residual 第11页

VINS-Mono 理论详细解读——紧耦合后端非线性优化 IMU+视觉的残差residual、Jacobian、协方差、基于舒尔补的边缘化

本讲是VINS最核心部分了，前面经历了1）视觉跟踪feature_tracker、IMU预积分integrationBase类；2）初始化中SFM纯视觉估计滑动窗中所有帧的位姿和3D路标点深度、SFM与IMU预积分松耦合对齐求解初始化参数。在完成前面的初始化环节后，本节将进行第3部分，基于滑动窗的紧耦合后端非线性优化：将视觉约束、IMU约束、闭环约束放到一个大的目标函数中进行非线性优化，求解出滑动

try_again_later·2020-07-12 01:57

Inception-V4和Inception-Resnet论文阅读和代码解析

论文阅读代码解析小结论文阅读论文地址：Inception-v4,Inception-ResNetandtheImpactofResidualConnectionsonLearning此论文主要是作者尝试将inception与residual

stesha_chen·2020-07-11 23:58

【深度学习】残差结构：1000层网络

本文介绍网络从几层加深到一千层的各种关键技术，尤其聚焦残差结构(Residual)在其中发挥的作用。问题网络的层数越深，可覆盖的解空间越广，理论上应该有越高精度。

shenxiaolu1984·2020-07-11 22:27

论文阅读——R2U-Net:Recurrent Residual Convolutional Neural Network based on U-Net for Medical Image

论文阅读之R2U-Net:RecurrentResidualConvolutionalNeuralNetworkbasedonU-Net(R2U-Net)forMedicalImageSegmentationR2U-NetAbstract深度学习近年来在图像识别、分割及物体检测等领域取得了优异的成果。UNet就是其中一种广受好评的框架。本文则提出了基于UNet架构的循环卷积神经网络-RU-Net和

黄小米吖·2020-07-11 18:21

[深度学习从入门到女装]Recurrent Residual Convolutional Neural Network based on U-Net (R2U-Net)

论文地址：RecurrentResidualConvolutionalNeuralNetworkbasedonU-Net(R2U-Net)forMedicalImageSegmentat这篇文章使用RecurrentResidualconv来对U-Net进行改进（a）为普通的两个conv模块，（b）为使用了recurrentconv的模块，（c）为使用了residualconv的模块，（d）是同时

炼丹师·2020-07-11 14:21

【原文翻译】深度残差收缩网络 Deep Residual Shrinkage Networks for Fault Diagnosis

深度残差收缩网络是深度残差网络的一种改进，针对的是数据中含有噪声或冗余信息的情况，将软阈值化引入深度残差网络的内部，通过消除冗余特征，增强高层特征的判别性。以下对部分论文原文进行了翻译，仅以学习为目的。【题目】DeepResidualShrinkageNetworksforFaultDiagnosis【翻译】基于深度残差收缩网络的故障诊断Abstract(摘要)Abstract:Thispaper

明月作烛台·2020-07-11 14:59

大幅减少GPU显存占用：可逆残差网络(The Reversible Residual Network)

点击我爱计算机视觉标星，更快获取CVML新技术本文经授权转载自AINLP。作者：光彩照人学校：北京邮电大学研究方向：自然语言处理，精准营销，风险控制前序：GoogleAI最新出品的论文Reformer在ICLR2020会议上获得高分，论文中对当前暴热的Transformer做两点革新：一个是局部敏感哈希(LSH)；一个是可逆残差网络代替标准残差网络。本文主要介绍变革的第二部分，可逆残差网络。先从神

我爱计算机视觉·2020-07-11 13:30

利用最小二乘法进行参数估计

returnalpha*DT+beta#实验数据x,y和拟合函数之间的差，p为拟合需要找到的系数defresiduals1(p,y,x): returny-get_C_formula(x,p)#参数估计#residual

jingyi130705008·2020-07-11 09:46

Hierarchical Features Driven Residual Learning for Depth Map Super-Resolution 2019TIP 论文阅读

