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机器学习、深度学习

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一致性直线提取--Coherent Line Drawing

https linux 网络安全 kernel

Coherent Line Drawing Proc. NPAR 2007 https://github.com/uva-graphics/coherent_line_drawing https://github.com/SSARCandy/Coherent-Line-Drawing https://ssarcandy.tw/2017/06/26/Coherent-Line-Drawing/

2021-03-22

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卷积网络基础知识---Depthwise Convolution && Pointwise Convolution && Separable Convolution

kernel 神经网络

https://yinguobing.com/separable-convolution/#fn2

2019-07-01

10.4K0

二值网络--Training Binary Weight Networks via Semi-Binary Decomposition

kernel 编程算法

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/zhangjunhit/article/details/89914423

2019-05-28

5410

语义分割--Large Kernel Matters

Large Kernel Matters–Improve Semantic Segmentation by Global Convolutional Network https://arxiv.org/abs/1703.02719

2019-05-27

6040

实时目标检测--Pelee: A Real-Time Object Detection System on Mobile Devices

Pelee: A Real-Time Object Detection System on Mobile Devices ICLR 2018 Code: https://github.com/Robert-JunWang/Pelee

2019-05-26

7940

人群密度估计--Learning a perspective-embedded deconvolution network for crowd counting

本文提出了一种基于深度学习的无参考人群密度估计方法，该方法利用场景几何和人体姿态信息，估计并校正由于相机视角和人群遮挡引起的人群密度估计偏差。首先，通过多尺度卷积神经网络学习并提取具有不同尺度的密集人群特征。其次，利用场景几何信息，通过透视变换校正人群特征。然后，通过将校正后的特征图与RGB图像进行融合，生成具有不同尺度的密集人群估计图。最后，通过计算估计图与真实图的L2损失进行训练。实验结果表明，该方法在COCO数据集上取得了领先的性能。

2018-01-03

8030

视频插帧--Video Frame Interpolation via Adaptive Convolution

kernel 机器学习神经网络深度学习人工智能

本文提出了一种使用卷积神经网络进行视频插帧的方法，该方法通过自适应卷积来估计像素插值，从而避免了传统方法中估计运动矢量和插值系数两个步骤之间的不稳定性。实验结果表明，该方法在视频插帧任务上取得了较优的性能，同时对于具有复杂纹理和运动变化的视频，该方法也具有较好的鲁棒性。

2018-01-03

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