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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/
用户1148525
2021-03-22
635
0
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
用户1148525
2019-07-01
10.4K
0
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
用户1148525
2019-05-28
541
0
语义分割--Large Kernel Matters
kernel
Large Kernel Matters–Improve Semantic Segmentation by Global Convolutional Network https://arxiv.org/abs/1703.02719
用户1148525
2019-05-27
604
0
实时目标检测--Pelee: A Real-Time Object Detection System on Mobile Devices
http
kernel
Pelee: A Real-Time Object Detection System on Mobile Devices ICLR 2018 Code: https://github.com/Robert-JunWang/Pelee
用户1148525
2019-05-26
794
0
人群密度估计--Learning a perspective-embedded deconvolution network for crowd counting
kernel
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。
用户1148525
2018-01-03
803
0
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。
用户1148525
2018-01-03
2.1K
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