简介ViT是2020年Google团队提出的将Transformer应用在图像分类的模型，虽然不是第一篇将transformer应用在视觉任务的论文，但是因为其模型“简单”且效果好，可扩展性强（scalable，模型越大效果越好），成为了transformer在CV领域应用的里程碑著作，也引爆了后续相关研究。把最重要的说在最前面，ViT原论文中最核心的结论是，当拥有足够多的数据进行预训练的时候，V
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2024-06-20 09:59:55
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循环神经网络从何而来？我在我的这篇文章介绍了卷积神经网络（CNN）卷积神经网络（CNN）核心知识点汇总，三分钟让你从小白到精通，卷积神经网络主要用来处理计算机视觉问题，在计算机“看”的过程中，主要是进行特征的对比，通过特征的对比，可以分辨出来这个图片（视频）是哪一种，是不是我们想要的。这在很大程度可以帮助我们实现计算机的智能化。但是单单靠计算机视觉能力并不能实现自主的智能，其他人类能力的实现也是很
关键思想： ViT将输入图片分为多个patch（16x16）， 再将每个patch投影为固定长度的向量送入Transformer，后续encoder的操作和原始Transformer中完全相同。但是因为对图片分类，因此在输入序列中加入一个特殊的token，该token对应的输出即为最后的类别预测；1. 将图片分割成多个patches;例如输入图片大小为224x224，将图片分为固定大小的patch
一、网络结构和配置 主要贡献是使用一个带有非常小(3x3)卷积滤波器的架构对增加深度的网络进行了彻底的评估，这表明通过将深度推进到16 - 19个权重层，可以实现对先前art配置的显著改进1、结构 (1)在训练中，我们的是络一个固定大小的输入224×224 RGB图像。我们所做的唯一预处理是从每个像素中减去在训练集上计算的平均RGB值。 (2)图像通过卷积层的堆栈传递，其中我们使用接受域很小的过滤
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2024-07-09 17:42:14
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目录一、数据集二、数据预处理三、CNN模型构建四、预测一、数据集分为两个excel， 分别含有积极和消极的文本，链接。完整代码最下方。链接:https://pan.baidu.com/s/1IvqNIL-YHUjTlJRc-Asv9w?pwd=5e94 提取码:5e94二、数据预处理1.jieba分词#合并语料
data_sum = pd.concat([word_pos,word_n
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2024-03-19 10:24:56
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1，支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning）方式对数据进行二元分类（binary classification）的广义线性分类器（generalized linear classifier），其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面（maximum-margin hyperplane)。 SVM使用铰链损失函数
该论文提出了一种新颖的深度网络结构，称为“Network In Network”(NIN)，以增强模型对感受野内local patches的辨别能力。与传统的CNNs相比，NIN主要的创新点在于结构内使用的mlpconv layers(multiple layer perceptron convolution layers)和global average pooling。下面先介绍二者:MLP C
VGG全文翻译移步：2014年提出VGG-Net网络。研究了卷积网络深度对大尺度图像识别精度的影响，更深的网络能提高性能。之前的改进：更小的接受窗口、较小的步幅。ImageNet Challenge 2014定位和分类过程中分别获得了第一名和第二名。1、特性/贡献1、相比AlexNet及13年方法，使用了更小的感受窗口尺寸和更小的第一卷积层步长，将深度推到16-19加权层可以实现对现有技
深入探究ConvNets vs. Transformers，哪种预训练模型的可迁移性更好？一文献给还在ConvNets和Transformer之间犹豫的小伙伴们：也许是时候倒向Vision Transformer预训练模型了！Highlights我们通过大量实验发现即使Vision Transformer在ImageNet上的预训练表现略弱于ConvNets，Vision Transformer仍
计算机体系结构领域国际顶级会议每次往往仅录用几十篇论文，录用率在20%左右，难度极大。国内学者在顶会上开始发表论文，是最近十几年的事情。ASPLOS与HPCA是计算机体系结构领域的旗舰会议。其中ASPLOS综合了体系结构、编程语言、编译、操作系统等多个方向，HPCA则主要针对高性能体系结构设计。过去的三十多年里，它们推动了多项计算机系统技术的发展，RISC、RAID、大规模多处理器、Cluster
CNN（卷积神经网络）和RNN（递归神经网络）是两种不同类型的神经网络结构，它们各自具有一些优点和缺点。CNN的优点：局部权重共享：CNN通过局部权重共享减少了需要训练的参数数量，这有助于降低模型的复杂性，并使得网络能够并行学习。这种结构更接近于实际的生物神经网络。空间扩展：CNN特别适合于处理图像和视频等具有空间结构的数据。通过卷积层和池化层的组合，CNN可以有效地提取图像的局部特征，并且对于输
