论文阅读-Clustering temporal disease networks to assist clinical decision support systems in visual analytics of comorbidity progression

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目标检测论文阅读：Deformable Convolutional Networks

https://blog.csdn.net/qq_21949357/article/details/80538255 这篇论文其实读起来还是比较难懂的,主要是细节部分很需要推敲,尤其是deformable的卷积如何实现的一步上,在写这篇博客之前,我也查阅了很多其他人的分享或者去github找代码,当然也不敢说完全了解了这种特殊的卷积……仅仅做一点自己的阅读心得与体会吧.这是一篇很有意义的工作,但是和深度学习很多论文一样,在读完之后内心也不免有着种种疑云. Deformable Convoluti…

论文阅读 Streaming Graph Neural Networks

3 Streaming Graph Neural Networks link:https://dl.acm.org/doi/10.1145/3397271.3401092 Abstract 本文提出了一种新的动态图神经网络模型DGNN,它可以随着图的演化对动态信息进行建模.特别是,该框架可以通过捕获: 1.边的序列信息, 2.边之间的时间间隔, 3.信息传播耦合性来不断更新节点信息. Conclusion 在本文中,提出了一种用于动态图的新图神经网络架构DGNN.该架构有两个组件构成:更新组件…

论文阅读理解 - Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation

http://blog.csdn.net/zziahgf/article/details/72732220 keywords 人体姿态估计 Human Pose Estimation 给定单张RGB图像,输出人体某些关键点的精确像素位置. 全卷积网络 Stacked Hourglass Networks 多尺度特征 Features processed across all scales 特征用于捕捉人体的空间关系 Capture spatial relationships associated…

【CV论文阅读】Dynamic image networks for action recognition

论文的重点在于后面approximation部分. 在<Rank Pooling>的论文中提到,可以通过训练RankSVM获得参数向量d,来作为视频帧序列的representation.而在dynamic论文中发现,这样的参数向量d,事实上与image是同等大小的,也就是说,它本身是一张图片(假如map与image同大小而不是提取的特征向量),那么就可以把图片输入到CNN中进行计算了.如下图可以看到一些参数向量d pooling的样例参数向量d的快速计算把计算d的过程定义一个函数.一个近似…

论文阅读 Exploring Temporal Information for Dynamic Network Embedding

10 Exploring Temporal Information for Dynamic Network Embedding 5 link:https://scholar.google.com.sg/scholar_url?url=https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9242309/&hl=zh-TW&sa=X&ei=ZiiOYp6gEpT0yASct56wBQ&scisig=AAGBfm3bQgwV0icZGtwl…

[论文阅读]VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION(VGGNet)

VGGNet由牛津大学的视觉几何组(Visual Geometry Group)提出,是ILSVRC-2014中定位任务第一名和分类任务第二名.本文的主要贡献点就是使用小的卷积核(3x3)来增加网络的深度,并且可以有效提高网络的性能,而且在其他数据集上也有很好的泛化能力. 总结本文,能为网络带来比较好的方法有: 1) 加深网络的深度(网络太深,可能造成过拟合,需要小心): 2) 将较大的卷积核替换为小的卷积核,比如3x3,效果会变好,参数也会降低: 3) 使用1x1卷积,可以为网络增加非线性,某…