Convolutional 第23页

Visualizing and Understanding Convolutional Networks-ZFNet

博客转载自：http://www.cnblogs.com/taojake-ML/p/6287158.html在所有深度网络中，卷积神经网和图像处理最为密切相关，卷积网在很多图片分类竞赛中都取得了很好的效果，但卷积网调参过程很不直观，很多时候都是碰运气。为此，卷积网发明者YannLeCun的得意门生MatthewZeiler在2013年专门写了一篇论文，阐述了如何用反卷积网络可视化整个卷积网络，并进

hukai7190·2022-06-27 23:38

【课程笔记】李宏毅机器学习[10]：Convolutional Neural Network

本系列课程笔记为李宏毅2017,秋，台湾大学课程。视频网址链接：https://www.bilibili.com/video/av15889450/?p=19&t=1114更新日期：20200208CNN流程CNN应用![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20200209120052633.png?x-oss-process=image/watermar

tjwyj·2022-06-25 07:22

李宏毅机器学习作业3——Convolutional Neural Network

本作业来源于李宏毅机器学习作业说明，详情可看Homework3-ConvolutionalNeuralNetwork(友情提示，可能需要)作业要求作业要求：在收集来的资料中均是食物的照片，共有11类，Bread,Dairyproduct,Dessert,Egg,Friedfood,Meat,Noodles/Pasta,Rice,Seafood,Soup,andVegetable/Fruit.我们要

迷雾总会解·2022-06-25 07:50

李宏毅机器学习课程梳理【八】：Convolutional Neural Network(CNN)

文章目录摘要1CNN1.1理解Convolution1.2MaxPooling1.3Flatten&FullyConnectedFeedforwardNetwork2CNNinKeras3分析CNN的学习过程3.1分析Filter的工作3.2分析Neuron的工作3.3分析Output层4DeepDream&DeepStyle5总结与展望摘要上一篇文章介绍了基于三条观察的CNN架构，本篇文章介绍C

-Emmie·2022-06-25 07:50

李宏毅《机器学习》| 卷积神经网络(Convolutional Neural Network)（上）

目录一、为什么用CNN1.smallregion2.smallpatterns3.subsampling二、CNN架构三、ConvolutionPropetry1Propetry2问题思考：1、卷积的计算，怎么通过卷机提取特征的2、参数量的计算3、Pooling层的作用，有哪几种4、怎么减少卷积参数量一、为什么用CNNCNN常被用在影像处理上，能够用CNN完成的影像处理，当然也可以用一般的neur

哒卜琉歪歪·2022-06-25 07:18

让你秒懂李宏毅2020深度学习（四）—— CNN（Convolutional Neural network）

动图+独家思维导图！让你秒懂李宏毅2020深度学习（四）——CNN（ConvolutionalNeuralnetwork）系列文章传送门：文章目录动图+独家思维导图！让你秒懂李宏毅2020深度学习（四）——CNN（ConvolutionalNeuralnetwork）CNN（ConvolutionalNeuralNetwork）ThreePropertyforCNNtheorybase一张图搞定C

哨哨可不苕·2022-06-25 07:36

【深度学习基础】一文读懂卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)

文章目录1.基本概念2.卷积神经网络的结构2.1输入层2.2卷积层2.3池化层2.4全连接层2.5卷积神经网络的其它概念（1）感受野（2）padding（3）stride（4）Flatten（5）Dropout3.卷积神经网络之优缺点1.基本概念历史简单介绍CNN从90年代的LeNet开始，21世纪初沉寂了10年。直到2012年Geoffrey和他学生Alex在ImageNet的竞赛中，刷新了im

非晚非晚·2022-06-25 07:05

Convolutional Neural Network Hung-yi Lee 卷积神经网络李宏毅

ConvolutionalNeuralNetworkWhyCNNforimageThewholeCNNCNN–ConvolutionCNN-Colorfulimage彩色图像Convolutionv.s.FullyConnectedCNN-MaxPoolingFlattenCNNinKerasWhatdoesmachinelearn？Howabouthigherlayers?WhatdoseCNN

xianglingliwei·2022-06-25 07:04

李宏毅2021春季机器学习课程笔记5：Convolutional Neural Network(CNN)

文章目录1.ConvolutionalNeuralNetwork(CNN)1.1NeuronVersion1.2FilterVersionStory1.3Pooling1.ConvolutionalNeuralNetwork(CNN)CNN大多数应用于影像方面，例如给机器一张图片，让机器识别图片中是什么东西。一般首先要假设图形的大小都是一样的，再进行训练，目标用独热码的一个vector来yyy表示

