Sparse Convolution

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最新推荐文章于 2025-04-07 19:29:03 发布
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稀疏卷积具体过程

AADELAIDE
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Separable Convolution 原理讲解及计算量和参数量比较分析
呆呆象呆呆的博客
01-19 2409
卷积神经网络中的Separable Convolution 0、前言 移动端设备的硬件性能限制了神经网络的规模。本文介绍一种被称为Separable Convolution的卷积运算方式。它将传统卷积分解为Depthwise Convolution与Pointwise Convolution两部分，有效的减小了参数数量。 卷积神经网络在图像处理中的地位已然毋庸置疑。卷积运算具备强大的特征提取能力、相比全连接又消耗更少的参数，应用在图像这样的二维结构数据中有着先天优势。然而受限于目前移动端设备硬件条件，显著降
在数学空间中，物理分辨率可能失去了意义（behind the paper）
WeisongZhao
11-17 2322
写在前面：2020-01到2021-07于我来说，是非常艰难的两年，所以这段时间一直也没有在优快云持续整理一些CV知识了。这期间经历了4~5轮审稿，从nature辗转nature biotechnology，现在终于把第一篇工作发表出来了，感兴趣的可以看这个链接（Sparse deconvolution improves the resolution of live-cell super-resolution fluorescence microscopy | Nature Biotechnology）这
稀疏卷积Sparse Convolution
人无远虑，必有近忧
02-28 3041
使用以下稀疏图像作为输入如图所示，我们有一个5×5的3通道图像。除了P1和P2两点外，所有像素都是空，我们称像P1和P2这样的非空点为active input site。在稀疏格式中，数据列表是[[0.1,0.1,0.1], [0.2,0.2,0.2] ，索引列表是[1,2] ，[2,3] ，并且是YX顺序。在卷积过程中卷积核如下定义，每个卷积核是一个3x3矩阵。深色和浅色代表两种滤镜。有两种稀疏卷积。
traffic_prediction:分别使用三种图卷积做一个简单的交通流量预测模型
05-11
说明： 使用三种图卷积做一个简单的交通流量预测模型。 我所用的环境： PyTorch=1.4.0 torchvision=0.5.0 cudatoolkit=10.1 cudnn=7.6.3 若哪里不足请指出来，共同学习。
通俗易懂的解释Sparse Convolution过程
zandaoguang的博客
08-14 5848
点击上方“视学算法”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达作者丨月明星稀风萧萧@知乎（已授权）来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/38...
Deep learning：五十(Deconvolution Network简单理解)
weixin_34343689的博客
11-26 502
  　　深度网络结构是由多个单层网络叠加而成的，而常见的单层网络按照编码解码情况可以分为下面3类： 既有encoder部分也有decoder部分：比如常见的RBM系列（由RBM可构成的DBM, DBN等），autoencoder系列(以及由其扩展的sparse autoencoder, denoise autoencoder, contractive autoencoder, satu...
3D (Input) Sparse Convolution
maxzcl的博客
05-24 936
Review: 2D sparsity in DNNs Sparsity in Deep Learning_EverNoob的博客-优快云博客 ==> the above mentioned 2Dsparsity is decidedly different from the 3D sparsity situation, in that we manually created the structured sparsity to cut down memory footprint, whil.
