深度学习是机器学习的一个分支，被认为是近几十年来研究人员采取的关键步骤。深度学习实现的例子包括图像识别和语音识别等应用程序。两种重要的深度神经网络：卷积神经网络(Convolutional Neural Networks)和循环神经网络(Recurrent Neural Networks)。本文主要介绍第一种类型 PyTorc
3.1 多层感知层简介 3.1.1 链接输入、输出的Dense层 Dense(8,input_dim=4,activation='relu') 第一个参数：输出神经元的个数 input_dim：输入神经元的个数 activation：激活函数 linear：默认值，输入神经元与权重计算得到的结果值 relu：主要用于隐藏层。rectifier函数 sigmoid：sigmo
文章目录 一、简要介绍二、主要贡献三、相关背景（1）编码器-解码器架构（2）多分支结构（3）Fast-SCNN 四、网络架构（1）学习下采样模块（2）全局特征提取器（3）特征融合模块（4）标准分类器 五、实验结果（1）实验环境与参数设定（2）在 Cityscapes 上的实验效果（3）在弱标签上测试性能（4）大规模预训练测试结果
摘要：本文带大家从另一个角度来理解和认识图卷积网络的概念。 本文分享自华为云社区《技术综述十二：图网络的基本概念》，原文作者：一笑倾城。 基础概念 笔者认为，图的核心思想是学习一个函数映射f(.)f(.)，借助该映射，图中的节点可以聚合自己的特征与邻居节点的特征，从而生成该节点的新特征
文章目录 一、前期工作1. 设置GPU2. 导入数据3. 查看数据 二、数据预处理1. 加载数据2. 可视化数据3. 再次检查数据4. 配置数据集 三、调用官方网络模型四、设置动态学习率五、编译六、训练模型七、模型评估1. Accuracy与Loss图2. 混淆矩阵 八、保存and加载模型九、预测
计算机视觉PyTorch实现（一） PyTorch基础模块 计算机视觉可以被广泛应用于多个现实领域中。如做图像基本处理、图像识别、图像分割、目标跟踪、图像分类、姿态估计等。在深度学习中人们开发了很多的学习框架，如Caffe、MXNet、Pytorch和TensorFlow等。这些框架可以极大简化了构建
核心思想：使用卷积神经网络提取视频光流运动信息 上图是抽象的网络结构描述，convolution network的前半段进行卷积和池化操作，输出特征图分辨率逐渐变小。Convolution network的后半段使用反卷积和特征concat融合操作，输出特征图分辨率逐渐变大。 网络结构： FlowNetS: FlowNet
用处 处理一些位运算卷积，\(O(n2^n)\) \[c_i=\sum_{k \oplus j=i} a_k\times b_j \]大体思想 构造某种映射，使得能够 \(O(n\log n)\) 内得到变换，假设原数列为 \({a_n}\)，新数列就是 \({fwt[a]_i}\)。 然后知道了 \({fwt[a]_i}\) 和 \({fwt[b]_i}\)，能 \(O(n)\) 得到 \({fwt[c]_i}\) 最
在MobileNet之前，提升模型推理效率常用的方法是模型压缩（量化、剪枝等）和知识蒸馏（Teacher-Student网络）。 核心概念： 深度可分离卷积（deep-wise separable convolution）:深度可分离卷积将标准卷积操作分解为一个深度卷积（deepwise convolution）和一个1x1的卷积（pointwise convolution）.对
基于matlab CNN银行卡数字识别 一、简介 1 CNN的应用领域 CNN在以下几个领域均有不同程度的应用: 图像处理领域(最主要运用领域) —— 图像识别和物体识别，图像标注，图像主题生成，图像内容生成，物体标注等。 视频处理领域 —— 视频分类，视频标准，视频预测等 自然语言处理(NLP)领域 —
文章目录 引言一、卷积层1. nn.Conv2d2.nn.ConvTranspose2d 二、池化层1. nn.MaxPool2d2. nn.AvgPool2d3. nn.MaxUnpool2d 三、线性层1. nn.Linear 四、激活函数层1. nn.Sigmoid2. nn.tanh3. nn.ReLU 理论知识插眼：深度学习TF—7.卷积神经网络CNN 引言 前面，我们
前言： 在之前写的一篇计算机视觉入门路线文章中，我推荐大家在不用任何框架、只使用numpy这种包的情况下，从零实现一个卷积神经网络。其中一个很重要的因素就是在这个过程中大家会了解到卷积过程在底层中是如何优化实现的，其主流的方法就是GEMM。这篇博客比较细致地介绍了什么是GEM