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2024-09-14 14:04:15
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摘要随着卷积神经网络（CNN）在深度预测中取得了越来越多的进展，本文探讨了如何将卷积神经网络的深度预测用于高精度稠密单目SLAM系统中。我们提出了一种方法，CNN预测的稠密深度图与从直接单目SLAM获得的深度测量值自然融合在一起。我们的融合方案在单目SLAM方法效果不佳的图像位置进行深度预测具有优势，例如低纹理区域，反之亦然。我们演示了使用深度预测来估计重建的绝对尺度，克服了单目SLAM的主要局限
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2024-04-15 15:04:14
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作者：Zhonghui You还记得在理解 LSTM 的时候，我们会发现，它用一种门控机制记住重要的信息而遗忘不重要的信息。在此之后，很多机器学习方法都受到了门控机制的影响，包括 Highway Network 和 GRU 等等。北大的研究者同样也是，它们将门控机制加入到 CNN 剪枝中，让模型自己决定哪些滤波器不太重要，那么它们就可以删除了。其实对滤波器进行剪枝是一种最为有效的、用于加速和压缩卷
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2024-04-16 10:02:59
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文章目录1. CNN + RNNCNN卷积神经网络 RNN递归神经网络1.1 相同点:1.2 不同点:1.3 组合方式实现2. 图片标注2.1 问题描述:2.2 模型设计2.3 模型设计2.4 模型运行2.5 图片标注升级3. 视频行为识别3.1. CNN特征简单组合3.2. 3D版本CNN图像特征的前后关系没有很好的区别4. 图片/视频问答4.1 图片问答的意义4.2 方法流程 1. CNN
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2024-03-26 07:30:23
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文章目录visdrone2019转化为coco格式数据集coco数据集的格式visdrone2019（DET）标签含义转换代码visdrone2019（VID）标签含义操作数据集转换代码 visdrone2019转化为coco格式数据集coco数据集的格式这个应该不用说了，对于久经CV的老玩家来说，已经再熟悉不过了。visdrone2019（DET）标签含义边界框左上角的x坐标边界框左上角的y坐
【导读】本篇论文使用时间门同步学习文本对之间的语义特征，在 Quasi Recurrent Neural Network (QRNN) 模型的基础上进行创新，提出新的模型Cross Temporal Recurrent Network (CTRN)。 论文通过对问题和答案对的遗忘门和输出门的信息中获益，从而学习QA的联合序列对。
QRNN01 通过结合LSTM和CNN的特征构成
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2024-09-11 08:53:45
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论文名称：卷积神经网络加上图卷积神经网络的边界回归方法用于医学图像分割。期刊名称：ISSV 2019作者：Yanda Meng Meng Wei.作者单位：利物浦大学以及中科院宁波工业技术研究院。摘要：解剖结构的精准分割是医学图像分析的重要步骤，而边界回归的方法收到了研究者们的青睐。这种方法是从一个起点出发来进行分割任务，而不是对密集的像素点进行分类。然而，由于CNN的固有特性，使用卷积核拥有的局
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2023-10-08 14:26:31
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为了优化进化算法在神经网络结构搜索时候选网络训练过长的问题，参考ENAS和NSGA-III，论文提出连续进化结构搜索方法(continuous evolution architecture search, CARS)，最大化利用学习到的知识，如上一轮进化的结构和参数。首先构造用于参数共享的超网，从超网中产生子网，然后使用None-dominated排序策略来选择不同大小的优秀网络，整体耗时仅需要0
概述NSGA2是一种基于非支配排序的遗传算法，可用于求解多目标优化问题[1]。在NSGA2中，种群初始化后， 基于非支配排序方法，种群中的个体被分成多个前沿组。第一个前沿组中的个体是完全非支配个体，它们的rank值被赋为1。第二个前沿组中个体受第一个前沿组中的个体支配，它们的rank值被赋为2。其余前沿组中个体依次类推 。NSGA2引入拥挤距离（crowding distance）作为评判个体与相
好吧，我承认我懒了，好久没有发文了，主要最近真的很忙，忙校招，忙课题，神烦，趁着周末好好研究了一下RNN和LSTM（为了让毕业论文的逼格高一些），我发现RNN，尤其是LSTM，没有CNN那样直白，思想很简单，但学完之后总觉得似懂非懂，所以今天想写这么一篇博客梳理一下自己的学习心得，也希望与大家多多交流，本人才疏学浅，如有说的不合理的地方，请尽管指正。首先，默认大家对最简单的感知机是了解的，关于深层
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2024-10-25 15:01:10
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