原论文链接:https://gitee.com/shaoxuxu/DeepLearning_PaperNotes/blob/master/YOLOv1.pdf 笔记版论文链接:https://gitee.com/shaoxuxu/DeepLearning_PaperNotes/blob/master/YOLOv1-PaperNotes.pdf 你只需要看一次:统一的.实时的目标检测 1. 简介 (1)主要作者简介: Joseph Redmon:YOLOv1.YOLOv2.YOLOv3.DarkN…

这是一个导读,可以快速找到我记录的关于人工智能(深度学习)加速芯片论文阅读笔记. ISSCC 2017 Session14 Deep Learning Processors: ISSCC 2017关于Deep Learning Processors的Slides笔记,主要参考了[1]中的笔记,自己根据paper和slides读一遍,这里记一下笔记,方便以后查阅. 14.1 A 2.9TOPS/W Deep Convolutional Neural Network SoC in FD-SOI 28…

A³CLNN: Spatial, Spectral and Multiscale Attention ConvLSTM Neural Network for Multisource Remote Sensing Data Classification 有效利用信息多个数据源的问题已成为遥感领域一个相关但具有挑战性的研究课题.在本文中,我们提出了一种新的方法来利用两个数据源的互补性:高光谱图像(HSI)和光检测与测距(LiDAR)数据.具体来说,我们开发了一种新的双通道空间,频谱和多尺度注意力卷积…

Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision 原文链接 摘要 卷积网络是目前最新的计算机视觉解决方案的核心,对于大多数任务而言,虽然增加的模型大小和计算成本都趋向于转化为直接的质量收益(只要提供足够的标注数据去训练),但计算效率和低参数计数仍是各种应用场景的限制因素.目前,我们正在探索增大网络的方法,目标是通过适当的分解卷积和积极的正则化来尽可能地有效利用增加的计算 引言 深度卷积架构上的架构改进可以用来改善大多数越来越多地依…

Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift 原文链接 摘要 当前神经网络层之前的神经网络层的参数变化,引起神经网络每一层输入数据的分布产生了变化,这使得训练一个深度神经网络变得复杂.这样就要求使用更小的学习率,参数初始化也需要更为谨慎的设置.并且由于非线性饱和(注:如sigmoid激活函数的非线性饱和问题),训练一个深度神经网络会非常困难.我们称这个现象为…

Going deeper with convolutions 原文链接 摘要 研究提出了一个名为"Inception"的深度卷积神经网结构,其目标是将分类.识别ILSVRC14数据集的技术水平提高一个层次.这一结构的主要特征是对网络内部计算资源的利用进行了优化.这一目标的实现是通过细致的设计,使得在保持计算消耗稳定不变的同时增加网络的宽度与深度 引言 在物体识别方面,最大的收获其实并不来自于深度网络或是大型模型的单独使用,而是来自深度结构和传统机器视觉的协同作用,比如R-CNN算法 此…

Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning 原文链接 摘要 向传统体系结构中引入残差连接使网络的性能变得更好,这提出了一个问题,即将Inception架构与残差连接结合起来是否能带来一些好处.在此,研究者通过实验表明使用残差连接显著地加速了Inception网络的训练.也有一些证据表明,相比没有残差连接的消耗相似的Inception网络,残差Inception网络在性能上具有微…

[论文阅读笔记] LouvainNE: Hierarchical Louvain Method for High Quality and Scalable Network Embedding 本文结构 解决问题 主要贡献 算法原理 参考文献 (1) 解决问题 本篇论文是针对现有表征算法计算开销比较大,不能够很好应用到大规模网络上的问题. (2) 主要贡献 Contribution: 提出一种快速且可扩展网络表征框架,LouvainNE,能够为包含数百亿边的网络生成高质量的表征向量. (3) 算法…

[论文阅读笔记] Structural Deep Network Embedding 本文结构 解决问题 主要贡献 算法原理 参考文献 (1) 解决问题 现有的表示学习方法大多采用浅层模型,这可能不能捕获具有高度非线性的网络结构,导致学习到一个局部最优的节点向量表示. (2) 主要贡献 Contribution: 提出一个半监督的深度模型SDNE,包含多个非线性层,同时优化一阶和二阶相似度的目标函数来保留原始网络的局部和全局网络结构,因此可能能够捕获高度非线性的网络结构. (3) 算法原理 简单…

题目:Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks(2016CVPR) 摘要:文中提出了一种高精度处理单幅超分辨(HR)图像的方法.用了很深的卷积网络inspired by 用于处理ImageNet 分类的VGG-net.发现提高网络深度可大幅提高精度.但是,网络越深,收敛速度成了问题.文中给出了提高训练效率的方法:仅学习residuals使用非常高的学习速率(比SRCNN高10e4倍).并且比现有方…