卷积网络循环网络结合-CNN+RNN卷积网络循环网络结合-CNN+RNN1. CNN+RNN 相同点都是传统神经网络的扩展；前向计算产生结果，反向计算进行模型的更新；每层神经网络横向可以多个神经元共存，纵向可以有多层神经网络连接。不同点CNN进行空间扩展，神经元与特征卷积；RNN进行时间扩展，神经元与多个时间输出计算；RNN可以用于描述时间上连续状态的输出，有记忆功能；CNN
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2024-08-08 11:34:15
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Introduction特征融合的方法很多.如果数学化地表示，大体可以分为以下几种：: 、表示两个特征图，表示元素级相加. 代表如ResNet、FPN .表示张量 拼接操作。 代表如GoogleNet、U-Net. 是注意力函数。这里表示自注意力机制。代表如SENet、 CBAM、Non-local. 同样是将注意力机制作用在一个特征图上，而权重信息来源于对方。代表如GAU. 软注意力机制的一种，
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2024-05-15 14:19:46
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Google Inception netInception V1 特点Inception V1 结构Inception V2Inception V3结构modulesInception V4code: Inception V3 Google Inception netinception 的特点是在控制计算量和参数量的同时，分类的性能很好。共有22层（AlexNet 8层，VGGNet 19层）；
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2024-03-25 20:09:15
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01R-CNN在那个时间点，基于深度学习的卷积神经网络开始屠榜ImageNet，R-CNN的思路非常直接，既然在图像分类方向上卷积神经网络效果这么好，那么如果把一张图的所有目标抠出来，一个一个送入CNN，不就可以将CNN和目标检测任务结合起来使用了，于是R-CNN就诞生了。训练流程：1.先在ImageNet上对CNN进行supervised pre-training。2.然后在PASC
由于图结构非常复杂且信息量很大，因此对于图的机器学习是一项艰巨的任务。本文介绍了如何使用图卷积网络（GCN）对图进行深度学习，GCN 是一种可直接作用于图并利用其结构信息的强大神经网络。 本文将介绍 GCN，并使用代码示例说明信息是如何通过 GCN 的隐藏层传播的。读者将看到 GCN 如何聚合来自前一层的信息，以及这种机制如何生成图中节点的有用特征表征。 何为图卷积网络？&nb
A Multi-Modal, Discriminative and Spatially Invariant CNN for RGB-D Object Labeling（IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, citation:19）前言虽然深度卷积神经网络在图像分类方面取得了显著的成功，但是类间相似性、类内方差
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2024-07-16 08:02:10
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卷积神经网络（CNN）高级——GoogLeNet超参数：卷积核的大小就是一个超参数信息融合：举个例子，就是没门科目的分数*权重1，然后再Σ科目*权重1，即总分，这就是信息融合；说白了就是多个Channel的卷积加起来最后的那个值，就是信息融合3. 1*1卷积核：最主要的作用是改变通道数，从而减少运算数量（以下图为例：输入的Channel如果是3的话，那么1*1卷积核的Channel也得是3，但是最
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2024-04-07 12:44:52
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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-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks》这篇发表在20
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2024-06-12 08:53:02
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冗余梯度信息问题会导致低效优化和昂贵的推理计算。因此，提出利用跨阶段特征融合策略和截断梯度流来增强不同层内学习特征的可变性。此外，结合 Maxout 操作的 EFM 来压缩从特征金字塔生成的特征图，这大大减少了所需的内存带宽，因此推理效率足以与边缘计算设备兼容。本文基于DenseNet，引入了两个模块 Partial Dense Layer 和 Partial Transition Layer。部
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2024-05-30 09:50:54
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小结concat是通道数叠加，描述图像本身的特征增加了，而每一特征下的信息是没有增加。add为简单的像素叠加，通道不变；add后描述图像的特征下的信息量增多了，但是描述图像的维度本身并没有增加，只是每一维下的信息量在增加，这显然是对最终的图像的分类是有益的。特征add的时候就是增加特征的信息量，特征concat的时候就是增加特征的数量，注重细节的时候使用add，注重特征数量的时候使用concat。
