在之前的学习基础上使用卷积神经网络CNN的训练，准确率提升了许多。 与之前不同的地方就是添加了两层卷积神经，之前学习理论没弄明白的全连接层写完这个代码后也弄明白了。 而且运用了dropout解决过拟合问题。 最后准确率达到了0.9688，比之前0.87还是要高不少 以下是重要代码 一
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
Mask R-CNN for Object Detection and Segmentation 基于深度神经网络Mask R-CNN，使用TensorFlow实现。 感谢何凯明等人完成的惊人成就，论文传送门：Mask R-CNN 我的github地址 Demo balloon分割矿物显微图像的实例分割基于CT扫描的土石混合体图像的精准分割（选择U-Net效果更好） 环
简 介： 以手势识别为代表的人类活动识别是一种重要的人机交互方式，其在可穿戴设备、虚拟现实以及驾驶舱智能交互等领域有着重要的应用前景，其中基于雷达前端的手势识别方法是相关研究的热点。本文针对基于超声波雷达的手势识别问题，设计了3种不同的特征提取方法，搭建、训练和测
摘要 人员搜索旨在共同解决人员检测和人员再识别(re-ID)问题。现有的工作已经设计了基于Faster R-CNN的端到端网络。但是，由于Faster R-CNN的并行结构，所提取的特征来自于区域提议网络产生的低质量提议，而不是检测到的高质量包围盒。人员搜索是一项细粒度的任务，这些较差的特性将
LetNet-5 【写在前面】 今天公司有个刚毕业学生一直问深度学习的CNN网络模型相关的问题，LetNet-5虽然简单，但是包含了深度学习CNN模型的基本组成模块，包含（卷积、池化、全连接等结构）为了帮助理解拿了一个最简单的LetNet网络做一个知识梳理帮助理解。 （阅读本文章之前具体的卷
constant scaling代码： import torch.nn as nn import torch import torch.nn.functional as F from torchvision import datasets from torchvision import transforms from torch.utils.data import DataLoader import matplotlib.pyplot as plt batch_size = 64 transform
一、卷积(convolution) 卷积操作就是使用卷积核从左往右、从上往下依次扫描输入的原始矩阵，得到一个降维后的特征矩阵。 使用 f ∗ f f*f
R-CNN 论文详解（学习笔记） R-CNN 模块设计 R-CNN 目标检测系统包含以下模块。 Selective Search：生成区域建议 region proposals。CNN（AlexNet）：从每个区域提取固定长度的特征向量。一系列 class-specific 线性 SVM：对于每一类别，给出 CNN 提取的特征向量的得分。Bounding Box Regr
模块图示 模块介绍 如图左所示，假设输入为x，然后来了一个‘并联’，假设x经过虚线框操作后输出的结果为x1，在汇合的地方输出结果为out，那么out=x+x1。为了使x和x1能够相加，其两者维度需相同，也就是x1的维度要与x相同。 模块作用 解决VGG由于层数过多，网络过深产生的梯度爆炸、过拟合
目录 1. Introduction组建卷积函数 2. 把input，padding，卷积核，卷积函数走一波 2.1 input 2.2 padding 2.3 卷积核 3. 卷积函数走一走 1. Introduction组建卷积函数 torch.nn.functional.conv2d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1 包括的几个
笔记：读Character-Aware Neural Language Models 作者：Kim Y et al.,AAAI 2016. 目录 Major Work Model Experiments Conclusion 1 Major Work 本文作者提出了一种利用subword子词信息的LM，子词信息主要通过一个字符级别的CNN提取，CNN的输出(character-level word embedding)作为使
©作者 | 苏菲 Transformer 模型在 NLP 领域获得了巨大的成功，以此为内核的超大规模预训练模型BERT、GPT-3 在 NLP 各个任务中都大放异彩，令人瞩目。 计算机视觉分析任务也借鉴了Transformer 模型的思想和方法，Meta公司的DETR模型中就使用 Transformer 和端到端方法实现了 CV 领域
