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. .net core 开发 Windows Forms 程序

    我是一名 ASP.NET 程序员,专注于 B/S 项目开发.累计文章阅读量超过一千万,我的博客主页地址:https://www.itsvse.com/blog_xzz.html 引言 .net cor ...

  2. 爬取豆瓣网图书TOP250的信息

    爬取豆瓣网图书TOP250的信息,需要爬取的信息包括:书名.书本的链接.作者.出版社和出版时间.书本的价格.评分和评价,并把爬取到的数据存储到本地文件中. 参考网址:https://book.doub ...

  3. ural 2124

    题意 ural 做法 求出一个原根\(\omega\),对于每个数\(x\)写成\(x=\omega^{k}\)的形式,\(\delta(x)=\frac{p-1}{k}\) 我们不关心群具体的东西, ...

  4. Windows配置JDK环境

    在系统变量里新建JAVA_HOME变量,变量值为:D:\Program Files\Java\jdk1.8.0_161(根据自己的安装路径填写) 在系统变量里新建classpath变量,变量值为:;% ...

  5. 用JavaScript设计和创建对象

    通过在优锐课的java学习分享中,get很多学习新技能,分享给大家参考学习. 介绍 在阅读此分步指南之前,你可能需要关注面向对象编程的介绍. 以下步骤中包含的Java代码与该文章理论中使用的Book对 ...

  6. 获取现有Table中某些字段

    //dtH System.Data.DataTable dttemp = new System.Data.DataTable(); DataView tempDv = dtH.DefaultView; ...

  7. React.js高阶函数的定义与使用

    /* 高阶函数的简单定义与使用 一: 先定义一个普通组件 二: 用function higherOrder(WrappendComponent) { return } 将组件包裹起来,并用export ...

  8. beego控制器介绍

    控制器介绍 提示:在 v1.6 中,此文档所涉及的 API 有重大变更,this.ServeJson() 更改为 this.ServeJSON(),this.TplNames 更改为 this.Tpl ...

  9. LeetCode 938. 二叉搜索树的范围和

    题目链接:https://leetcode-cn.com/problems/range-sum-of-bst/ 给定二叉搜索树的根结点 root,返回 L 和 R(含)之间的所有结点的值的和. 二叉搜 ...

  10. Pascal运行错误表

    (A)DOS错误代码 1:错误的功能代码尝试错误的操作系统调用.2:文件未找到程序试图删除.重命名和打开一个不存在的文件.3:目录未发现目录不存在或是错误,也有可能是访问一个不存在的文件.4:打开太多 ...