论文阅读笔记 | 分类网络——ConvMixer
paper:Patches Are All You Needcode:https://github.com/tmp-iclr/convmixer(目前文章还处理盲审阶段)摘要:多年来卷积网络一直是视觉任务的主要架构,但最近的实验表明,基于Transformer的模型,尤其是vision...
论文阅读笔记 | 分类网络——ParNet
paper:NON-DEEP NETWORKScode:https://github.com/imankgoyal/NonDeepNetworks摘要:深度是深度神经网络的标志,但深度越大意味着顺序计算越多延迟也越大。这就引出了一个问题——是否有可能构建高性能的“非深度”神经网络?为了做到这一点,我...
论文阅读笔记 | 目标检测算法——DCN(可变形卷积网络)
paper:Deformable Convolutional Networks摘要:卷积神经网络由于其构建模块中固定的几何结构,本质上受限于模型几何变换。为了提高卷积神经网络的转换建模能力,作者提出了两个模块:可变形卷积(deformable convolution)和可变形RoI池(...
论文笔记系列:主干网络(二)-- DenseNet
稠密连接卷积神经网络Densely Connected Concolutional Networks前言: DenseNet(Densely connected convolutional networks) 模型,它的基本思路与ResNet一致,但是它建立的是前面所有层与后面层的密集连接(dens...
论文笔记系列:主干网络(一)-- ResNet
论文结构摘要: 深度网络训练难;残差网络可训练1000层网络;成就。1. Introduction: 提出深层网络存在模型退化问题;分析问题并提出残差学习策略、2. Related Work: 列举残差学习应用例子;单独用一段对比Highway Network。3. Deep Residual Le...
行为识别论文笔记之多纤维网络 | ECCV 2018
雷锋网 AI 科技评论按:本文为上海交通大学林天威为雷锋网 AI 科技评论撰写的独家稿件,未经许可不得转载。 行为识别/视频分类是视频理解领域的重要方向。之前该方向的深度学习方法大致可以分为两个大类:一类是双流网络,即以 RGB 图像和光流图像作为 2D 网络两个分支的输入,再在网络的某处进行融合,...
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