Andy in boots·2022-06-25 07:03

Convolutional Neural Network（卷积神经网络）

Author：AXYZdong李宏毅《机器学习》系列参考视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV1Ht411g7Ef参考文档：DataWhale文档文章目录一、为什么CNN用于图像处理二、CNN架构三、卷积（Convolution）四、Convolution和FullyConnected之间的关系五、最大池化（MaxPooling）六、压平（Flatten）七、

AXYZdong·2022-06-25 07:02

YOLO系列（YOLOv1-YOLOv5）算法详细介绍和总结

网络结构YOLOv1的损失函数YOLOv1的问题YOLOv2YOLOv2在YOLOv1的基础上做了如下尝试1.BatchNormalization2.HighResolutionClassifier3.Convolutional

白羊by·2022-06-25 07:55

卷积神经网络训练准确率突然下降_详解卷积神经网络：手把手教你训练一个新项目...

作者：TirmidziAflahi原文链接：https://thedatamage.com/convolutional-neural-network-explained/TirmidziAflahiApril14,2019

weixin_39844525·2022-06-15 07:20

《人体姿态估计》经典文章回顾1：Convolutional Pose Machine

导读：人体姿态估计中常用的模式，就是用堆叠的漏斗模型去实现精密的关键点预测，并将上一阶段的预测结果用于当前阶段的先验知识，并以强制中间层监督的方式来解决梯度消失的问题。这一系列经典的操作，根源与这篇文章，即卷积姿态学习机，CPM。目录摘要介绍方法总结摘要Pose机为学习丰富的隐式空间模型提供了一个序列预测模型。这篇文章展示了一个姿态估计的系统设计，如何将卷积网络整合到pose机中以学习图像特征和图

烧技湾·2022-06-14 10:08

《SCA-CNN：Spatial and Channel-wise Attention in Convolutional Networks for Image Captioning》论文笔记

1.前言视觉上的attention已经被成功运用在了结构预测任务中。例如，visualcaptioning与questionanswering。现有的视觉attention模型都是基于空间的，既是重新加权最后一个卷积层的featuremap。其原理如下图所示，但是这样的或许并不能会很好符合attention的机制。文章中指出，基于CNN的原理，其所提取的featuremap具有spatial、ch

m_buddy·2022-06-10 07:37

ECA-Net: Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks

QilongWang,BangguWu,PengfeiZhu,PeihuaLi,WangmengZuo,&QinghuaHu(2019).ECA-Net:EfficientChannelAttentionforDeepConvolutionalNeuralNetworkscomputervisionandpatternrecognition.本文针对SENet通道注意力中降维产生的副作用进行了分析

我是一个对称矩阵·2022-06-07 12:24

图卷积网络(Graph Convolutional Networks, GCN)详细介绍

本文翻译自博客。在这篇博文中会为大家详细地介绍目前使用广泛的图神经网络——图卷积网络(GraphConvolutionalNetworks,GCN)的相关知识。首先将带领大家直觉上感受其工作原理，然后再介绍更深层的数学原理。为什么要使用图(Graph)？很多问题在本质是都可以表示为图的形式。在真实世界中，我们会发现很多数据其实是以图的形式存在的，比如分子网络，社交网络以及论文引用网络等等。基于图的

Worldora-·2022-06-05 07:33

【论文翻译 KDD2020】AM-GCN: Adaptive Multi-channel Graph Convolutional Networks 自适应多通道图卷积网络

文章目录摘要1引言2GCNs的融合能力：实验研究3AM-GCN3.1特定卷积模块3.2共同卷积模块4实验4.1实验设置4.2节点分类4.3变体分析4.4可视化4.5注意力机制分析4.6参数研究5相关工作6结论论文链接：AM-GCN:AdaptiveMulti-channelGraphConvolutionalNetworks论文代码：https://github.com/zhumeiqiBUPT/

林若漫空·2022-06-05 07:59

[行为识别]论文翻译-Hidden Two-Stream Convolutional Networks for Action Recognition

论文地址代码地址(pytorch)代码地址(caffe)Abstract在本文中，我们提出了一种新颖的CNN体系结构，隐式捕获相邻帧之间的运动信息。我们将其命名为HiddenTwo-StreamConvolutionalNetworks，因为它仅将原始视频帧作为输入并直接预测动作类别，而无需明确计算光流。1Introduction当前最新的CNN结构仍然难以直接从视频帧捕获运动信息，所以一般使用传