HierarchicalFeaturesDrivenResidualLearningforDepthMapSuper-Resolution2019TIP论文阅读AbstractAbstractRapiddevelopmentofaffordableandportableconsumerdepthcamerasfacilitatestheuseofdepthinformationinmanycomp

h_l_dou·2020-07-11 07:37

深度学习-卷积神经网络吴恩达第四课第二周作业2答案(Residual Networks)

importnumpyasnpimporttensorflowastffromkerasimportlayersfromkeras.layersimportInput,Add,Dense,Activation,ZeroPadding2D,BatchNormalization,Flatten,Conv2D,AveragePooling2D,MaxPooling2D,GlobalMaxPooling2

BrianLi_·2020-07-10 20:09

阅读笔记（paper+code）：Residual Attention Network for Image Classification

阅读笔记（paper+code）：ResidualAttentionNetworkforImageClassification代码链接：https://github.com/fwang91/residual-attention-network

AUTO1993·2020-07-10 20:22

ResNet经典论文翻译（一）：《Deep Residual learning for Image Recognition》

英文原文：《DeepResiduallearningforImageRecognition》中文翻译：用于图像识别的深度残差学习何恺明摘要更深的神经网络更难以训练。我们提出了一个残差学习框架来减轻网络的训练，这些网络比以前使用的网络要深得多。我们明确地将层次重新定义为参照层次输入学习残差功能，而不是学习未引用的功能。我们提供全面的经验证据，显示这些残留网络更容易优化，并且可以从深度增加中获得准确性

Wendark·2020-07-10 10:55

Tensorflow实现残差网络ResNet-50+官方源码

使用Tensorflow实现残差网络ResNet-502018-01-https://github.com/KaimingHe/deep-residual-networkshttps://blog.csdn.net

qq_27882259·2020-07-09 22:33

经典文章系列: (ResNet) Deep Residual Learning for Image Recognition 论文阅读

核心思想将层表示为学习残差函数。实验表明，残差网络更容易优化。解决了增加网络深度带来的副作用（退化问题），这样能够通过单纯地增加网络深度，来提高网络性能。问题来源增加网络深度的重要性CNN能够提取low/mid/high-level的特征，网络的层数越多，意味着能够提取到不同level的特征越丰富。并且，越深的网络提取的特征越抽象，越具有语义信息。简单增加网络深度存在的问题梯度弥散或梯度爆炸解决办

天之苍sky·2020-07-09 17:18

Spectral-Spatial Residual Network for Hyperspectral Image Classification--SSRN代码执行问题

论文：Spectral-SpatialResidualNetworkforHyperspectralImageClassification:A3-DDeepLearningFramework代码SSRN。路径首先修改然后写入path2对应的文件内容时候出错。后来修改了modelstatsrecord.py中三个函数中的代码，如黑体显示的部分，改为斜体显示的内容defoutputStats_asse

gdengden·2020-07-09 16:46

经典论文系列（一）—— ResNet:Deep Residual Learning for Image Recognition

之前比赛的时候用的backbone是ResNet，就是把预训练好的模型直接拿过来用，也没有加以深刻的理解，现在重读一遍论文，顺便做一个笔记，方便之后的查看。我们知道深度是神经网络必须要考虑的一个因素，是不是简单地堆叠更多的层，就会学到更好的网络呢？答案是未必如此。很直观的我们可以想到的就是梯度消失/爆炸的问题，这会从一开始就影响收敛。这个问题很大程度上可以通过正则初始化和中间的正则层进行解决。但是

Flora_cv·2020-07-09 12:38

Saliency Detection A Spectral Residual Approach

《SaliencyDetection:ASpectralResidualApproach》是上交高材生侯晓迪在07年的CVPR上发表的一篇论文，这篇文章提出了一个图像视觉显著性的简单计算模型，这个模型和Irri提出的模型是两个截然不同的模型，Irri模型对于图像视觉显著性主要关注整幅图片突出的部分，通过各种特征的融合提取显著性图，而Hou的这个模型一上来关注的点就不在一张图片里突出的地方，而是背景

