像分类—GoogLeNet Inception V1】Going deeper with convolutions

一、论文翻译论文：GoingdeeperwithconvolutionsGoogleInceptionNet首次出现在ILSVRC2014的比赛中（和VGGNet同年），就以较大优势取得了第一名。它最大的特点就是控制了计算量和参数量的同时，获得了非常好的分类性能——top-5错误率6.67%。InceptionV1有22层深，比AlexNet的8层或者VGGNet的19层还要更深。但其大小却比Al

gkm0120·2022-11-29 05:23

Going deeper with convolutions----------（GoogLeNet）论文解读

Abstract：*作者提出了一个深度卷积神经网络结构用于ILSVRC2014，网络结构的主要特征是提升了网络内部的计算资源。十分小心地提升了网络的深度和宽度并且使计算的预期结果不变。网络结构设计基于Hebbian原则和多尺度的直觉处理。该网络被命名为GoogLenet并在分类和检测中评价其性能。1、introduction：GoogLeNet比AlexNet少12倍的参数然而准确率却更高。在目标

zhulei1109·2022-11-29 05:51

going deeper with convolutions （Googlenet网络解读）

http://www.gageet.com/2014/09203.php这个网址已都经把文章翻译好了，这里主要是说两点：1.Googlenet借鉴了networkinnetwork里的多层感知器结构，也就是convolution层的kernel_size=1，它的好处主要是体现在以下两方面:a.降维，解决计算瓶颈；b.提高神经网络的表达能力（多层感知器）。2.Googlenet有一点突破就是对数据

后脑勺·2022-11-29 05:47

[深度学习] Going Deeper with Convolutions（GooLeNet）阅读笔记

这是介绍Szegedy等人参加ILSVRC2014比赛中提出的网络结构（GooLeNet）的论文，在这里GooLeNet使用了22层的神经网络，获得了当年比赛中Classification和Detection项目的第一名。下面来详细的介绍这篇论文的内容。Abstract作者在论文中提出了一种新的名为Inception的深度神经网络结构，并在ILSVRC2014的classification和det

lhanchao·2022-11-29 05:47

初读GoogLeNet《Going Deeper with Convolutions》

最近研一上，正在上《神经网络》这门课程，老师推荐我们去阅读关于GoogLeNet的文章，GoogLeNet是2014年ImageNet挑战赛(ILSVRC2014)的冠军，《GoingDeeperwithConvolutions》是GoogLeNet系列的第一篇(论文地址)，本人最近刚好阅读完这篇论文，在此记录下自己的理解。简介GoogLeNet是一个包含22层隐含层的深度卷积神经网络，创新性地提

zxhohai·2022-11-29 05:15

GoogleNet :Going deeper with convolutions 论文阅读

这次读旁边拿了纸笔记录，感觉还是方便一些，之后再写篇博客总结一下加深印象。问题引出Goingdeeper考虑的问题：不在于训练数据、模型大小，希望得到新的模型结构；可以用于移动计算，需要考虑功率、内存使用等问题。NIN借鉴到的1*1卷积核：降维（当然也可以升维），减少参数和计算；增加深度、宽度，而没有明显性能损失。目前提高深度神经网络性能的方法：加大size→缺点：容易造成过拟合；计算复杂。→解决

Yan_Joy·2022-11-29 05:14

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