ConvNeXt 摘要 文章介绍道，视觉识别的 "Roaring 20s"始于ViT的引入，其迅速取代了卷积网络成为了最先进的图像分类模型。但最基本的ViT模型仅是被设计用来进行图像分类，难以应用于其他任务。而Swin Transformer的出现使得Transformer可以作为通用的骨干网络。然后作者介绍道，这种效果主
PointPillars:工业界中一种三维点云检测对象的快速编码方法 前言优势算法分析Pillars Feature NetBackbone(2D CNN)Detection Head(SSD)Loss Function 前言 在3D点云的目标检测中，一般有以下几种处理： （1 ： 3D卷积。缺点比较明显：计算量较大，导致网络的推理速度较慢。 （2 ： 投
1. 摘要 现有的深度卷积神经网络(CNNs)需要一个固定大小的（例如，224×224）的输入图像。这个要求是“人工的”，可能会降低对任意大小/尺度的图像或子图像的识别精度。在这项工作中，我们为网络配备了另一种池化策略，即“空间金字塔池化”，以消除上述需求。新的网络结构，称为SPP-net，可以生成
课程：吴恩达深度学习 计算机视觉（p108-p150） 卷积网络 补充：超参数 机器学习模型中一般有两类参数：一类需要从数据中学习和估计得到,称为模型参数（Parameter）—即模型本身的参数。比如,线性回归直线的加权系数（斜率）及其偏差项（截距）都是模型参数。还有一类则是机器学习算法中的调
首次将深度学习和卷积神经网络用于目标检测并取得显著性能提升。 图像分类、定位、目标检测、语义分割、实例分割、关键点检测（关节等等输出点的坐标） 图像分类（输入图像输出类别）目标检测（识别物体类别）语义分割（识别每个像素的类别）实例分割（在语义分割基础上识别多个物体）
46 语义分割 Sematic Aug. 语义分割就是把图片中每个像素分类到对应的类别中。 发展过程：图片分类一般用聚类方法，将图片进行分类；目标检测是对图片的物体的位置和类别进行识别；语意分割就是对每个像素进行分类。 应用：背景虚化；路面分割。 实例分割 Instance Aug. ：把每个物体的进
Searching for MobileNetV3 Abstract 1. Introduction 2. Related Work 3. Efficient Mobile Building Blocks 移动设备模型靠高效的构建块搭建。MobileNetV1引入了深度可分离卷积来替代传统卷积层。深度可分离卷积将空间滤波与特征生成机制分离，有效地分解了传统卷积。深度可
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一 ，通常由输入层、卷积层、池化层、全连接层、输出层结构组成，其中卷积层、池化层、全连接层可能有多层。CNN的结
看到一句话，其实卷积层就是一种滤波器，放大它感兴趣的，缩小它不感兴趣的，很有道理。 二维卷积层的数学表达： 这里这个W其实就是kernel，是在这里通过这种方式学习出来的参数，表现出来的就是一个矩阵。b是偏差，通过广播机制作用给Y。 二维交叉和二维卷积，就差一个翻转的关系：
1. 摘要 在\(ReLu\)的基础上作者提出了\(PReLu\)，在几乎没有增加额外参数的前提下既可以提升模型的拟合能力，又能减小过拟合风险。 针对的\(ReLu/PReLu\)矫正非线性，作者设计了一个鲁棒的的参数初始化方法。 2. 介绍 在过去几年，随着更强大网络模型的构建和有效防止过拟合策略的设计，我
图像卷积 互相关运算： def corr2d(X, K): h, w = K.shape Y = torch.zeros(X.shape[0]-h+1, X.shape[1]-w+1) for i in range(Y.shape[0]): for j in range(Y.shape[1]): Y[i,j] = (X[i:i+h, j:j+w] * K).sum() return Y 卷积层： class Conv
文章目录 1 模型介绍2 模型结构3 模型特性4 Pytorch模型搭建代码 1 模型介绍 VGGNet是由牛津大学视觉几何小组（Visual Geometry Group, VGG）提出的一种深层卷积网络结构，他们以7.32%的错误率赢得了2014年ILSVRC分类任务的亚军（冠军由GoogLeNet以6.65%的错误率夺得）和25.32
Pytorch: torch.nn 模块与网络组成单元 Copyright: Jingmin Wei, Pattern Recognition and Intelligent System, School of Artificial and Intelligence, Huazhong University of Science and Technology 文章目录 Pytorch: torch.nn 模块与网络组成单元 @[toc]Convoluti