自动作文评分是语言评测领域的一项重要子任务，可以帮助老师减少作文批改的负担。最近几年，有较多的学者致力于作文评分算法的研发，并取得了较大的进展。 自动作文评分系统一般由2个组件组成：作文表示组件和评分组件。根据作文表示组件，作文评分算法一般可以分为：基于手工特征的作文
FPN （CVPR 2017） 论文地址；参考博客1；参考博客2 1.概述 名称：特征图金字塔网络FPN（Feature Pyramid Networks） 解决问题：物体检测中的多尺度问题（？） 效果：简单改变网络连接，不增加计算量，但提高对小物体的检测性能 独特之处：低层的特征语义信息较少，但目标位置信息准确；高层的特征语义信息
本文是论文《Facial Emotion Recognition: State of the Art Performance on FER2013》的复现，感谢原作者Yousif Khaireddin和Zhuofa Chen。 本文采用的数据集是FER2013。 文章目录 前言系统设计数据预处理数据集分割数据增强 VGGNet 网络结构神经网络的优化方法基于Nester
这个是收录： GitHub - MarkMoHR/Awesome-Edge-Detection-Papers: A collection of edge/contour/boundary detection papers and toolbox. 这个模型比较小，效果还可以： GitHub - zhuoinoulu/pidinet: Code for the ICCV 2021 paper "Pixel Difference Networks for Efficient Ed
论文代码链接 论文代码链接 摘要 目标重识别的关键就是提取鲁棒的特征！ 之前方法的弊端：卷积神经网络(CNN)的方法一次只处理一个局部邻域，并且由于卷积和下采样算子(如池化和跨卷积)导致细节信息丢失。 提出：纯基于transformer的目标ReID框架。 具体来说：我们首先将图像编码为一系
从应用方面上来看，CNN用到做图像识别比较多，而RNN在做到语言处理多一点，如果拿来比喻的话，CNN如同眼睛一样，正是目前机器用来识别对象的图像处理器。相应地，RNN则是用于解析语言模式的数学引擎，就像耳朵和嘴巴。 对于CNN神经网络，有一个基础的假设——人类的视觉总是会关注视线内特征最
论文地址：https://arxiv.org/abs/2105.10497 项目地址：https://git.io/Js15X 这篇论文主要介绍并验证了ViT的一些有趣的特性，而且文章的组织结构是通过不断根据实验结果和猜测提出新的问题并去验证的形式，非常推荐细读。 文章主要介绍了ViT在遮挡、形状纹理偏好、对抗与自然干
一、计算机视觉 在运行神经网络对图像进行处理时，对于64*64大小的图像，图像就有12288个参数，而对于一张1000*1000大小的图像，参数更是多达300万个，假设隐藏层有1000个神经元，那么参数就是300万*1000个，300亿个参数，可想而知数据量过于庞大。 为解决此问题，我们需要采用卷积计算。 二
动手学深度学习-CNN笔记 一、从全连接层到卷积二、图像卷积1.卷积层2.学习卷积核参数3.特征映射和感受野 三、填充(padding)四、步幅(stride)五、多输入多输出通道1.多输入通道2.多输出通道3.1×1卷积层 六、池化层(或汇聚层，pooling层) 一、从全连接层到卷积 多层感知机
导入基本要的库 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torchvision import torchvision.datasets as dset import torchvision.transforms as transforms import torch.optim as optim import torchvision.models as models im
文章目录 题目前言问题来源思路利用RNN的最终状态代码实现运行结果 利用CNN和池化平均池化代码实现运行结果 最大池化代码实现运行结果 两者区别 题目 将若干词向量转变为一个词向量的方法 前言 在文本分词时，我们往往会将一个文本分为很多分词，每一个分词将会用一个词
©作者 |小欣 01 简介 最近，为了解决卷积神经网络的一些普遍存在的缺点，如对于上下文信息的建模差、全局信息理解差等缺点，有研究者开发了Vision Transformer和MLP-based模型。 虽然在视觉领域中使用了Transformer和Self-Attention解决了一些CNN模型存在的缺陷，同时也具有一定的创新
