最早出现在DeeplLab系列中，作用：在不改变特征图尺寸的同时增大感受野，摈弃了pool的做法（丢失信息）； 结构如下： 存在的问题：棋盘效应（特征图不是处处可导！） 解决方法：使用锯齿状的卷积核 ...
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2019-12-26 13:29:24
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题目背景 这是一道 FFT 模板题 题目描述 给定一个 n 次多项式 F(x)，和一个 m 次多项式 G(x)。 请求出 F(x) 和 G(x) 的卷积。 输入格式 第一行 2 个正整数 n,m。 接下来一行 n+1 个数字，从低到高表示 F(x) 的系数。 接下来一行 m+1 个数字，从低到高表示 ...
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2019-12-24 20:20:01
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[Zjoi2014]力(FFT，卷积) 题意：给定$n$个点电荷，排在单位数轴上，求每个点的场强 考虑每个$i$对于每个$j$的贡献，分析式子 $E=\cfrac{q_i}{(j i)^2}$ 令$f(x)=\sum q_ix^i$ $g(x)=\sum a_ix^i,a_i=i using nam ...
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2019-12-24 18:46:16
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https://zhuanlan.zhihu.com/p/65377955 分组卷积：把特征图分成g组，分别用g组卷积核进行卷积然后在通道数相加 深度可分离卷积将卷积操作中的滤波和维数变换分开成两组卷积 ...
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2019-12-24 11:29:53
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粗到精的卷积神经网络与自适应聚类相结合的图像拼接篡改检测 研究方向： 图像篡改检测 论文出处： ELSEVIER A类 学校： 西安电子科技大学网络工程学院、重庆邮电大学计算机科学与技术学院 关键字： Splicing forgery detection、Convolutional neural n ...
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2019-12-23 12:57:22
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论文地址：http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Zhao_EGNet_Edge_Guidance_Network_for_Salient_Object_Detection_ICCV_2019_paper.pdf 当前方法的问题 全 ...
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2019-12-22 16:50:17
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主要工作： 卷积神经网络 U-Net 改进注意力机制 ARU-Net网络与U-Net一样呈对称结构，无全连接层，输入的图像大小可不相同，但输出的结果与输入的图像大小一致，对于每一个像素点进行分类，从而实现图像的分割。该网络添加残差映射和注意力机制，可以提高了特征的使用率，进而提升钩骨分割的准确率。该 ...
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2019-12-21 15:41:19
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参考： "https://petewarden.com/2015/04/20/why gemm is at the heart of deep learning/" 平常都是无脑使用Pytorch提供的 方法，但是并不关心具体该如何实现，原来是把卷积操作转化成矩阵乘法，而不是真的通过滑动卷积核来做卷 ...
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2019-12-20 18:16:57
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设计的CNN模型包括一个输入层，输入的是MNIST数据集中28*28*1的灰度图 两个卷积层， 第一层卷积层使用6个3*3的kernel进行filter，步长为1，填充1.这样得到的尺寸是（28+1*2-3)/1+1=28,即6个28*28的feature map 在后面进行池化，尺寸变为14*14 ...
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2019-12-20 15:13:36
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1.LeNet LeNet是指LeNet-5，它是第一个成功应用于数字识别的卷积神经网络。在MNIST数据集上，可以达到99.2%的准确率。LeNet-5模型总共有7层，包括两个卷积层，两个池化层，两个全连接层和一个输出层。 import torch import torch.nn as nn fr ...
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2019-12-20 12:16:20
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