卷积和互相关在数学定义上是不一样的； 但是，现在大部分的深度学习教程中都把互相关的数学定义，即图像矩阵和卷积核的按位点乘定义为卷积。实际上，这种操作亦应该是互相关（cross-correlation），而卷积需要把卷积核顺时针旋转180度然后再做点乘。 数学定义上： 对E点进行互相关
1.针对的问题 在弱监督动作定位领域，这篇论文之前的方法没有明确利用视频片段之间的相似性来进行定位和分类预测，但是作者认为，在没有帧级标注的情况下，弱监督系统必须依赖视频时序段之间的相似性提示。具体来说，必须（1）利用不同动作类别的前景片段之间的差异来正确分类视频；（2） 使用相
Local Relation Network Adapt filter according to the appearance affinity Motivation Meaningful and adaptive spatical aggregation Humans have a remarkable ability to “see the infinite world with finite means” [26, 2]. Recognition-by-components: a theory
空洞卷积（Atrous Convolution） 优点：在不做pooling损失信息和相同的计算条件下的情况下，加大了感受野，让每个卷积输出都包含较大范围的信息。空洞卷积经常用在实时图像分割中。当网络层需要较大的感受野，但计算资源有限而无法提高卷积核数量或大小时，可以考虑空洞卷积。 空洞卷积（dil
概念 目前圖像修補主要有兩種方法: 基於統計的，像是 PatchMatch基於深度學習的 基於統計的方法雖然可以產生平滑合理的修補結果，但是其缺乏對圖像語意的理解；而基於深度學習的方法雖然具備對圖像語意的理解，但因為其通常會將圖像缺失部分用固定值填補後才輸入模型，這些填補的值往往
Dilated Convolution是一种通过增加kernel元素间距(padding 0)使得感受野增加的一种卷积方式。所谓感受野就是特征图上每个点对应原图像的像素范围。 这样，在不改变kernel size(上图中的kernel size还是3x3)的情况下，增加了感受野。也可以理解为kernel size从3x3 变成了5x5(但
[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
一、the whole CNN 二、CNN – Convolution 三、Convolution v.s. Fully Connected
CNN可以看作深度学习的进一步扩展，在深度学习的基础上改变神经网络的结构以及尽量减少参数，抓住关键特征。这样的CNN主要用于影像识别。具有以下三个属性的任务即可以使用CNN：1）观测图片中的某些模式；2）这些模式在每张图片中的位置不同；3）二次抽样不会影响观察对象。CNN框架
Eformer是进行低剂量CT图像重建的工作，它第一次将Transformer用在医学图像去噪上，ICCV2021的paper，值得一读。 知乎同名账号同步发布。 目录 一、架构和贡献二、主要细节2.1，Sobel Convolution2.2, 下采样和上采样2.3，损失函数 三、实验 一、架构和贡献 和Uformer一样，将LeWin
https://naokishibuya.medium.com/up-sampling-with-transposed-convolution-9ae4f2df52d0 If you’ve heard about the transposed convolution and got confused what it actually means, this article is written for you. The content of this article is as follows: The
Tensorrt一些优化技术介绍 Figure 1. A quantizable AveragePool layer (in blue) is fused with a DQ layer and a Q layer. All three layers are replaced by a quantized AveragePool layer (in green). Figure 2. An illustration depicting a DQ forw
参考： https://towardsdatascience.com/how-does-sparse-convolution-work-3257a0a8fd1 注： 插图和部分内容理解来自于上述博客 背景 三维点云的数据相对于2D数据而言是极其稀疏的，因此提出可以针对稀疏数据来进行卷积，而不是扫描所有图像像素或者空间体素。 以一个例子来进行3D