LukaMadrid·2022-06-02 07:57

部分翻译 Hidden Two-Stream Convolutional Networks for Action Recognition

导师说这个不适合我，以后读研究生的时候再回来看吧。---------------------割------------------------（我是个新手）毕业设计需要，想找一种动作识别的方法，看到了这篇，粗略翻译一下前面一部分。附别人的阅读笔记点击打开链接相关信息点击打开链接--------------------割--------------------------摘要：人类行为的视频分析包括

慧眼与松香·2022-06-02 07:22

卷积神经网络（convolutional neural network, CNN）

基本定义卷积神经网络(convolutionalneuralnetwork,CNN)，是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络。卷积神经网络是受生物学上感受野（ReceptiveField）的机制而提出的。卷积神经网络专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络。例如，时间序列数据（可以认为是在时间轴上有规律地采样形成的一维网格）和图像数据（可以看作是二维的像素网格）。1.卷积层（convo

有梦想的雨·2022-05-29 13:59

VGGNet 阅读理解 - Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition

论文理解-VGGNet-VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognition[VGG-Paper][原文地址-Verydeepconvolutionalnetworksforlarge-scaleimagerecognition]一篇对VGGNet理解比较详细的博客，很长很详尽，十分受用.转载并非常感谢原博主-Yuens’sBlog

AIHGF·2022-05-29 07:10

论文笔记 Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Visual Recognition - ICLR 2014

VGGVeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleVisualRecognitionKarenSimonyanandAndrewZissermanICLR,2014(PDF)(Citations73354)Contribution通过堆叠多个3x3的卷积核来替代大尺度卷积核（减少所需参数，两个3x3的卷积核和一个5x5的卷积核具有相同的感受野，三个3x3的

CiLin-Yan·2022-05-29 07:01

基于CNN的动态手势识别：Real-time Hand Gesture Detection and Classification Using Convolutional Neural Networks

Real-timeHandGestureDetectionandClassificationUsingConvolutionalNeuralNetworks论文解读1.概述2.简介3.方法3.1构架（1）检测器（2）分类器（3）后处理（4）一次性激活（Single-timeActivation）（5）激活的评估4.实验4.1使用EgoGesture数据集的离线结果4.2离线结果使用nvGestur

Airs_Gao·2022-05-24 07:35

About Crash Course In Convolutional Neural Networks

ConvolutionalNeuralNetworksareapowerfulartificialneuralnetworktechnique.Thesenetworkspreservethespatialstructureoftheproblemandweredevelopedforobjectrecognitiontaskssuchashandwrittendigitrecognition.T

梦想家DBA·2022-05-23 07:15

【论文笔记】(DGCN-HN) Deep Graph Convolutional Networks with Hybrid Normalization for Accurate and …

文章目录1.Intro1.1层数不够1.2使用固定的归一化规则2.METHOD2.1DeepGraphConvolutionalNetworkforRecommendation2.2HybridNormalizationforFlexibleModelingofNeighborImportance2.3SimplifiedAttentionNetworkforAdaptiveCombination

·2022-05-22 07:45

【论文笔记】Revisiting Graph based Collaborative Filtering: A Linear Residual Graph Convolutional Network

LR-GCCF1.Abstract2.Introduction3.LR-GCCF3.1模型总体结构（OverallStructureoftheProposedModel）3.2线性嵌入传播(LinearEmbeddingPropagation)3.3残差偏好预测(ResidualPreferencePrediction)3.4模型学习(ModelLearning)4.模型对比1.Abstract基

·2022-05-22 07:15

论文笔记：AAAI 2020 Revisiting Graph based Collaborative Filtering: A Linear Residual Graph Convolutional

饮冰l·2022-05-22 07:29

论文研读（三）：FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection之补充

正文解读：论文研读（三）：FCOS:FullyConvolutionalOne-StageObjectDetection目标检测目标检测可以理解为是物体识别和物体定位的综合，不仅仅要识别出物体属于哪个分类，更重要的是得到物体在图片中的具体位置。在自然图像中，基于深度学习的目标检测技术包括anchor-based和anchor-free两大类。基于anchor-based的技术包括一个阶段和两个

@彼岸花·2022-05-21 18:04

李宏毅机器学习(6)-卷积神经网络

首先分别从Smallregion、SamePattern和Subsamping三个角度引入CNN的设计思路；接着详细介绍了CNN的架构，Convolutional、MaxPooling和Flatten，

ATMh__zhang·2022-05-20 07:29

卷积神经网络(原理与代码实现)

卷积神经网络1、卷积的概念2、感受野的概念3、全零填充(padding)4、Tensorflow描述卷积层4.1卷积(Convolutional)4.2批标准化（BatchNormalization，BN

