卷积神经网络的各大变形网络

最新推荐文章于 2024-07-13 11:58:57 发布
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#网络变形

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总结CNN的发展历程，以及一些卷积操作的变形，附带基础的深度学习知识与公式
Wanderist_
10-01 1552
1.Lenet-5  ：最先出现的卷积神经网络，1998年，由于当时的硬件还不成熟，因此到了2012年出现了AlexNet 2.AlexNet：可以说是现在卷积神经网络的雏形 3.VGGNet：五个模块的卷积叠加，网络结构如下：   4.GoogleNet：inception v1,v2,v3, xception,基本思想就是对feature map用不同的卷积核filter进行卷积，...
可变形卷积神经网络详解：原理、API与实战
wyy202206174248的博客
07-21 1140
可变形卷积通过引入可学习的空间采样位置，显著提升了CNN对几何变换的建模能力，在目标检测、语义分割等任务中表现出色。本文详细讲解了：可变形卷积的原理和优势PyTorch中API的详细使用方法完整的可变形卷积实现示例在实际任务中的应用技巧希望本文能帮助读者深入理解这一重要技术，并成功应用于自己的计算机视觉项目中。可变形卷积的思想也启发了更多动态网络结构的研究，是深度学习领域的重要创新之一。
空间变形网络——STN
小白不白
12-04 7126
CNN 的机理使得 CNN 在处理图像时可以做到 transition invariant，却没法做到 scaling invariant 和 rotation invariant。即使是现在火热的 transformer 搭建的图像模型 (swin transformer, vision transformer)，也没办法做到这两点。（注：spatial transformer和这两个transformer原理不一样，虽然都叫transformer）因为他们在处理时都会参考图像中物体的相对大小和位置方向。
目标检测之空间变形网络(STN)
小白不白
04-22 3978
目标检测之空间变形网络(STN) 一、STN定义 STN：是一个可以放置在CNN前面，或嵌入到CNN其中的某一环节的模块（空间变形器），是Google旗下 DeepMind 公司的研究成果。该论文提出空间变换网络STN，分为参数预测、坐标映射、像素采集三大部分，可以插入到现有的CNN模型中。通过对数据进行反向空间变换来消除图片上目标的变形，从而使得分类网络的识别更加简单高效。 二、CNN的平移不变性 普通的CNN能够显示的学习平移不变性，以及隐式的学习旋转不变性，所以图像上的目标物体就算是做了平移或者旋转，
神经网络的强大变种
icestorm_rain的博客
02-01 300
由于深度学习的迅速发展，现在基于传统的RNNs、CNN、FFNN、attention的工作效果，基于经典模型的本身的改进在顶会中竞争能力可能不再powerful。 在github上有一个仓库正在专门进行对强大的变种神经网络的paper及其pytorh、tensorflow源代码的收集整理工作，链接如下： https://github.com/Ruifeng-Tan/More_Powerful_NN ...
显示网络图片变形的处理
Alan_xz的博客
01-03 582
在开发中有时我们需要显示一个网络图片这张图片可能偏大，在我们设置它的圆角后会变形跟难看, 这时候只需要设置这两个属性就好image.contentMode = .scaleAspectFill image.layer.masksToBounds = true
可进行变形操作的卷积神经网络模型
最新发布
08-15
目前，可进行变形操作的卷积神经网络模型已经有了多个版本的迭代，不同的版本在性能和应用范围上各有侧重。研究人员和工程师们可以根据具体任务的需求选择合适的模型版本进行实验和开发。 可进行变形操作的卷积神经...
基于卷积神经网络的大坝安全监测数据异常识别.pdf
09-25
基于卷积神经网络的大坝安全监测数据异常识别 基于卷积神经网络的大坝安全监测数据异常识别是指通过卷积神经网络（CNN）来识别大坝安全监测数据中的异常模式。这种方法可以减轻大坝安全监测数据处理的压力，解决...
精选资源
cnn卷积神经网络PPT详解
08-11
CNN 卷积神经网络详解 作为一名 IT 行业大师，我将详细解释 CNN 卷积神经网络的知识点，涵盖标题、描述、标签和部分内容中的相关信息。 卷积神经网络（CNN） 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）...
可变形卷积神经网络.zip
10-03
可变形卷积神经网络是一种深度学习领域的先进技术，它在传统卷积神经网络的基础上进行了创新性的改进。传统卷积神经网络使用固定的滤波器进行特征提取，而可变形卷积神经网络引入了可变形卷积，使得网络能够根据输入...
