論文推薦:基於深度對抗學習的超聲影象乳腺腫瘤分割與分類
條件GAN (cGAN) + Atrous卷積(AC) +帶權重塊的通道注意力(CAW)該論文提出了一種基於深度對抗學習的超聲影象乳腺腫瘤分割分類方法(cGAN+AC+CAW),論文雖然是2019年提出的,但是他提出了使用GAN進行分割的方
卷積核擴大到51x51,新型CNN架構SLaK反擊Transformer
SLaK 搭載著有史以來最大的 51x51 卷積核,能夠在相似的引數量和 FLOPs 的條件下,獲得比最新先進的 ConvNeXt,Swin Transformer 和 RepLKNet 更好的效能
AI課堂24: CNN——多輸入和多輸出通道(N組卷積核的應用)
下圖使用1x1卷積核與3個輸入通道互相關運算得到2個輸出通道的計算
「詳細圖解」再次理解im2col
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如何透過梯度上升實現視覺化卷積核?
下面我們將會利用已經訓練好的VGG16網路模型,來系統地視覺化各個網路層的各個卷積核,看看CNN是對輸入進行逐層分解提取特徵的到底都是些什麼
梯度上升視覺化卷積神經網路
下面我們將會利用已經訓練好的VGG16網路模型,來系統地視覺化各個網路層的各個卷積核,看看CNN是對輸入進行逐層分解提取特徵的到底都是些什麼
資源| 從反向傳播到遷移學習,盤點人工智慧從業者必備的10個深度學習方法
選自Medium作者:James Le機器之心編譯參與:劉曉坤、黃小天、蔣思源近日,軟體工程師 James Le 在 Medium 上發表了一篇題為《The 10 Deep Learning Methods AI Practitioners
學界 | 從泊松方程的解法,聊到泊松影象融合
一個簡單的例子,假設有一張的影象,表示各個位置上的影象畫素值,共 16 個未知引數需要被求解
基於深度學習的語義分割綜述
本文全面回顧了撰寫本文時的文獻,涵蓋了語義和例項級分割的大量開創性工作,包括完全卷積畫素標記網路、編碼器-解碼器架構、多尺度和基於金字塔的方法、遞迴網路,視覺attention模型,以及生成對抗模型
深度學習專項課程精煉圖筆記!必備收藏|原力計劃
右邊:深度網路的特點是需要大量的訓練資料和計算資源,其中涉及大量的矩陣運算,可以在 GPU 上並行執行,還包含了大量的超引數,例如學習率、迭代次數、隱藏層數、啟用函式選擇、學習率調整方案、批尺寸大小、正則化方法等
時空四維模型突破限制 讓海溫預測不再“浮於表面”
“時空四維卷積模型利用海洋溫度資料的雙重特徵提取,並對特徵以及區域進行加權,實現了海洋內部溫度的資料預測,打破了目前對於海表溫度預測的侷限性,並將溫躍層的預測變為可能
一文看盡深度學習的20種卷積(二)
一個設計的原則就是我們如何在不增加額外引數量的情況下,儘可能利用有效的資訊或者從降低冗餘空間資訊的角度出發,來提高模型的計算效率和卷積提取特徵的能力
人工智慧領域熱門知識點——神經網路,究竟是什麼?
一般情況下,輸入層從外界接收各種各樣的資訊,神經網路會用這些資訊進行學習、識別或進行其它的處理
今日 Paper|弱監督目標的定位;遞迴殘差卷積神經網路;巢狀U-Net結構;超強小目標檢測等
目錄重新思考通往弱監督目標的定位基於U-Net(R2U-Net)的遞迴殘差卷積神經網路在醫學影象分割中的應用UNet++: 一種醫學影象分割的巢狀U-Net結構使用基於雙譜的深度卷積神經網路對非線性時間序列進行分類hAttention-RP
深度殘差網路的無人機多目標識別
採用Mu-ResNet與CRPN結合的網路模型在無人機目標資料集以及PASCAL VOC資料集上進行多目標識別測試,較使用ResNet與RPN結合的網路模型,識別準確率提升了近2個百分點
表徵圖資料絕不止圖神經網路一種方法
本文是一篇出自倫敦大學學院的圖表徵學習綜述,詳細介紹了圖核、卷積、圖神經網路、圖嵌入、機率模型共五類圖表徵學習方法的起源與發展,並對圖資料表徵學習方法的最新進展和未來發展方向進行總結和討論
NLP三大特徵提取器全梳理:RNN vs CNN vs Transformer
這樣做的優點是:無論輸入值的大小是否相同(由於文字的長度不同,輸入值不同),要用相同數量的卷積核進行卷積,經過池化後就會獲得相同長度的向量(向量的長度和卷積核的數量相等),這樣接下來就可以使用全連線層了(全連線層輸入值的向量大小必須一致)
CVPR2021 DRConv:即插即用!曠視孫劍、張祥雨團隊提出動態區域感知的卷積,漲點顯著!
重磅乾貨,第一時間送達▊寫在前面在本文中,作者提出了一種名為動態區域感知卷積(DRConv)的新卷積,它可以自動將多個濾波器分配給具有相似特徵表示的空間區域
圖資料表徵學習,絕不止圖神經網路一種方法
本文是一篇出自帝國理工學院的圖表徵學習綜述,詳細介紹了圖核、卷積、圖神經網路、圖嵌入、機率模型共五類圖表徵學習方法的起源與發展,並對圖資料表徵學習方法的最新進展和未來發展方向進行總結和討論
研表究明,漢字序順並不會響影閱讀
embedding_dim 指定向量長度x = Embedding(vocab_size, embedding_dim)(input_x) # 第一個卷積層,卷積核大小為3,最大池化視窗為11c1 = Conv1D(128, 3, acti
2022-01-06卷積池化BatchNormalization向量Shape