【记录】SCNN学习参考

最新推荐文章于 2025-11-14 17:44:05 发布
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深度学习系列资料总结
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
07-17 2万+
说明本系列深度学习资料集合包含机器学习、深度学习等各系列教程，主要以计算机视觉资料为主，包括图像识别、分类、检测、分割等，内容参考Github及网络资源，仅供个人学习。深度学习定义一般是指通过训练多层网络结构对未知数据进行分类或回归深度学习分类有监督学习方法——深度前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络等；无监督学习方法——深度信念网、深度玻尔兹曼机，深度自编码器等。手写机器学习笔记github机器学习算法公式推导以及numpy实现github人工智能相关术语link。..................
【论文解读】SCNN 用于交通场景理解的空间CNN
黎国溥
08-25 3336
前言 Spatial CNN，这里的Spatial不是指Spatial Convolution，而是通过特殊设计的CNN架构传递空间信息，更有效的学习空间关系，简称SCNN；它提出了一种新的神经网络结构用于提取特征。 传统的网络结构是卷积层接收来自前一层的输入，应用卷积运算和激活函数，并将结果发送到下一层；该过程按顺序完成，一层一层传递下去。但SCNN是先对这部分输入特征进切片，再按照下、上、右、左四种顺序进行卷积。 比如：一个三维的特征，相当于一个立方体，先进行横切片，分别进下、上顺序进行卷积。再
SCNN车道线检测--(SCNN)Spatial As Deep: Spatial CNN for Traffic Scene Understanding（论文解读）...
weixin_33725272的博客
04-25 2147
Spatial As Deep: Spatial CNN for Traffic Scene Understanding 收录：AAAI2018 (AAAI Conference on Artificial Intelligence) 原文地址：SCNN 论文提出了一个新颖网络Spatial CNN，在图片的行和列上做信息传递。可以有效的识别强先验结构的目标。论文提出了一个大型的车道检测数据...
SCNN-用于时序动作定位的多阶段3D卷积网络
Will Lin的博客
03-23 1万+
注：本文首发在微信公众号-极市平台。如需转载，请联系微信Extreme-Vision这篇文章主要介绍Zheng Shou在CVPR2016上的工作”Temporal action localization in untrimmed videos via multi-stage cnns”[1]。之后会再介绍他在CVPR2017 上的新工作。首先介绍一下这篇文章要解决的问题。视频中的人体行为识别主要包
SCNN: 空间卷积神经网络用于交通车道检测
最新发布
gitblog_00641的博客
11-14 1129
SCNN（Spatial Convolutional Neural Network）是Xingang Pan等人在AAAI 2018年提出的一种深度学习模型，专为交通场景中的车道检测任务设计。该模型利用空间信息传播机制，在同一层内的神经元之间有效地传递信息，特别适合处理具有强烈形状先验的对象，例如连续且细长的车道线。SCNN已在CULane数据集上进行了验证，表现出优于ResNet101等其他模型
LSF-SCNN：一种基于CNN的短文本表达模型及相似度计算的全新优化模型
weixin_33769207的博客
08-03 627
本篇文章是我在读期间，对自然语言处理中的文本相似度问题研究取得的一点小成果。如果你对自然语言处理 (natural language processing, NLP) 和卷积神经网络（convolutional neural network, CNN）有一定的了解，可以直接看摘要和LSF-SCNN创新与技术实现部分。如果能启发灵感，应用于更多的现实场景中...
SCNN: An Accelerator for Compressed-sparse Convolutional Neural Networks文章详细解读
fsFengQingYangheihei的博客
01-18 4956
SCNN: An Accelerator for Compressed-sparse Convolutional Neural NetworksAs FPGAs are intrinsically parallel devices, they are quite suitable for Neural Network implementations, and so several studies
CV | SCNN: Spatial CNN for Traffic Lane Detection 车道线检测算法SCNN“最全的”学习笔记
iLOVEJohnny的博客
04-06 9584
题外话： 可能因为是节假日，所以这篇文章的标题非常的标题党哈哈哈哈哈~ 回归严肃，过去一段时间花了比较多的精力学习这个算法，所以想借此空闲时间，好好总结和复盘一下。感兴趣的朋友们，欢迎评论区讨论，如果有理解不对的地方也欢迎大家指正。 前言 车道线检测在自动驾驶感知任务中占据重要的一席，它可以辅助自动驾驶的车道保持，同时也可以为车辆定位等工作提供较强的先验信息。目前，常见的方法大抵...
