图像处理论文详解 | Deformable Convolutional Networks | CVPR | 2017
卷积神经网络对房屋/公寓的不同房间的图片进行分类，在1839幅图像上具有88.9％的验证准确度。
地址：https://arxiv.org/pdf/2007.00649.pdf
本文介绍了一种用于语义图像分割的轻量级结构LiteSeg。论文探索了一个新的更深层的Atrous Spatial Pyramid Pooling module ...
摘要： Tensorflow作为当下最流行的深度学习框架，实现ConvNet（CNN）自然是轻而易举，但是本文创造性的使用的TensorBoard来图形化展示CNN实现过程，极大的提高了研究者的对自己模型的管理能力...5．创建ConvNet 我们已经介绍了基础知识，那么让我们开始构建我们的卷积神经网络模型。我们可以从占位符开始。X将是我们的输入占位符，我们将把图像提供给X，Y_将成为一组图像的类。
Face Detection with End-to-End Integration of a ConvNet and a 3D Model ECCV2016 mxnet code：https:...//github.com/tfwu/FaceDetection-ConvNet-3D Faster R-CNN 在目标检测上表现出优异性能，本文将其应用于人脸检测，并根据人脸的特殊性做出相应的修改....本文提出一个简单有效的方法将 ConvNet and a 3D model 结合起来实现端对端人脸检测 将 Faster R-CNN应用人脸检测问题，面临两个问题： 1）RPNs 中需要预定义一组...就是对每个检测到的特征点估计出对应的 3D mean face model，然后得到人脸矩形框候选区域，再对每个人脸预测出更准确的人脸特征点 The key idea is to learn a ConvNet...(ii) predict facial key-points for each face instance more accurately. 3.2 The Architecture of Our ConvNet
ConvNet/ViT、supervised/CLIP模型，在ImageNet之外的指标上如何相互比较？...ConvNet vs Transformer - 在许多基准测试中，有监督的ConvNeXt比有监督的VIT具有更好的性能：它更好地校准，对数据转换不变，表现出更好的可转移性和健壮性。
地址：http://xxx.itp.ac.cn/pdf/1909.12978.pdf
视觉识别的快速发展始于 Vision transformer (ViT) 的引入，其很快取代了传统卷积神经网络 (ConvNet)，成为最先进的图像分类模型。...在这项工作中，来自 FAIR 、UC 伯克利的研究者重新检查了设计空间并测试了纯 ConvNet 所能达到的极限。...，在 COCO 检测和 ADE20K 分割方面优于 Swin Transformer，同时保持标准 ConvNet 的简单性和有效性。...由于自然图像中固有的冗余性，普通架构在标准 ConvNet 和视觉 Transformer 中积极地将输入图像下采样到适当的特征图大小。...该研究发现 ReLU 在 ConvNet 中也可以用 GELU 代替，准确率保持不变（80.6%）。 更少的激活函数。
本文旨在通过充分利用卷积探索一种更高效的编码空域特征的方式：通过组合ConvNet与ViT的设计理念，本文利用卷积调制操作对自注意力进行了简化，进而构建了一种新的ConvNet架构Conv2Former...ImageNet分类、COCO检测以及ADE20K分割任务上的实验结果表明：所提Conv2Former取得了优于主流ConvNet(如ConvNeXt)、ViT（如Swin Transformer）的性能...自从VGG、ResNet以来， 3\times 3 卷积成为ConvNet的标准选择；Xception引入了深度分离卷积打破了该局面；再后来，ConvNeXt表明卷积核从3提升到7可以进一步改善模型性能
安装部分教程，这个小哥哥写的很好 我写下安装cuda_convent_plus和训练测试dl_image_enhance部分 首先，把这来两个文件下载下来，在作者的github上，地址：cuda_convnet_plus...安装cuda_convent_plus sudo apt-get install libtbb-dev cd cuda_convnet_plus/ ..../build.sh 出现找不到 -lGLEW 建立软链接 locate GLEW sudo ln -s /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libGLEW.so.1.13 /usr/...lib/x86_64-linux-gnu/libGLEW.so 再次执行 ....测试图片的结果在 ${dl_image_enhance 的路径}/data/uniform_set_xpro/convnet_checkpoints/ConvNet__2015-01-06_14.45.07zyan3
bosonic quantum Hall states in a rotating quantum gas Scaling Vision with Sparse Mixture of Experts A ConvNet...ConvNet 所能达到的极限。...研究者将这一系列纯 ConvNet 模型，命名为 ConvNeXt。...，在 COCO 检测和 ADE20K 分割方面优于 Swin Transformer，同时保持标准 ConvNet 的简单性和有效性。...推荐：FAIR 等重新设计纯卷积 ConvNet，性能反超 Transformer。
