一. 池化简介 平均池化：将图片按照固定大小网格分割，网格内的像素值取网格内所有像素的平均值。 池化：使用均等大小的网格将图片分割，并求网格内代表值的过程。 池化是卷积神经网络（convolutional neural network）中非常重要的处理方式，能够有效地降低图像的维度。 平均池化定义： ...
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2020-03-15 11:51:48
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?出处： IEEE Access Digital Object Identifier，2020 作者：刘亚奇 摘要 解决 CISDL 约束图像拼接检测定位问题，在 DMAC 基础上，加入 self attention ，称为attentionDM 网络结构 如图1 ，采用 encoder decod ...
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2020-03-15 11:37:59
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@[toc] 0. Abstract We trained a large, deep convolutional neural network to classify the 1.2 million high resolution images in the ImageNet LSVRC 2010 ...
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2020-03-14 19:53:58
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路径规划（Path Planning）算法总结 不同的路径规划算法 | Classical Approach | Artificial Intelligence (Heuristic Approach) | | | | | Potential Field.(1979) | Neural Networ ...
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2020-03-14 15:07:48
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"论文下载" 作者（三位Google大佬）一开始提出DNN的缺点， DNN不能用于将序列映射到序列 。此论文以机器翻译为例，核心模型是长短期记忆神经网络（LSTM），首先通过一个多层的LSTM将输入的语言序列（下文简称源序列）转化为特定维度的向量，然后另一个深层LSTM将此向量解码成相应的另一语言序 ...
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2020-03-13 12:49:46
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本文的主要贡献点是一个构造了一个结构，称为the inverted residual with linear bottleneck。该结构与传统的residual block中维度先缩减后扩增相反，而是先将输入的低维feature map扩增到高维，然后用depthwise convolution方 ...
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2020-03-13 11:27:21
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作者提出 ResNeXt 的主要原因在于：传统的要提高模型的准确率，都是加深或加宽网络，但是随着超参数数量的增加（比如channels数，filter size等等），网络设计的难度和计算开销也会增加。因此本文提出的 ResNeXt 结构可以在不增加参数复杂度的前提下提高准确率，同时还减少了超参数的 ...
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2020-03-13 01:25:26
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介绍 现如今图神经网络取得了很大进展，最典型的两个模型是GCN模型和GAT模型，然而现有的图神经模型仍然存在以下两个问题： 1. 边特征未被有效考虑。比如GAT只考虑两个节点之间是否有边(binary indicator)，GCN的边特征只能是一个实数(one dimensional real va ...
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2020-03-11 10:22:31
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Non-local Neural Networks 2020-03-05 20:24:39 Paper: CVPR_2018 Code: https://github.com/facebookresearch/video-nonlocal-net (Caffe2 version) https://g ...
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2020-03-05 20:49:54
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论文网址：https://arxiv.org/abs/1801.07698 一、介绍 基于深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Networks, DCNNs）的大尺度的人脸识别的主要任务就是设计合适的损失函数以增强模型的判别能力。中心损失（Centre loss）惩 ...
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2020-03-03 22:17:56
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