学习笔记：深度学习（3）——卷积神经网络（CNN）理论篇
热门推荐
Morganfs的博客
04-12 11万+
深度学习笔记——CNN卷积神经网络理论篇。主要包括CNN的概念、基本原理、类型综述。算是比较完善的一篇文章了。
3、图像美学评估与职业识别：基于深度学习的创新方法
cake8的博客
07-16 67
本博客探讨了基于深度学习的图像美学评估与职业识别创新方法。通过使用VGG19等深度卷积神经网络（CNN）架构，并结合迁移学习、多通道网络设计以及图像预处理技术，实现了对图像美学质量的高效分类和书写者职业的准确识别。实验结果表明，多通道CNN在图像美学评估任务中显著提升了性能，而基于CNN的手写分析在职业识别中也展现了良好的应用前景。博客还展望了这两个方向在图像搜索推荐、广告设计、人力资源管理等领域的广泛应用潜力。
书评&学习笔记《自动驾驶汽车环境感知》
小树屋
08-31 2209
对自动驾驶感知有一个框架式的介绍。 优点： - 专门介绍感知的书很少，这本书填补了这一块空白。做到了对感知有一个全方位的介绍。追求更详细的感觉可以直接看论文。 - 而且编排结构合理。 - 成书稍晚，选材也新一些。......
人工智能学习与实训笔记（一）：零基础入门学习与实训笔记
weixin_45512098的博客
07-26 1282
基于百度飞桨的人工智能学习笔记
SCNN:用于行车线检测的空间CNN（AAAI2018）
05-04
用于行车道检测的空间CNN 纸 潘新刚，石建平，罗平，王小刚，唐小鸥。 AAAI2018， 该代码是从修改的。 介绍 演示视频可。 空间CNN可以在CNN的同一层中的神经元之间进行显式且有效的空间信息传播。 在物体先验形状强的情况下（例如车道线的长而细的连续性），该功能极其有效。 VGG16 + SCNN在车道检测方面优于ResNet101。 要求 ，请按照的安装说明进行。 Matlab（用于工具/ prob2lines），版本R2014a或更高版本。 Opencv（用于工具/ lane_evaluation），版本2.4.8（以后的2.4.x也应该起作用）。 硬件：对于测试，具有3G内存的GPU就足够了。 为了进行培训，我们建议使用具有12G内存的4xGPU。 开始之前 克隆SCNN存储库 git clone https://github.com/XingangPan/SC
视频图matlab代码-scnn:来自https://github.com/zhengshou/scnn的叉子
05-27
视频图matlab代码段式神经网络 郑寿，王东刚和张世富讲。 介绍 Segment-CNN（S-CNN）是基于片段的深度学习框架，用于未修剪的长视频中的时间动作定位。 此代码已在Ubuntu 14.04上针对基于C3D-v1.0的型号在4GB内存的NVIDIA GTX 980上进行了测试，并针对基于C3D-v1.1的型号在12GB内存的NVIDIA Titan X GPU上进行了测试。 当前代码足以运行演示，重复我们的实验结果以及训练您自己的模型。 请使用“问题”来提问或报告错误。 谢谢。 执照 S-CNN是根据MIT许可证发布的（有关详细信息，请参阅LICENSE文件）。 引用 如果您发现S-CNN有用，请考虑引用： @inproceedings{scnn_shou_wang_chang_cvpr16, author = {Zheng Shou and Dongang Wang and Shih-Fu Chang}, title = {Temporal Action Localization in Untrimmed Videos via Multi-stage CNNs}, yea
Gated-SCNN:用于语义分割的门控形状CNN的Tensorflow实现
05-04
用于Tensorflow 2.0中语义分割的门控形状CNN 的 。 开始是我学习tensorflow==2.2.0一种方式。 在CityScapes上的表现 执行 吝啬的 路 人行道 建造 墙 栅栏 极 红绿灯 交通标志 植被 地形 天空 人 骑士 车 卡车 公共汽车 火车 摩托车 自行车 纸 80.8 98.3 86.3 93.3 55.8 64 70.8 75.9 83.1 93 65.1 95.2 85.3 67.9 96 80.8 91.2 83.3 69.6 80.4 这个回购 77.7 97.8 83.2 92.4 55.8 59.8 64.4 67.6 77.5 92.4 63 94.9 81.9 63 95 80.8 86 78.3 65.2 77.1 安装 项目使用语义版本控制Maj.Min.