Method Simple is Fast, Memory-economical, Flexible 简单的ConvNet具有这样三点优势： Fast：相比VGG，现有的多分支架构理论上具有更低的Flops...尽管RepVGG是一种简单而强有力的ConvNet架构，它在GPU端具有更快的推理速度、更少的参数量和理论FLOPS；但是在低功耗的端侧，MobileNet、ShuffleNet会更受关注。
基于这些发现，他们通过引入 CapsNet 成功背后的关键组件来增强 ConvNet。与 CapsNet 相比，本文提出的简单 ConvNet 具有更好的鲁棒性。...由于对 CapsNet 的研究仍处于初级阶段，将 CapsNet 与 LeNet 类型的 ConvNet——ConvNet-FC 进行了比较。...由于这一特性主要通过重构子网络来实现，实验中介绍了 3 个模型：ConvNet-CR 、 ConvNet-R 和 ConvNet-CR-SF 。...ConvNet-R 从稍微纠缠的特征中重建了输入，在 ConvNet-CR 中，不同类的特征由于自身的类条件性实现了完美的分割。...这两个组件可以集成到 ConvNet，其中 ConvNet-CR-SF 比 CapsNet 学习到更好的语义紧凑表征。
convnet-benchmarks/tensorflow/benchmark_alexnet.py, convnet-benchmarks/tensorflow/benchmark_googlnet.py..., convnet-benchmarks/tensorflow/benchmark_overfeat.py 以及 convnet-benchmarks/tensorflow/benchmark_vgg.py...Caffe使用的也是convnet-benchmarks，但对脚本convnet-benchmarks/caffe/run_imagenet.sh作了修改以指向我们的caffe安装。...convnet-benchmarks/tensorflow/benchmark_alexnet.py, convnet-benchmarks/tensorflow/benchmark_googlnet.py...Caffe使用的也是convnet-benchmarks，但对脚本convnet-benchmarks/caffe/run_imagenet.sh作了修改以指向我们的caffe安装。
1）行为反射 ConvNet： 这项方法使用一个 ConvNet 直接将图像与方向盘匹配。...为了进行公平的比较，我们用同一个训练子集库训练了另一个 ConvNet，进行了80,000次迭代（被称为“ConvNet子集”）。...通过比较“ConvNet子集”和“满ConvNet”，很明显，更多的训练数据能有效增强基于 ConvNet 的直接感知系统的精度。 5、用真实世界数据测试 5.1....我们训练 ConvNet 来估测每一个区域（图11a）中最近的车辆的坐标 ( x, y )。这样，这个 ConvNet 有6个输出。 因为输入图像的低像素，远处的车辆很难被 ConvNet 所发现。...这个 ConvNet 对车道标记有很强的反应。 图13：我们基于 KITTI（1-3行）和 TORCS（4-5行）的 ConvNet 的回应地图。ConvNet 对附近车辆和撤掉标记有很强的反应。
第三部分 卷积网络（ConvNet或者CNN），在这一部分，LeCun介绍了ConvNet在多字符识别、脸部识别、行人识别、远程视野和场景剖析等方面中的应用。 ? 卷积网络架构 ? 多层卷积 ?...自适应机器远程视野中的ConvNet ? 第四部分 ConvNets下的对象识别和定位 ? 分级+定位：多级别的滑动窗 ? 分级+定位：滑动窗+边界框回归 ? 人物识别和姿势评估 ?...第五部分 ConvNet语音识别 ? ? 第六部分 无处不在的ConvNet ? 英伟达：基于ConvNet的辅助驾驶 ? MobilEye：基于ConvNet的辅助驾驶 ?...connectomics中的ConvNet ? 脑瘤检测 ? 第七部分 嵌入世界 ? ? 第八部分 自然语言理解 ? 第九部分 人工智能面临的四大阻碍 ? ?
Synthesizing Dynamic Textures and Sounds by Spatial-Temporal Generative ConvNet 左面是原始视频，右面是合成的效果。 ?...modeling and synthesizing dynamic textures using a generative version of the convolution neural network (ConvNet...We show that such spatial-temporal generative ConvNet can synthesize realistic dynamic textures....We also apply the temporal generative ConvNet to the one-dimensional sound data, and show that the model
convolutional neural network learning for spatial transcriptomics analysis”的研究论文，提出了CoSTA：一种通过卷积神经网络（ConvNet...CoSTA方法使用ConvNet聚类结构，重复（1）通过ConvNet生成特征，（2）通过GMM聚类生成软分配，以及（3）使用软分配来更新ConvNet。...一旦完成训练，只保留训练好的ConvNet用于特征提取。由于ConvNet主要由卷积层组成，ConvNet提取的每个基因的最终向量应该是一个空间表示。
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