赏星乐事·2020-07-09 02:38

深度残差收缩网络 Deep Residual Shrinkage Networks

自从2015年ResNet出现以来，残差模块和类似的思想几乎应用于深度学习的各个领域。当然也出现各种改进的版本，残差收缩网络就是其中一种。标准的残差模块主要有以下三种，因为这篇论文是在一维的信号数据上做实验，所以没有H的维度，或者说H的维度大小为1。上图中(a)(a)(a)是输入和输出特征图的Width和Channel大小不变的情况；图(b)(b)(b)是输出特征的Width大小是输入特征一半的情

EntropyNeg·2020-07-08 04:30

DL去燥之 DnCNNs：Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising

1、网络结构：DnCNNs：feed-forwarddenoisingconvolutionalneuralnetworks2、学习策略ResidualLearning：通过残差学习策略，在网络的隐层隐式地移除干净图片（cleanimage）。即输入为带噪的观测图片（noisyimage），输出为移除了干净图片的残差（噪声）图片（residualimage）。这样做的动机是，用残差学习刻画恒等映射

鼹鼠的胡须·2020-07-07 20:18

论文阅读《Cascade Residual Learning: A Two-stage Convolutional Neural Network for Stereo Matching》

luxiaohai的学习专栏·2020-07-07 20:24

论文笔记：DnCNNs（Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising）

一、主要目的与贡献这篇文章主要在传统的去噪神经网络上进行了了改良，提出了新的前馈降噪卷积神经网络（DnCNNs）。主要的改良方法包括：改用残差学习、加入批量归一化。效果：提升特定噪声水平的高斯去噪的效果、进一步扩展到一般性的图像去噪任务，即盲高斯去噪、单图像超分辨率、JPEG图像去块。二、Introduction批量归一化与小批量SGD结合使用，在一批图像进入卷积层时，先计算其均值和方差，再进行归

不疯魔的菜鸡·2020-07-07 18:56

Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising

摘要：用于图像去噪的判别模型学习由于其有利于去噪性能而最近吸引了相当大的关注。在这篇文章中，我们通过研究前馈去噪卷积神经网络（DnCNN）的结构向前迈进了一小步，将非常深的结构、学习算法和正则化方法使用到图像去噪的过程中。特别是，使用残差学习和批量归一化来加速训练过程和提高去噪性能。与通常在特定噪声水平上训练加性高斯白噪声（AWGN）的特定模型的现有判别去噪模型不同，我们的DnCNN模型能够处理具

勤奋的小学生·2020-07-07 08:54

《Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising》学习笔记

自己学习这篇论文后随手记下来的东西，仅代表个人的理解，理解不对的地方，欢迎各位指出！去噪：Y=x+vv是带标准差σ的AWGN，x是一个干净的图像，y是带噪声的观察对象。加性高斯白噪声（AWGN）：是最基本的噪声与干扰模型服从高斯分布。PSNR：峰值信噪比，衡量图像失真或是噪声水平的客观标准。两个图像之间PSNR值越大，越相似。PSNR越大，去噪效果越好。普遍基准为30dB，30以下的图像劣化较为明

Xi_Yi_Li·2020-07-07 08:34

残差信号编码(residual coding) 和CABAC 中TU-level 的上下文parsing 代码分析

CABAC是唯一一个应用到HEVC中的熵编码方式，效率明显高于CAVLC编码。但是CABAC有天然的serialoperationdependence，致使硬件实施很困难，尤其是real-time要求和mobile设备等。CABAC用到的上下文模型中，残差信号也就是转移系数相关的上下文占了70%左右的bins，对熵编码的性能影响也是显而易见的再者就是MVD（motionvectordifferen

cj423889·2020-07-07 05:03

Dilated Residual Network论文解读

Introduction这篇文章来自于17年CVPR，同样是对空洞卷积的思考，但这篇文章不是把空洞卷积变着法得用在语义分割上，而是重新回到了图像分类领域，在看这篇文章的同时可以结合旷视和清华一起提出的另一篇论文DetNet一起阅读，这两篇论文都是利用了空洞卷积作为Backbone，把它的应用从分割扩展到了分类与检测。DetNet:ABackbonenetworkforObjectDetection