，之后，我们张量和基础数据的形状酱油卷积运算来改变。 卷积改变了高度和宽度维度以及颜色通道的数量。
深度学习网络的轻量化 由于大部分的深度神经网络模型的参数量很大，无法满足直接部署到移动端的条件，因此在不严重影响模型性能的前提下对模型进行压缩加速，来减少网络参数量和计算复杂度，提升运算能力。 一、深度可分离卷积 了解深度可分离卷积之前，我们先看一下常规的卷积操作：对于一张
1、函数： torch.nn.ConvTranspose2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, output_padding=0,
论文解读《Evaluating the visualization of what a Deep Neural Network has learned》–阅读笔记 本文属于原创，转载请注明出处 *本论文解读的初衷： 1.由于某些原因，最近有关注到神经网络可解释性与可视化方向的发展。 2.本人喜欢吃现成的，习惯阅读优秀的博文后直接点赞收藏，而
脉动阵列是一种可以做到每次内存访问进行多次计算的架构，可以在不增加I/O请求的情况下加速边缘计算问题执行。 高性能、专用计算机系统通常用于满足对通用计算机来说特别繁重的特定的应用需求或者卸载计算等。随着硬件成本和尺寸的持续下降，以及
文章目录 一、Jupyter Notebook 是什么二、Jupyter Notebook 安装三、Jupyter Notebook 打开四、功能介绍1. 基础功能2. 快捷键 五、修改默认路径六、文件导出七、安装插件1. 安装目录 八、后记 一、Jupyter Notebook 是什么 Jupyter Notebook是基于网页的用于交互计算
YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection 论文：https://arxiv.org/abs/2004.10934 代码：https://github.com/AlexeyAB/darknet YOLOv4在COCO上，可达43.5%AP，速度高达65fps YOLOv4的特点是集大成者，俗称堆料，但最终达到这么高的性能，一定是不断堆料、不断调参的结果。
使用三个不同大小的卷积核主要是为了减少参数的数量。 目录 使用三个不同大小的卷积核主要是为了减少参数的数量。1.首先是卷积核的数量问题2.其次是参数数量的计算：3. 增加跨通道信息的交互和增加非线性 1.首先是卷积核的数量问题 2.其次是参数数量的计算： 3.增加跨通道
第6章 GCN的性质 第5章最后讲到GCN结束的有些匆忙，作为GNN最经典的模型，其有很多性质需要我们去理解。 6.1 GCN与CNN的区别与联系 CNN卷积卷的是矩阵某个区域内的值，图卷积在空域视角下卷的是节点的邻居的值，由此粗略来看二者都是在聚合邻域的信息。 再具体来看一些区别与联系： 图像是
1、FCN https://blog.csdn.net/bestrivern/article/details/89523329 《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》https://arxiv.org/abs/1411.4038 FCN是不含全连接层的全卷积网络，对图像进行像素级的分类，解决了图像的语义分割问题，可以接受任意尺寸的图像
带你读论文系列之计算机视觉–GoogLeNet 0 闲谈 玩起手机，看着电视，所有的计划都被抛之脑后，此时的快乐是深夜不舍睡下的愧疚。我总是想着明天怎么，而有时不知珍惜当下；总想着那些离开的朋友，而对现在不满；总想着如果这样，而不是我做了会如何。这两天反思了一下，我太依赖有人给我一个
很多分割网络都是基于FCNs做改进，包括Unet。 Unet包括两部分，可以看右图， 第一部分，特征提取，VGG类似。 第二部分上采样部分。由于网络结构像U型，所以叫Unet网络。 特征提取部分，每经过一个池化层就一个尺度，包括原图尺度一共有5个尺度。 上采样部分，每上采样一次，就和特征提取部分
综述：基于深度学习的视频超分辨率 Video Super Resolution Based on Deep Learning: A Comprehensive Survey 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2007.12928.pdf 作者团队：西安电子科技大学 摘要 这篇综述完成了 4 个工作： 1.总结了 33 种最先进基于深度学习的 VSR方法，并详细介绍