别团等shy哥发育·2022-05-17 07:46

深度学习+pytorch自学笔记（十）——含并行连结的网络（GoogLeNet）、批量归一化、残差网络（ResNet）、稠密连接网络（DenseNet）

https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter05_CNN/5.9_googlenethttps://zh-v2.d2l.ai/chapter_convolutional-modern

子非鱼icon·2022-05-16 07:04

Spatial Group-wise Enhance: Improving Semantic Feature Learning in Convolutional Networks

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1905.09646.pdf代码链接https://github.com/implus/PytorchInsight卷积神经网络（CNN）通过收集不同层次和不同部分的语义子特征来生成复杂对象的特征表示。这些子特征通常可以以分组形式分布在每一层的特征向量中，代表各种语义实体。然而，这些子特征的激活往往在空间上受到相似模式和噪声背景的影响，从而导致

智安科技*·2022-05-03 07:10

《SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS》代码详解（Tensorflow版）

paper链接code链接目录1.文件目录结构2.运行方法、要求2.1运行方法2.2.运行要求3.数据集4.代码分析4.1requirements.txt4.2setup.py4.3__init__.py4.4train.py4.5model.py4.6layer.py4.7inits.py4.8metrics.py4.9自用测试5.参考1.文件目录结构2.运行方法、要求2.1运行方法cdgcnp

Good_Ly·2022-04-22 07:23

CNN实现过程（卷积神经网络Convolutional Neural Networks）

1.图像的输入一张照片是如何输入到神经网络中的。众所周知，计算机适合处理的是矩阵运算，所以必须要把图片转换成矩阵后计算机才能认识。所有的彩色图像都由红绿蓝（RGB）叠加而成，成为图像的三个通道，一张图片在计算机中存储也是通过这三个矩阵完成的。RGB这三个矩阵称为为图像的3个通道，也作为神经网络的输入数据。（直方图均衡里边可以先把RGB转化为HSV处理）2.卷积神经网络的组成与其他神经网络相同，CN

国服最强貂蝉·2022-04-16 07:29

【CVPR 2021】剪枝篇（二）：Convolutional Neural Network Pruning with Structural Redundancy Reduction

【CVPR2021】剪枝篇（二）：ConvolutionalNeuralNetworkPruningwithStructuralRedundancyReduction论文地址：主要问题：主要思路：理论分析：基本定义：公式和声明：具体实现：基本符号：模型剪枝：图理论：整体架构：建立冗余图：ℓℓ

BIT可达鸭·2022-04-16 07:24

Paper Reading: Variational Convolutional Neural Network Pruning

ApruningmethodthatbasedonBatchNormalizationlayer.VariationalConvolutionalNeuralNetworkPruningContentBriefintroductionImplementationWhatischannelsaliencyHowtomakegooduseofchannelsaliencyparameterMeansu

surtol·2022-04-16 07:47

【模型剪枝】|Pruning Convolutional Neural Networks for Resource Efficient Inference

https://github.com/jacobgil/pytorch-pruning[ICLR’17]论文链接：https://arxiv.org/abs/1611.06440这篇论文来自NVIDIA，论文中提出了一种用于修剪神经网络中的卷积核的新公式，以实现有效的推理。剪枝之后的VGG准确率从98.7%掉到97.5%.网络大小从538MB压缩到150MB.在i7CPU上，对一张图的推断时间从0

rrr2·2022-04-16 07:11

Convolutional Neural Network Pruning with Structural Redundancy Reduction 公式解读

ConvolutionalNeuralNetworkPruningwithStructuralRedundancyReduction公式解读3，Claim3.1引入网络的五种剪枝情况3.2粗略证明文章的中心思想3.3详细比较五种情况3.3.1切比雪夫不等式3.3.2使用切比雪夫不等式4，Methodology4.2Pruningwithstructuralredundancyreduction4.

a578831363·2022-04-16 07:30

【论文分享】小样本图片分类方法：AwGCN：Few-Shot Learning With Attention-Weighted Graph Convolutional Networks

题目：Few-ShotLearningWithAttention-WeightedGraphConvolutionalNetworksForHyperspectralImageClassification链接：https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9190752源码：-时间：2020.10会议：ICIP（CCF-C）机构：

vector<>·2022-04-08 08:36

李宏毅2021年机器学习笔记———卷积神经网络

Observation1：感受野Observation2：权值共享Observation3：MaxPoolingThewholeCNN 我们开始探讨Network的架构设计，第一个Network架构的变形是Convolutional

weixin_42053151·2022-04-04 10:52

2021李宏毅机器学习笔记--8Convolutional Neural Network CNN卷积神经网络

8ConvolutionalNeuralNetworkCNN卷积神经网络摘要1CNN可以用于图像处理的原因1.1鉴别时只需要看图像的某一部分1.2相同的部位出现在图像不同的位置无需重复训练1.3二次抽样缩小图像2CNN的步骤2.1Convolutional

guoxinxin0605·2022-04-04 10:45

论文阅读 SV-RCNet: Workflow Recognition From Surgical Videos Using Recurrent Convolutional Network