心态已炸_沉迷学习·2020-07-06 14:28

语义分割--Dilated Residual Networks

DilatedResidualNetworksCVPR2017http://vladlen.info/publications/dilated-residual-networks/本文针对当前卷积分类网络对输入图像进行一系列降采样处理

O天涯海阁O·2020-07-06 12:38

ResNet_深度残差学习的在图像识别中的应用(Deep Residual Learning for Image Recognition____翻译)

深度残差学习的在图像识别中的应用摘要层次更深的神经网络更难训练。我们提出了一个残差的学习框架，以便于对比以前使用的网络深度更深的网络进行训练。我们明确地将层重新组合成残差函数并将其用于输入，而不是学习未引用的函数。我们提供全面的经验证据表明这些残差网络更容易优化，并且可以从显著增加的深度获得准确性。在ImageNet数据集上，我们评估深度高达152层-残差网络比VGG网更深8倍[41]，但仍然具有

vector_xfy·2020-07-06 09:19

Deep Residual Learning for Image Recognition（译）

仅供参考，如有翻译不到位的地方敬请指出。论文地址：DeepResidualLearningforImageRecognition译文地址：http://blog.csdn.net/wspba/article/details/57074389摘要越深的神经网络训练起来越困难。本文展示了一种残差学习框架，能够简化使那些非常深的网络的训练，该框架使得层能根据其输入来学习残差函数而非原始函数（unrefe

小时候贼聪明·2020-07-06 07:46

Pseudo-3D Residual Networks 算法笔记

论文：LearningSpatio-TemporalRepresentationwithPseudo-3DResidualNetworks论文链接：http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2017/papers/Qiu_Learning_Spatio-Temporal_Representation_ICCV_2017_paper.pdf官方代码：http

AI之路·2020-07-05 18:59

论文笔记-Identity Mappings in Deep Residual Networks

论文题目：IdentityMappingsinDeepResidualNetworks--KaimingHe,XiangyuZhang,ShaoqingRen,andJianSunAbstract文章分析了ResNet中Identitymapping为什么比较好，为何能让梯度在网络中顺畅的传递而不会爆炸或消失，实验方面1001层的ResNet在CIFAR10上4.62%的错误率，在CIFAR100

slim1017·2020-07-05 17:17

语义分割--(FRRN)Full-Resolution Residual Networks for Semantic Segmentation in Street Scenes

FRRNFull-ResolutionResidualNetworksforSemanticSegmentationinStreetScenes收录：CVPR2017(IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition)原文地址：FRRN代码:官方：TheanoTensorFlowAbstract语义分割广泛应用于多个领域，现阶段先进的语义分割模

DFann·2020-07-05 16:45

语义分割--Dilated Residual Networks

DRN：DilatedResidualNetworks收录：CVPR2017(IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition)原文地址：DilatedResidualNetworks本文配合前面的论文-UnderstandconvolutionforSemanticSegmentation有奇效~代码:官方-PytorchAbstract扩张

DFann·2020-07-05 16:14

注意力机制论文 --- Fixed pattern noise reduction for infrared images based on cascade residual attention CNN

最近找了十几篇神经网络注意力机制的论文大概读了一下。这篇博客记录一下其中一篇，这篇论文大概只看了摘要，方法，实验只是大概看了一下。文中提出一种残差级联卷积神经网络，这个网络可以分为俩部分，一种是CF-Conv(coarse-fineconvolution)此结构利用了多种卷积在网络中是用来提取图像特征，并且将图像融合来获得更多的特征，一种是SCNAU(spatial-channelnoiseatt