卷积神经网络（CNN）的不同变体
xinkexue的专栏
05-06 922
随着研究的进展，还会不断有新的架构和技术被开发出来，以适应更广泛的应用场景和挑战。卷积神经网络（CNN）有许多不同的变体，每种都针对特定的应用或改进某些方面的性能。特点：引入了一种名为Inception的模块，该模块并行地应用不同尺寸的卷积核和池化操作，然后将所有输出连接起来。特点：通过系统地研究不同维度（深度、宽度和分辨率）的缩放，提出了一种新的缩放方法，使得网络可以在保持合理计算资源的情况下达到更好的性能。特点：每个层都与前面的所有层相连接，通过特征重用提高了效率和效果，同时减少了网络的参数数量。
有史以来最详细的卷积神经网络(CNN)及其变体讲解！！！
python12345678_的博客
07-13 2117
卷积神经网络是多层感知机(MLP)的变种，由生物学家休博尔和维瑟尔在早期关于猫视觉皮层的研究发展而来，视觉皮层的细胞存在一个复杂的构造，这些细胞对视觉输入空间的子区域非常敏感，称之为感受野。
变形卷积核、可分离卷积？卷积神经网络中十大拍案叫绝的操作。
mmc2015的专栏
08-31 2万+
总结的非常好，故转来，如果侵权，请告知，会及时删掉。 大家还是去看原文好，作者的文章都不错： https://zhuanlan.zhihu.com/p/28749411 https://www.zhihu.com/people/professor-ho/posts 写文章 变形卷积核、可分
深度学习方法（十三）：卷积神经网络结构变化——可变形卷积网络deformable convolutional networks...
weixin_30781775的博客
04-19 1337
上一篇我们介绍了：深度学习方法（十二）：卷积神经网络结构变化——Spatial Transformer Networks，STN创造性地在CNN结构中装入了一个可学习的仿射变换，目的是增加CNN的旋转、平移、缩放、剪裁性。为什么要做这个很奇怪的结构呢？原因还是因为CNN不够鲁棒，比如把一张图片颠倒一下，可能就不认识了（这里mark一下，提高CNN的泛化能力，值得继续花很大力气，S...
CNN的变体
Deep Learning and NLP Farm
07-05 2948
从一篇文章中看到的，说这些都是CNN的变体，其中有看过的，有没有看过的．所以都放在这里，找个事件都浏览下，看下具体的内容． piecewise-CNN distant supervision for relation extraction via piecewise convolutional neural networkds[EMNLP2015] relation classificat...
卷积的九大变体算法
极光喵的博客
03-10 2583
注意：本文引用自专业人工智能社区Venus AI 更多AI知识请参考原站 （[www.aideeplearning.cn]） 引言 卷积神经网络（CNN）的核心在于其多样化的卷积技术，每种技术针对不同的应用和性能需求有着独特的优势。逐通道卷积和逐点卷积关注单独通道的特征提取和通道间信息的融合。深度可分离卷积结合了这两者，提高了效率。组卷积通过分组处理输入通道来减少参数量，而空间可分离卷积则在不同空间维度独立应用卷积核。空洞卷积通过增加卷积核中的空间间隔来捕捉更宽广的上下文信息。转置卷积常用于图像生成
可变形卷积网络--Deformable Convolutional Networks
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AI小作坊 的博客
03-28 2万+
https://arxiv.org/abs/1703.06211 Microsoft Research Asia Code coming soon本文可以看做是对 Spatial Transformer Networks 工作的深入，通过 deformable convolution 和 deformable RoI pooling提升当前CNN网络的空间信息建模能力。Spatial Tran
深度学习介绍（三）LeNet
诗酒年华
04-08 3181
卷积神经网络 卷积神经网络（CNNs）是人工神经网络的一种，已成为当前语音分析和图像识别领域的研究热点。卷积网络是为识别二维形状而特殊设计的一种多层感知器，这种网络结构对平移、比例缩放、倾斜或者其它形式的变形具有高度不变性。 CNNs是第一个真正成功训练多层网络结构的学习算法。它利用空间关系减少需要学习的参数数目以提高BP算法的训练性能。CNNs作为一个深度学习架构提出是为了最小化数据的预处理要
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