卷积神经网络

http://www.cnblogs.com/2Yous/p/4251444.html   Unity3D ShaderLab 漫反射卷积光照模型 漫反射卷积【Diffuse convolution】是一个模糊立方体的过程，它保留了立方图的整体光照强度，只模糊了细节。 这种效果在我们要活得一个更具全局光照表面效果的时候非常有用。 为了实现这种效果，我们需要创…

转自https://blog.csdn.net/u014114990/article/details/50767786 从NIN 到Googlenet mrsa net 都是用了这个，为什么呢 发现很多网络使用了1X1卷积核，这能起到什么作用呢？另外我一直觉得，1X1卷积核就是对输入的一个比例缩放，因为1X1卷积核只有一个参数，这个核在输入上滑动，就相当于给…

NLP课程第11讲介绍了卷积神经网络 (CNN)及模型细节，并讲解CNN和深度CNN在文本分类中的使用，最后介绍了Q-RNN模型。 作者：韩信子@ShowMeAI，路遥@ShowMeAI，奇异果@ShowMeAI教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/36本文地址：http://www.showmeai.tech/ar…

​  前言 本文主要探究了轻量模型的设计。通过使用 Vision Transformer 的优势来改进卷积网络，从而获得更好的性能。 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 ​ 论文：https://arxiv.org/abs/2203.03952 代码：https://github.com/hkz…

1. tf.nn.moments(x, axes=[0, 1, 2])  # 对前三个维度求平均值和标准差，结果为最后一个维度，即对每个feature_map求平均值和标准差 参数说明：x为输入的feature_map, axes=[0, 1, 2] 对三个维度求平均，即每一个feature_map都获得一个平均值和标准差 2.with tf.control…

论文提出引入少数超大卷积核层来有效地扩大有效感受域，拉近了CNN网络与ViT网络之间的差距，特别是下游任务中的性能。整篇论文阐述十分详细，而且也优化了实际运行的表现，值得读一读、试一试 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Scaling Up Your Kernels to 31×31: Revisiting Large Kernel Design i…

卷积输出大小计算方法 tensorflow中的常用卷积操作API 正向卷积：Conv2D() 举例： … Conv2D(128, kernel_size=4, padding=”same”) # 128个过滤器（128维），卷积核大小为4，边缘填充 # 注：此处步长为默认值1，此时使用padding=”same”，输出数据的形状会保持不变（与输入一致） …

[论文] 基于轴向注意多尺度时频卷积网络的语音增强算法 本文介绍了ICASSP2022 DNS Challenge和AEC Challenge第一名百度的技术方案。该方案提出了一种信号处理-深度学习混合式方法(hybrid method)，同时抑制回声、噪声和混响。其中信号处理部分利用线性回声消除算法为深度神经网络提供条件信息(conditional inf…

1、原理 1.1、基本结构 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）是深度学习中的一种网络，它和其他神经网络最大的区别在于其独特的卷积层。通常情况下它是由多层网络组合而成，每层又包含由特征图组成的多个平面，而这些平面都是由多个独立神经元组成。     通常情况下，因为包含卷积操作，C层被称为特征提取层。上一层的局部感…

摘要：FCN对图像进行像素级的分类，从而解决了语义级别的图像分割问题。 本文分享自华为云社区《全卷积网络（FCN）实战：使用FCN实现语义分割》，作者： AI浩。 FCN对图像进行像素级的分类，从而解决了语义级别的图像分割（semantic segmentation）问题。与经典的CNN在卷积层之后使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类（全联接层＋sof…