The 10th international conference on machine vision; C类

Methodology: 非主流方法

2 stages:

1. convert time series data to recurrence plot. 数值*时间长度----------> 时间长度*时间长度.

2. fed into CNN model.

潜在问题:

1. 由time series data 转化成为 recurrence plot是否丢失了信息,丢失了哪些信息------未知

2. cnn分类效果是否比别的好. 文章在在20个数据库上进行了测试,试验结果并没有很明显的提高.

Supplementary knowledge:

1. recurrence plot

PP:Classification of Time-Series Images Using Deep Convolutional Neural Networks的更多相关文章

  1. 《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》 剖析

    <ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks> 剖析 CNN 领域的经典之作, 作者训练了一个面向数量为 ...

  2. ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks(译文)转载

    ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Geo ...

  3. AlexNet论文翻译-ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

    ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 深度卷积神经网络的ImageNet分类 Alex Krizhevsky ...

  4. 中文版 ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

    ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 摘要 我们训练了一个大型深度卷积神经网络来将ImageNet LSVRC ...

  5. Image Scaling using Deep Convolutional Neural Networks

    Image Scaling using Deep Convolutional Neural Networks This past summer I interned at Flipboard in P ...

  6. Deep learning_CNN_Review:A Survey of the Recent Architectures of Deep Convolutional Neural Networks——2019

    CNN综述文章 的翻译 [2019 CVPR] A Survey of the Recent Architectures of Deep Convolutional Neural Networks 翻 ...

  7. Understanding the Effective Receptive Field in Deep Convolutional Neural Networks

    Understanding the Effective Receptive Field in Deep Convolutional Neural Networks 理解深度卷积神经网络中的有效感受野 ...

  8. 深度卷积神经网络用于图像缩放Image Scaling using Deep Convolutional Neural Networks

    This past summer I interned at Flipboard in Palo Alto, California. I worked on machine learning base ...

  9. [论文阅读] ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks(传说中的AlexNet)

    这篇文章使用的AlexNet网络,在2012年的ImageNet(ILSVRC-2012)竞赛中获得第一名,top-5的测试误差为15.3%,相比于第二名26.2%的误差降低了不少. 本文的创新点: ...

随机推荐

  1. Socket通讯探索(二)-socket集群

    前面我们在章节“Socket通讯探索(一)”中如何实现一个tcp连接,但是这仅仅是一个最初级的BIO实现,且没有添加线程池,实际应用中很少采用这种方式,因为不得不考虑当大量的Tcp连接建立的时候,服务 ...

  2. 【45】谷歌 Inception 网络简介Inception(1)

    谷歌 Inception 网络简介(Inception network motivation) 构建卷积层时,你要决定过滤器的大小究竟是1×1,3×3还是5×5,或者要不要添加池化层.而Incepti ...

  3. AE工程渲染的时间缓慢,两种方法减少对AE工程渲染的时间!

    AE工程渲染的时间缓慢,两种方法减少对AE工程渲染的时间!3秒的片头,渲染时间竟然要花1个多小时,很多新手都产生过这样的疑问?是哪里不对吗?如何才能减少渲染视频的时间?且听我一一道来.主要原因是:工程 ...

  4. dubbox的小案例

    什么是Dubbox: Dubbo是一个被国内很多互联网公司广泛使用的开源分布式服务框架,即使从国际视野来看应该也是一个非常全面的SOA基础框架.作为一个重要的技术研究课题,在当当网根据自身的需求,为D ...

  5. 关于Spring注入参数到static静态参数失败问题处理。解决Autowired annotation is not supported on static fields的问题

    直接贴代码 把注入参数的注解加到set方法上面去即可. 因为这是一个工具类用到的config,所以一开始没有加@Component,还是依然为空,加上之后就正常能注入了

  6. Dynamics CRM 365中结合注释和WebApi实现图片上传

    首先需要在实体上使用注释,然后在窗体上引用WebResource. WebResource的代码: <!DOCTYPE html> <html> <head> &l ...

  7. UniGUI之UniLabel(31)

    1]改变文本Caption 2]改变颜色字体Font 3]点击访问网址,OnClick事件 1]改变文本Caption unilabel1.Caption:='unilabel1文本'; 2]改变颜色 ...

  8. Nginx配置Https指南

    前言 本文是对Nginx配置SSL证书的总结. 申请SSL证书 你可以从任何证书提供商处申请证书,这里以阿里云为例. 打开阿里云SSL证书控制台,点击购买证书 选择免费型一年期的证书,点击立即购买 注 ...

  9. nginx模块之ngx_http_upstream_module

    ngx_http_upstream_module 示例: http上下文: upstream upservers{ ip_hash; //根据客户端IP进行调度,每个客户端ip地址访问时每个ip生成一 ...

  10. (jsp+servlet+javabean )MVC架构

    MVC是三个单词的缩写,这三个单词分别为:模型.视图和控制. 使用的MVC的目的:在于将M和V的实现代码分离,从而使同一个程序可以使用不同的表现形式.比如Windows系统资源管理器文件夹内容的显示方 ...