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2024-09-15 18:47:09
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为了让文章不那么枯燥，我构建了一个精灵图鉴数据集（Pokedex）这都是一些受欢迎的精灵图。我们在已经准备好的图像数据集上，使用Keras库训练一个卷积神经网络（CNN）。深度学习数据集上图是来自我们的精灵图鉴深度学习数据集中的合成图样本。我的目标是使用Keras库和深度学习训练一个CNN，对Pokedex数据集中的图像进行识别和分类。Pokedex数据集包括：Bulbasaur (23
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2024-03-22 14:00:24
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写在前面这是文本分类任务的第二个系列----基于RNN的文本分类实现（Text RNN）复现的论文是2016年复旦大学IJCAI 上的发表的关于循环神经网络在多任务文本分类上的应用：Recurrent Neural Network for Text Classification with Multi-Task Learning下面提及的代码可以在github中查看：https://github.c
开源大数据技术是一种新一代技术和构架，它以成本较低、以快速的采集、处理和分析技术，从各种超大规模的数据中提取价值。大数据技术不断涌现和发展，让我们处理海量数据更加容易、更加便宜和迅速，成为分析和挖掘海量数据价值的一个利器，甚至可以改变许多行业的商业模式。 庞大的开源大数据技术体系，使得大数据平台在实施和使用的过程中遇到很多难点，Think Big团队总结了在开源大数据平台设施的整个过程及花费的
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2024-01-19 22:43:13
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一、卷积神经网络 – CNN，最擅长的就是图片的处理，它受到人类视觉神经系统的启发。目前 CNN 已经得到了广泛的应用，比如：人脸识别、自动驾驶、美图秀秀、安防等很多领域。在 CNN 出现之前，图像对于人工智能来说是一个难题，有2个原因：图像需要处理的数据量太大，导致成本很高，效率很低图像在数字化的过程中很难保留原有的特征，导致图像处理的准确率不高而CNN的出现解决了上述问题，即 「将复杂问题简化
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2024-04-29 11:49:42
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由于需要整合两份不同的数据，所以需要使用数据合并的方法。在这之前，一直使用R来对数据框进行操作，而如今正好想学一学Python，更深入地了解pandas库的使用，所以尝试使用pandas来进行数据合并。在上网查阅相关资料之后，其实使用pandas进行数据合并还是非常简单的，但是实际操作之后其实感觉没有R用的顺手，可能是由于先接触的R，然后再接触的Python的缘故。首先如果要使用pandas库中的
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2023-10-11 11:58:23
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近十年来，卷积神经网络近乎主导了全球所有的计算机视觉研究。但最近提出的一种新方法正在改变这一格局。该方法可以利用Transformer的能力来使得图片变得更有意义。Transformer最初设计是用于完成自然语言处理的相关任务，其主要侧重于神经机器翻译。这里有一篇来自谷歌研究院的论文“An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Rec
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2024-08-03 16:15:59
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原文太长，简要摘记学习一下。城市数据的获取，获取方式主要有两种：● 第一种，以传统传感器为感知的方法● 第二种，以人为中心的感知方法第一个，以传统传感器的感知方法进一步可以分成两个子类，要么把传感器放在一些固定的地方，要么把传感器装在一些移动的物体上面，比如说在公交车、出租车上装传感器，但是不管哪一种，一旦装完之后人就不参与了，这个数据自动传到我们后台。另外一个，以人为中心
论文提出用于特征金字塔的高效特征交互方法FPT，包含3种精心设计的特征增强操作，分别用于借鉴层内特征进行增强、借鉴高层特征进行增强以及借鉴低层特征进行增强，FPT的输出维度与输入一致，能够自由嵌入到各种包含特征金字塔的检测算法中，从实验结果来看，效果不错论文: Feature Pyramid Transformer 论文地址：https://arxiv.org/abs/2007.09451论文代
如果那一天会来到，要分享的点可能有下面的，东西。1、尺度不变是什么。这个前文有了2、lowe在2004年的论文说了什么，程序复现。找到这个东西 是这个东西，解决了尺度上的问题，也就是原文说的。3、lowe（ Received July 28, 2005; Accepted August 3, 2006 ）全景图像拼接链接：然后在 后来 全景图像的拼接：http://www.do
基于SIFT特征的图像拼接融合（matlab+vlfeat实现）piccolo，之前做的东西，简单整理下，不是做图像方向的，写的不好轻喷 主要原理参看SIFT算法详解和SIFT特征匹配算法介绍——寻找图像特征点的原理相应源码在基于SIFT特征的图像拼接融合（matlab+vlfeat实现）下面简单说下：SIFT算子特点主要思想：一种基于图像梯度分布的特征描述子。 特点：具备尺度不变性，抗干扰性好。