长安不乱·2020-07-05 16:00

Dilated Residual Networks

完整代码请见:https://github.com/fyu/drnclassDRN(nn.Module):def__init__(self,block,layers,num_classes=1000,channels=(16,32,64,128,256,512,512,512),out_map=False,out_middle=False,pool_size=28,arch='D'):super(

seamanj·2020-07-05 11:29

ResNet论文复现

说起吧，paper主要解决的还是神经网络的深度和准确率之间的关系，当神经网络的层数增加，出现了degradation，traingingerror和testerror都会增加，针对这种退化问题，作者提出了Residual

qq_40954115·2020-07-05 08:13

P3D——《Learning Spatio-Temporal Representation with Pseudo-3D Residual Networks》概述

《LearningSpatio-TemporalRepresentationwithPseudo-3DResidualNetworks》概述引言：最近阅读了本篇发表在ICCV’17上的论文，本文主要的贡献在于提出来了新的网络结构P3D，以及对于P3D网络结构组合的探究，最近又在想是不是可以在3维立体的视频中，对物体的行为进行感知，这可以结合三维重建方面的工作来探索，希望有大佬阅读了这篇博客可以发表

一只工程狮·2020-07-05 08:37

Residual Squeeze VGG16

本人在学习深度压缩方面的知识，刚开始多久，自己建了一个QQ群希望能和大家一起讨论学习深度压缩加速的知识。QQ群：6218886281.本文的贡献：使用SQUEEZENET改进的FireModule即（ResSquVGG16）来压缩VGG16模型，在MITPlaces365标准场景数据集上训练。在精度变化不大的情况下将训练时间减少了23.86％，模型大小缩小了88.4％。2.方法设计原则：（1）3x

_顺其_自然·2020-07-05 05:21

ResNet、Inception、Xception笔记

因此ResNet的作者提出这样的一种假设：如果我们不直接学习x到H(x)的映射关系，而是学习两者的差异，也就是残差(residual)，上图用F(x)表示，然后需要计算H(x)时，将残差加到输入上即可，

一梦轻尘·2020-07-05 03:22

图像识别的深度残差学习Deep Residual Learning for Image Recognition

原论文：DeepResidualLearningforImageRecognition作者：KaimingHe,XiangyuZhang,ShaoqingRen,JianSun(MicrosoftResearch)时间：Dec2015本文的大部分观点来自于这篇论文，并且加入了一些自己的理解。该博客纯属读书笔记。神经网络的深度加深，带来的其中一个重要的问题就是梯度的消失和发散（vanishing/e

liangjunsheng0426·2020-07-04 21:11

注意力机制论文 --- RADC-Net: A residual attention based convolution network for aerial scene classification

最近找了十几篇神经网络注意力机制的论文大概读了一下。这篇博客记录一下其中一篇，这篇论文大概只看了摘要，方法和参数初始化部分。文中提出RADC-Net(residualattentionbaseddenseconnectedconvolutionalneuralnetwork)，网络中由三种结构组成，密集连接结构(denseconnectionstructure)、残差注意力块(residualat

长安不乱·2020-07-04 20:00

Saliency Detection: A Spectral Residual Approach

clearclc%%ReadimagefromfileinImg=im2double(rgb2gray(imread('yourImage.jpg')));inImg=imresize(inImg,64/size(inImg,2));%%SpectralResidualmyFFT=fft2(inImg);myLogAmplitude=log(abs(myFFT));myPhase=angle(my

轩动day·2020-07-04 14:20

[ResNet]:Deep Residual Learning for Image Recognition

论文地址：https://arxiv.org/abs/1512.03385DeepResidualLearningforImageRecognition(Submittedon10Dec2015)1.摘要越深的网络模型越难以训练。作者提出了深度残差学习网络框架来缓解网络的训练问题。同时，重新设计了每一层的学习函数。2.介绍模型深度很重要。随着网络深度增加，会出现梯度弥散/爆炸问题。在初始化和中间层

amsikq886040·2020-07-04 10:09

【论文笔记】Improved Residual Networks (iResNet)