写在前面 报了一个组队打卡活动，现在已经到了任务6，今天是学习卷积神经网络，之前也是听过，但没有好好学习，正好趁这个机会，好好学习下。 参考视频：https://www.bilibili.com/video/av59538266 参考笔记: https://github.com/datawhalechina/leeml-notes 为什么用CNN？ CNN一般都用在
结构对比 MobileNet v1的深度可分离卷积（depthwise separable convolution）分为Depthwise convolution与Pointwise convolution。层级结构如下： MobileNet v2在Depthwise convolution之前添加一层Pointwise convolution。层级结构是这样： 为什么多了一层Pointwise convolution M
1、caffe使用的是float运算，NNIE使用int8\16，转换时精度会有损失，若量化精度损失不可接受的情况下，需要带量化去重新训练以降低量化误差。 2、NNIE包含Convolution、Deconvolution（逆卷积）、DepthwiseConv、pooling、InnerProduct。 Deconvolution（逆卷积）：一般和转置卷积（transposed conv
论文：《A Quantization-Friendly Separable Convolution for MobileNets》 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1803.08607.pdf 这篇是高通在 2018 年发表的一篇论文，主要是针对在量化方面效果很差的 MobileNetV1 网络进行研究，探索其量化掉点很严重的原因（从浮点模型的 70.5%到量化模型
转置卷积 Transposed Convolution 也叫Fractionally Strided Convolution或Deconvolution 不要被deconvolution这个单词迷惑，转置卷积也是卷积，是将输出特征恢复卷积前的图像尺寸，但不是恢复原始值 作用：上采样 upsampling 转置卷积的运算步骤 在输入特征图的像素间填充$s-1$行列0
overview 这是ECE408的一个作业，目标是实现3d卷积. 测试的时候使用link这个脚本对测试数据测试 课程给的测试环境是GTX1080.我用自己的RTX2070会出bug.而实验室服务器的titan xp是可以的 这个问题分为两种写法，目前只实现了一种相对好理解但效率低的写法。我认为效率低的原因是每一
文章目录 前言卷积操作转置卷积操作Pytorch中的转置卷积参数Pytorch转置卷积实验 前言 转置卷积（Transposed Convolution） 在语义分割或者对抗神经网络（GAN）中比较常见，其主要作用就是做上采样（UpSampling）。在有些地方转置卷积又被称作fractionally-strided convolution或者de
1.逐步构建卷积网络 本次要构建的网络基本架构： 注：每进行一次前向传播操作，都会有与之对应的后向传播，前向传播的参数将被存储，这些参数在后向传播过程中将被用来计算梯度。 2.卷积神经网络 2.1零值填充 使用零值填充的好处： 填充帮助你使用卷积层而不需要收缩输入数据的高和宽
Graph Convolution Network 理解与实现 https://zhuanlan.zhihu.com/p/51990489 Graph Convolution作为Graph Networks的一个分支，可以说几乎所有的图结构网络都是大同小异，详见综述，而Graph Convolution Network又是Graph Networks中最简单的一个分支。理解了它便可以理解很多近年
本次练习使用的是tensorflow 2.6版本，也就是最新版。但作业中很多调用语句都是老版的，导致出现很多模块引用报错。 解决办法主要有两种：1.降低tensorflow版本； 2.修改引用语句 1.Tensorflow 模型 数据集中的图片已经进行了标注，index 用于索引不同的图片，可以自行修改查看不同结果：
摘要： 最近对图卷积网络(GCNs)的研究揭示了局部自适应的有用性，它使调整邻居对目标节点表示的贡献成为可能。现有的工作通常通过引入一个额外的模块，如图注意力，它学习邻居节点的权重，去实现局部自适应。然而，这种方法在实际中效率不好，因为拟合训练数据并不一定会导致合理的局部自
Epic Convolution！ 因为这道题是五合一 所以我用了 鸢一折纸 的天使来命名。 话说卡老师到底会不会 Epic Convolution II 啊，这玩意有没有被解决啊 尝试写一篇人话题解。 在做这道题之前，你需要仔细阅读 具体数学（Concrete Mathematics） 的 6.2 章节，下面列出一些之后要用到的东西： \[m!