稀疏卷积 Sparse Convolution Net
热门推荐
AI人工智能的海洋
03-04 2万+
概述 这是一篇对稀疏卷积讲述非常全面的文章，理解起来毫不费事。这里要和SPConv相区别，这是两个完全不同的东西。SPConv是为了解决普通33卷积算子参数冗余而设计的，一种“即插即用”计算单元，可以随时随地替换普通33卷积算子，可以用来提高模型推理速度吧。跟剪枝算法差不多。 下面要讲述的是稀疏卷积Sparse Convolution Net，转载自https://zhuanlan.zhihu.com/p/383299678，写的十分详细。通俗易懂，方便读者理解。 简介 ​ 稀疏卷积常用于3D项目（如3D
SECOND Sparse Convolution Algorithm
W1995S的博客
03-04 852
稀疏卷积算法 让我们首先考虑2D密集卷积算法。我们使用 Wu,v,l,m 来表示滤波元素，使用 Du,v,l 来表示图像元素，其中u和v是空间位置索引，l表示输入通道，m表示输出通道。给定提供的输出位置，函数P（x，y）生成需要计算的输入位置。因此，Yx,y,m 的卷积输出由下式给出： 其中x和y是输出空间索引，而u-u0和v-v0代表内核偏移u和v坐标。 可以使用基于通用矩阵乘法（GEMM）的算法（也称为基于im2col的算法[30]）来收集构造矩阵 D̃ P(x,y),l 所需的所有数据，然后执行GE
三维点云的Sparse Convolution
鱼遇的博客
12-10 3567
参考： https://towardsdatascience.com/how-does-sparse-convolution-work-3257a0a8fd1 注： 插图和部分内容理解来自于上述博客 背景 三维点云的数据相对于2D数据而言是极其稀疏的，因此提出可以针对稀疏数据来进行卷积，而不是扫描所有图像像素或者空间体素。 以一个例子来进行3D稀疏卷积讲解 1. 初步定义 输入定义： 以下图为一个输入，其中除了P1和P2两个点，其余点都是（0,0,0），而非零元素也称为active input sites
Sparse Convolution 讲解
@bangbang的博客
03-16 2141
标准的。
Deconvolution（逆卷积）
玄云飘风的博客
04-08 2万+
Deconvolution的一些用途： 在ZF-Net中用于对feature map做可视化：https://arxiv.org/abs/1311.2901 在FCN中用于生成等于原图shape的图像：https://arxiv.org/abs/1411.4038 autoencoder中用于解码器：https://docs.microsoft.com/en-us/cognitive-toolk...
关于稀疏卷积
qq_45670407的博客
04-07 1123
关于深度学习中的稀疏卷积
【代码阅读】Sparse Convolution代码理解
麒麒哈尔的博客
05-06 1万+
文章目录OpenPCDet：VoxelBackBone8xspconvSparse TensorSubMConv3dget_indice_pairsindice_subm_convGEMM Sparse Convolution成功用于3D目标检测的网络，例如Second，Part-A^2，PV-RCNN等，证明其有效性。相比于3D Convolution，在运算速度和显存消耗中有巨大的优势。Sparse Convolution在SECOND论文中提出，并且原文中给出了实现的方法。但在Part-A2A^2A2
论文翻译 SGCN:Sparse Graph Convolution Network for Pedestrian Trajectory Prediction 用于行人轨迹预测的稀疏图卷积网络
Sun_ZD的博客
12-06 7792
SGCN:Sparse Graph Convolution Network for Pedestrian Trajectory Prediction 用于行人轨迹预测的稀疏图卷积网络 行人轨迹预测是自动驾驶中的一项关键技术，但由于行人之间复杂的相互作用，该技术仍具有很大的挑战性。 然而，以往基于密集无向交互的研究存在建模冗余交互和忽略轨迹运动趋势等问题，不可避免地与实际存在较大偏差。 针对这些问题，我们提出了一种用于行人轨迹预测的稀疏图卷积网络(SGCN)。 具体来说， SGCN明确地使用稀疏有向空间图对
【三维深度学习】Sparse Convolutional Network 基于稀疏采样不变性的深度稠密重建
TomRen
08-02 1万+
【稀疏采样稠密重建】利用稀疏卷积，从稀疏不规则数据中重建出稠密准确的深度信息。SparseConvNet
Sparse Convolution neural networks
zhaishengfu的专栏
07-15 2757
基于Scrapy与MySQL的百度贴吧爬虫系统实现与文档资料
最新发布
12-07
本项目提供了一套完整的百度贴吧数据采集系统实现方案，包含详细的技术文档与相关资源。该系统采用Scrapy框架进行开发，并以MySQL作为数据存储后端。 该实现方案代码结构清晰，功能经过充分验证，运行稳定可靠。项目内容适用于高等院校计算机科学、人工智能、通信工程、自动化、电子信息及物联网等相关专业的教学与研究活动，可供在校师生及行业技术人员参考使用，亦可用于毕业设计、课程实践、项目原型开发等学术与应用场景。 对于具备一定编程基础的使用者，可根据实际需求对现有代码进行功能扩展与定制化修改。本资源旨在为相关领域的学习与实践提供技术参考，促进知识与经验的交流。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
TensorFlow Sparse Convolution Operations 库介绍
资源摘要信息: "tensorflow-sparse-conv-ops-0.0.4.tar.gz" 是一个Python库的压缩包文件，该库专注于提供稀疏卷积操作（Sparse Convolutional Operations）的支持，并且版本号为0.0.4。以下是对标题和描述中相关知识...
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