卷积神经网络（CNNS）权值优化算法
05-02
卷积神经网络的权值优化算法
Python-FastSCNN的PyTorch实现快速语义分割网络
08-11
Fast-SCNN的PyTorch实现：快速语义分割网络
SCNN--车道线检测
nenuyear
10-31 2277
论文名称：Spatial As Deep: Spatial CNN for Traffific Scene Understanding 发表时间：2017年 作者：Xingang Pan1 , Jianping Shi2 , Ping Luo1 , Xiaogang Wang1, and Xiaoou Tang1 一.概念 1.softmax：归一化指数函数，目的是将多分类的结果以概率的形式展现出来。 例如：假如模型对三分类问题的预测结果为-3,1.5,2.7 将预测结果转化为非负数：y1=e
SCNN算法的理解
weixin_38410551的博客
05-10 3238
特点：特别适用于检测长距离连续形状的目标或大型目标
车道线检测深度学习scnn
02-24
### 车道线检测中的SCNN实现 #### 概述 车道线检测作为自动驾驶技术的关键组成部分，利用深度学习模型可以显著提高识别精度和鲁棒性。Spatial Convolutional Neural Network (SCNN)[^1] 是一种专门针对交通场景理解设计的空间卷积神经网络，在处理结构化道路环境方面表现出色。 #### SCNN架构特点 - **空间上下文传播机制**：不同于传统CNN仅考虑局部感受野内的特征交互，SCNN引入了四个方向上的信息传递路径——上、下、左、右，使得每个像素点能够获取到更广泛区域内其他位置的信息。 - **多尺度融合策略**：通过不同层次间特征图的拼接操作来增强对细粒度细节的理解能力，从而更好地捕捉车道标记的变化形态。 #### 主要组件解析 - **输入层**：接受预处理后的图像数据作为输入源，通常包括裁剪、缩放以及颜色通道转换等步骤。 - **基础卷积层**：执行常规二维卷积运算以提取初级视觉模式；此阶段可能还会加入批量归一化(Batch Normalization) 和激活函数(ReLU)，有助于加速训练过程并防止过拟合现象的发生。 - **密集连接模块(Dense Block)**：借鉴DenseNet的设计理念，构建具有高效参数利用率特性的深层网络结构。具体而言，每一个DB内部由多个子单元构成，这些子单元依次串联起来形成一条完整的前向计算链路。每个子单元都包含了批标准化、非线性变换（即ReLU）、标准大小为\(3 \times 3\) 的卷积核施加于输入张量之上，并附加Dropout正则项用于抑制协方差位移效应[^2]。 - **输出解码器**：负责将高层抽象表示映射回原始分辨率下的概率分布形式，最终得到每类目标物体对应的置信度评分矩阵。对于二分类任务来说，则只需预测前景与背景两类标签即可满足需求。 #### Python代码示例 下面给出一段基于PyTorch框架搭建简易版SCNN模型的伪代码： ```python import torch.nn as nn from torchvision import models class SimpleSCNN(nn.Module): def __init__(self, num_classes=2): super(SimpleSCNN, self).__init__() # 加载预训练VGG骨干网 backbone = models.vgg16(pretrained=True).features # 定义额外增加的部分 self.extra_convs = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels=512, out_channels=128, kernel_size=(1, 1)), nn.ReLU(inplace=True), nn.ConvTranspose2d(in_channels=128, out_channels=num_classes, kernel_size=(16, 16), stride=(8, 8)) ) def forward(self, x): features = backbone(x) logits = self.extra_convs(features) return logits if __name__ == '__main__': model = SimpleSCNN() print(model) ``` 上述代码片段展示了如何创建一个简单的SCNN实例，其中采用了VGG16作为底层特征抽取器，并在其基础上添加了一个反卷积层来进行语义分割结果的重建工作。实际应用时还需要进一步调整超参数设置、优化损失函数定义等内容才能获得理想的效果。
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