使用迁移卷积层对CNN模型进行压缩受到[42]中研究的启发，该论文介绍了等变群论（equivariantgrouptheory）。使x作为输入，Φ(·)作为网络或层，T(·)作为变换矩阵。
深度学习之四大经典CNN技术浅析.《TensorFlow实战》作者黄文坚做客【硬创公开课】，为我们讲解了关于四大经典CNN网络：AlexNet、VGGNet、GoogleInceptionNet和ResNet的基本原理。.本次公开课内容主要节选自作者《TensorFlow实战》第6章，关于这四大CNN网络实现方式可参考...
在这篇论文中，作者将Regionproposal和CNNs结合起来，所以该方法被称为R-CNN：RegionswithCNNfeatures。我们也把R-CNN效果跟OverFeat比较了下（OverFeat是R-CNN之前目标检测性能最好算法），结果发现R-CNN在200类ILSVRC2013检测数据集上的性能明显优…
CNN101进一步扩大了公众对深度学习技术的教育途径。它应用了交互式可视化技术，为用户提供了一种更简单的方法来学习深度学习机制并建立神经网络直觉。并且，对于现有的通过交互式可视化来解释复杂机器学习算法的研究工作，CNN101可以与他们结合在
NetVLAD1是一个较早的使用CNN来进行图像检索或者视频检索的工作，后续在此工作的基础上陆续出了很多例如NetRVLAD、NetFV、NetDBoW等等的论文，思想都是大同小异。一、图像检索VLAD和BoW、FisherVector等都是图像检索领域的...
论文笔记：基于3D卷积神经网络的人体行为识别(3DCNN)，首发于机器学习与图像处理写文章论文笔记：基于3D卷积神经网络的人体行为识别(3DCNN)谭庆波哈尔滨工业大学计算机科学与技术博士在读96人赞同了该文章摘要当前很多人体行为识别分类器都是基于从原始图像上手工提取的特征，本文提…
注：该论文十分值得一看，可在CV技术指南的模型总结部分看到该论文的完整解读，这里不对这四条设计原则详细介绍原理和细节...CNN可视化技术总结2021-02-25增量推理：一种CNN加速的新思路2021-02-23综述：轻量级CNN架构设计...
【摘要】：近年来,随着互联网的普及以及社交网络的发展,图像检索技术得到飞速发展。目前,图像检索的特征提取方法主要有基于人工特征提取的图像检索技术和基于卷积神经网络特征提取的图像检索技术这两种,其中基于卷积神经网络的图像检索技术有效的解决了检索效率较低的问题,在较大程度上...
欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结、最新技术、经典论文解读。CNN可视化方法一、特征图可视化。特征图可视化有两类方法,一类是直接将某一层的featuremap映射到0-255的范围,变成图像。
MaskR-CNN在FasterR-CNN目标检测任务的基础上，进一步实现了实例分割的功能。相比于原始FasterR-CNN论文中的结构（VGG），本文采用了ResNet-、ResNet-FPN结构提取featuremaps，并对比试验。（但这不属于MaskR-CNN的特点）。
它带来的效果是第二层的滤波器视野(检测范围scope)更宽了。想要获取更多有关解卷积网络以及这篇论文的信息,请参...
CNN经典论文解读(AlexNet)技术标签:computervisiondeeplearningAlexNet网络架构:包含8层,其中五个卷积层与三个全连接层。并且在第二层、第三层以及第五层后使用overla...
深度学习之四大经典CNN技术浅析《TensorFlow实战》作者黄文坚做客【硬创公开课】,为我们讲解了关于四大经典CNN...
编者按:考虑到原作者写的“面向新手的CNN入门指南(二)”没有太多实质性的计算内容,而是直接推荐论文建议读者阅读,因此论智决定跳过这一部分,直接总结过去几年中计算机视觉和卷积神经...
首发于深度学习和目标写文章GoogleCVPR2018论文:CNN量化技术YaqiLYU658人赞同了该文章天下武功,无坚不破,唯快不破——火云邪神深度学习如何做的更快,最好最实用的压缩加速方法有哪些...
论文思想卷积神经网络:局部感受野(localreceptivefields)、权值共享(sharedweights)或权值复制(weightsreplication)和时间或空间子采样(sub-sampling)。StochasticGra...
论文创新的常见思路总结计算机视觉的高效阅读英文文献方法总结计算机视觉中的小样本学习综述知识蒸馏的简要概述优化OpenCV视频的读取速度NMS总结损失函数技术总结池化技术总结CNN结构演变...
AI视线1小白必须学习CNN经典论文代码的理由CNN真正的爆发阶段是2012年AlexNet取得ImageNet比赛的分类任务的冠军,从此以后,深度学习便也成为了一个热门的领域,所以说,如果小白要入...
整理了从2012年到2017年15篇国际顶级会议的卷积神经网络(CNN)的架构论文,并注明了每篇论文的创新点。需要注意的是:只是整理了论文题目,并没有下载地址,下载者可以根据题目下载对应...
LeCun等人(2015)从卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)概述了深度学习(DL)模型。他们从表征学习的角度描述了DL,展示了DL技术如何工作、如何在各种应用中...