论文名称：《ImprovedResidualNetworksforImageandVideoRecognition》论文链接：https://arxiv.org/abs/2004.04989代码链接：https://github.com/iduta/iresnet简介残差网络（ResNets）代表了一种强大的卷积神经网络（CNN）体系结构，已广泛用于各种任务中。在这篇论文中，作者针对ResNets

rcyyang·2020-07-04 09:26

深度学习总结：常见卷积神经网络——Xception，SeNet，ResNext，Wide Residual Networks

深度学习总结：常见卷积神经网络——Xception，SeNet，ResNext，WideResidualNetworksXceptionSeNetSE机制SE模块可以直接加入到现有网络中ResNextWideResidualNetworks之前两篇文章，主要回顾了主流的卷积神经网络，其中Alexnet，VGG，Resnet，Inception中的思想在后来很多网络结构中都有用到，个人认为他们是卷积

Tianlock·2020-07-04 08:42

saliency detection论文（一）—Saliency Detection: A Spectral Residual Approach

目录本文是对XiaodiHou和LiqingZhang写的《SaliencyDetection:ASpectralResidual》的翻译与总结：目录Abstract残差谱模型1log频谱表示2从谱残差到显著图的获得实验结果分析本文参考资料《SaliencyDetection:ASpectralResidualApproach》是上交高材生侯晓迪在07年的CVPR上发表的一篇论文，这篇文章提出了一

LilyNothing·2020-07-04 06:35

Deep Residual Network实验复现

本文是对ImageNet2015的冠军ResNet(DeepResidualNetworks)以及目前围绕ResNet这个工作研究者后续所发论文的总结，主要涉及到下面5篇论文。1.Link:HighwayNetworks:RupeshKumarSrivastava,KlausGreff,JürgenSchmidhuber2.Link:DeepResidualLearningforImageReco

mao_kun·2020-07-04 00:32

资料收集

DeepResidualNetworksDeepResidualLearningforImageRecognitionhttps://github.com/KaimingHe/deep-residual-networksIdentityMappingsinDeepResidualNetworks

playbar·2020-07-02 02:17

【论文阅读笔记】Heartbeat classification using deep residual convolutional neural network from 2-lead electr

论文阅读：Heartbeatclassificationusingdeepresidualconvolutionalneuralnetworkfrom2-leadelectrocardiogram一、摘要本研究提出了一种31层一维（1D）残留卷积神经网络，遵循AAMI标准划分N、S、V、F、Q五类，对于单导联心电图心跳，获得的平均准确性，敏感性和阳性预测率分别为99.06％，93.21％和96.7

GUANYX~·2020-07-02 01:11

图像显著性论文（二）—Saliency Detection: A Spectral Residual Approach

《SaliencyDetection:ASpectralResidualApproach》是上交高材生侯晓迪在07年的CVPR上发表的一篇论文，这篇文章提出了一个图像视觉显著性的简单计算模型，这个模型和Irri提出的模型是两个截然不同的模型，Irri模型对于图像视觉显著性主要关注整幅图片突出的部分，通过各种特征的融合提取显著性图，而Hou的这个模型一上来关注的点就不在一张图片里突出的地方，而是背景

小洲实验室·2020-07-01 20:41

MSRN：Multi-scale Residual Network for Image Super-Resolution 论文翻译

Multi-scaleResidualNetworkforImageSuper-Resolution用于图像高分辨率的多尺度残差网络原文：Multi-scaleResidualNetworkforImageSuper-Resolution,ECCV2018github(pytorch):https://github.com/MIVRC/MSRN-PyTorchMSRN：Multi-scaleRes

ytao_wang·2020-06-29 17:39

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