小结: 1.卷积广泛存在与物理设备.计算机程序的smoothing平滑.sharpening锐化过程: 空间卷积可应用在图像处理中:函数f(原图像)经过滤器函数g形成新函数f-g(平滑化或锐利化的新图像). 卷积可应用在物理设备.计算程序,对数据进行平滑化或锐利化. 空间卷积也应用于图像处理中的边缘检测.特征提取.动作提取.图形匹配等. http://graphics.stanford.edu/courses/cs178/applets/convolution.html Convolution…

Spatial As Deep: Spatial CNN for Traffic Scene Understanding 收录:AAAI2018 (AAAI Conference on Artificial Intelligence) 原文地址:SCNN 论文提出了一个新颖网络Spatial CNN,在图片的行和列上做信息传递.可以有效的识别强先验结构的目标.论文提出了一个大型的车道检测数据集,用于进一步推动自动驾驶发展. 代码: 官方-torch Abstract 现今的CNN模型通常是由卷积…

1. 论文思想 一维滤过器.将三维卷积分解成三个一维卷积.convolution across channels(lateral), vertical and horizontal direction. 2. 计算量对比 变换后计算量: 对比: 3. 总结 因为spatial convolution会带来大量的参数以及是非常耗时的,本文将三维卷积分解成了三个一维的卷积,极大的减少了计算量.其实,本文也引入了不对称卷积,再后来也证实了这种不对称卷积Nx1和1xN,对准确率是有提升的.…

本文属于图神经网络的系列文章,文章目录如下: 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (一) 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (二) 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (三) 在上一篇博客中,我们简单介绍了基于循环图神经网络的两种重要模型,在本篇中,我们将着大量笔墨介绍图卷积神经网络中的卷积操作.接下来,我们将首先介绍一下图卷积神经网络的大概框架…

目录 Q1:CNN 中的全连接层为什么可以看作是使用卷积核遍历整个输入区域的卷积操作? Q2:1×1 的卷积核(filter)怎么理解? Q3:什么是感受野(Receptive field)? Q4:对含有全连接层的 CNN,输入图像的大小必须固定? Q5:什么是 Global Average Pooling(GAP)? Q6:什么是 depthwise separable convolution?Depthwise convolution 和 pointwise convolution 分别又…

1. 论文思想 将3D卷积分解为spatial convolution in each channel and linear projection across channels. (spatial convolution + linear projection.) 2. 两种卷积对比 3. 总结 简单概括就是spatial conv + linear projection,但是在spatial conv的时候用了一个residual connection,感觉很有道理,例如是一个vertica…

文章来源 论文:Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions 论文链接:https://arxiv.org/abs/1610.02357 算法详解: Xception是google继Inception后提出的对Inception v3的另一种改进,主要是采用depthwise separable convolution来替换原来Inception v3中的卷积操作. 要介绍Xception的话,需要先从Inceptio…

http://graphics.stanford.edu/courses/cs178/applets/convolution.html Convolution is an operation on two functions f and g, which produces a third function that can be interpreted as a modified ("filtered") version of f. In this interpretation we…

作者简介: 吴天龙  香侬科技researcher 公众号(suanfarensheng) 导言 图(graph)是一个非常常用的数据结构,现实世界中很多很多任务可以描述为图问题,比如社交网络,蛋白体结构,交通路网数据,以及很火的知识图谱等,甚至规则网格结构数据(如图像,视频等)也是图数据的一种特殊形式,因此图是一个很值得研究的领域. 针对graph的研究可以分为三类: 1.经典的graph算法,如生成树算法,最短路径算法,复杂一点的二分图匹配,费用流问题等等: 2.概率图模型,将条件概率表达为…

论文提出stand-alone self-attention layer,并且构建了full attention model,验证了content-based的相互关系能够作为视觉模型特征提取的主要基底.在图像分类和目标检测实验中,相对于传统的卷积模型,在准确率差不多的情况下,能够大幅减少参数量和计算量,论文的工作有很大的参考意义   来源:[晓飞的算法工程笔记] 公众号 论文: Stand-Alone Self-Attention in Vision Models 论文地址:https://a…