文章目录 前言第1-3页第4页第5-6页第7-9页 LeNet5原版论文已经放到了GitHub上: 点我下载 前言 大致看了一下文章，一共45页，属实是有点长啊。 我们只看基础概念和文本识别的介绍，以及LeNet5网络的部分就行了。 1-5 介绍背景和文本识别的概念以及机器学习的各种概念5-9 介绍
//2022.1.15日上午11:02阅读笔记 1.卷积神经网络 到目前为止，我们对机器学习和神经网络的全部回顾都指向了这一点:理解卷积神经网络(Convolutional neural networks, cnn)及其在深度学习中的作用。 在传统的前馈神经网络中(就像我们在第10章中学习的那些)，输入层的每个神经元与下
对于图片分类问题，利用MLP会出现模型太大（大到离谱）的问题。比如你分类猫狗的模型的参数比世界上所有的狗和猫都多，这显然是不对的。 在处理图片（找寻某一个目标的任务时）遵循两个原则： 1、平移不变性 2、局部性 “卷积就是一个特殊的全连接层” 在此之前，看王木头的视频：从
新神经网络架构设计的最新进展之一是注意力模块的引入。首次出现在在NLP 上的注意力背后的主要思想是为数据的重要部分添加权重。在卷积神经网络的情况下，第一个注意机制是在卷积块注意模型中提出的。其中注意机制分为两个部分:通道注意模块和空间注意模块。 空间注意模块通过将图
CNN反向传播：从直觉到起源 Convolutional Neural Networks backpropagation: from intuition to derivation 这里假设你已经对多层感知器、损失函数、反向传播等有一定掌握，如果还没有了解过，最好先去了解一下 开篇 Convolutional Neural Networks（CNN）现在是做图像分类的标准方式，现
目录 前言 三、卷积神经网络CNN——层层搭建 1.卷积层Convalution：特征提取 2.池化层pooling：减小数学量、降低维度且防止过拟合 3.Flatten层:用来将输入“压平”，即把多维的输入一维化 4.全连接层Dense:对先前卷积中提取的特征的非线性组合 5.dropout层:防止过拟合 前言
[ICLR 2021] Revisiting Dynamic Convolution via Matrix Decomposition 摘要 该文章表明，K个静态卷积核的自适应聚合所得到的动态卷积效果较好，但其存在两个主要的问题： 卷积权重数量增加了K倍。 动态注意力和静态卷积核的联合优化具有挑战性。 文章从矩阵分解的角度揭示了动
import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torch.nn.functional as F import torch.utils.data as tudata from torchvision import datasets,transforms import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 定义超
2013年----word Embedding 2017年----Transformer 2018年----ELMo、Transformer-decoder、GPT-1、BERT 2019年----Transformer-XL、XLNet、GPT-2 2020年----GPT-3 Transformer 谷歌提出的Transformer模型，用全Attention的结构代替的LSTM，在翻译上取得了更好的成绩。这里基于Att
参考论文：Real-Time High-Resolution Background Matting，我也已经发布过Real-Time High-Resolution Background Matting的论文翻译。 BGM2算法内容的参考博客：人像抠图之Background Matting v2 1、问题定义 Background Matting v2（以下简称BGM2），一种实现人像抠图的算法，首先我们来
上岸某中流985，下面是我总结的机器学习重要的以及比较难的知识点，以理解性（背诵）的题目为主，有错误的话感谢提出来哟：
编者按：计算机视觉(ComputerVision，CV)是一门综合性的学科，是极富挑战性的重要研究领域，目前已经吸引了来自各个学科的研究者参加到对它的研究之中。 本文中，百分点感知智能实验室梳理了计算机视觉技术基本原理和发展历程，针对其当前主要的研究方向及落地应用情况进行了深入剖析，并