SV-RCNet:WorkflowRecognitionFromSurgicalVideosUsingRecurrentConvolutionalNetworkIEEETransactionsonMedicalImaging2018task手术工作流识别阅读记录对于第一个视频片段，这个视频片段的相位标签是P1。第二行显示ResNet-50的注意图，它更关注分布在图像底部的脂肪区域。因此，对grou

WXiujie123456·2022-04-01 18:53

论文阅读 MS-TCN++: Multi-Stage Temporal Convolutional Network for Action Segmentation

MS-TCN++:Multi-StageTemporalConvolutionalNetworkforActionSegmentationIEEEtransactionsonpatternanalysisandmachineintelligence2020task动作分割阅读记录这篇文章仅汇报Ms-TCN基础上的创新点，故篇幅较短说明以上内容均为作者本人平时阅读并且汇报使用，内容整理全凭个人理解，

WXiujie123456·2022-04-01 18:51

VGGNet《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》外文翻译

VGGNet《VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognition》外文翻译Abstract摘要1.INTRODUCTION引言2.CONVNETCONFIGURATIONSConvNet配置2.1ARCHITECTURE架构2.2CONFIGURATIONS配置2.3DISCUSSION讨论3.CLASSIFICATIONFRAM

Jsper0420·2022-04-01 07:00

空间注意力机制sam_【论文解读】用于卷积神经网络的注意力机制(Attention)----CBAM: Convolutional Block Attention Module...

摘要论文提出了ConvolutionalBlockAttentionModule(CBAM)，这是一种为卷积神将网络设计的，简单有效的注意力模块(AttentionModule)。对于卷积神经网络生成的featuremap，CBAM从通道和空间两个维度计算featuremap的attentionmap，然后将attentionmap与输入的featuremap相乘来进行特征的自适应学习。CBAM是

weixin_39938165·2022-03-29 07:10

论文阅读：SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS

论文阅读：SEMI-SUPERVISEDCLASSIFICATIONWITHGRAPHCONVOLUTIONALNETWORKS目录Abstract1.INTRODUCTION2.FASTAPPROXIMATECONVOLUTIONSONGRAPHS2.1SpectralGraphConvolutions谱图卷积2.2Layer-WiseLinearModel3Semi-SupervisedNod

我真傻了都·2022-03-28 07:06

Spatial Temporal Graph Convolutional Networks (ST-GCN) 代码调试，实现+论文阅读

仓库地址：https://github.com/yysijie/st-gcn论文：SpatialTemporalGraphConvolutionalNetworksforSkeleton-BasedActionRecognitionSijieYan,YuanjunXiongandDahuaLin,AAAI2018.基于骨架的动作识别的时间空间图卷积网络效果：ST-GCN能够利用人类骨骼的局部模式和

tang-0203·2022-03-27 07:28

DCANet: Learning Connected Attentions for Convolutional Neural Networks

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2007.05099.pdf源码：https://github.com/ma-xu/DCANet/blob/master/models/resnet/resnet_se_dca.py虽然自我注意机制在许多视觉任务中显示出良好的效果，但它一次只考虑当前的特征，这种方式不能充分利用注意力机制信息。在本文中，作者提出了深度连接注意网络（DCANet）

小小小～·2022-03-23 11:30

SA-NET: SHUFFLE ATTENTION FOR DEEP CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2102.00240.pdfGithub地址：https://github.com/wofmanaf/SA-Net/blob/main/models/sa_resnet.py注意机制使神经网络能够准确地聚焦于输入的所有相关元素，已成为改善深层神经网络性能的重要组成部分。计算机视觉研究中广泛使用的注意机制主要有两种：空间注意力和通道注意力，它们分

小小小～·2022-03-23 11:29

【图卷积网络】Graph Convolutional Network

1.图卷积网络1.1.为什么会出现图卷积网络普通卷积神经网络研究的对象是具备Euclideandomains的数据，Euclideandomainsdata数据最显著的特征是他们具有规则的空间结构，如图片是规则的正方形，语音是规则的一维序列等，这些特征都可以用一维或二维的矩阵来表示，卷积神经网络处理起来比较高效。然而，现实生活中很多数据不具备规则的空间结构，称为NonEuclideandata，如

来日可期1314·2022-03-17 07:21

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