非线性特征融合双流C-NN模型深度解码器的残差融合

RGB-D显著性检测的选择性自互注意

标签：非线性特征融合双流C-NN模型深度解码器的残差融合

其他一些模型使用特征融合方案，但受到线性特征融合方法的限制。在这篇文章中，我们建议融合在两种模式中学习到的注意力。受Non-local模型的启发，本文将自我注意和彼此考虑到其他通道的注意力的可靠性，我们进一步...

云计算实战应用案例精讲-【深度学习】多模态融合（附python代码实现）

标签：人工智能

多模态指的是由不同信息源提供的多种信息表示方式。这些信息表示方式可以是文本、图像、声音、视频等。多模态信息的处理是许多人工...其中一种常见的方法是模态融合，即将多个模态的信息结合起来，以达到更好的性能。

基于图形显著性检测的残差网络特征融合跟踪算法

标签：目标跟踪残差神经特征融合基于图形 target tr residual feature f graphic b

采用更深层的残差神经网络(ResNet)替代VGG-19网络作为特征提取工具,首先将ResNet-50中的特殊附加层结构和卷积层特征进行融合,得到鲁棒性更强的目标表征特征。然后对特征进行相关滤波操作,根据最大响应值确定目标位置...

STLF-Net：住宅短期负荷预测的双流深度网络

标签：沙特国王大学学报住宅能耗负荷预测双流深度网络特征工程

沙特国王大学学报STLF-Net：用于住宅短期负荷预测的双流深度网络Mohamed Abdel-Basseta，Hossam Hawasha，Karam Sallama，S.S.Askarb，Mohamed Abouhawwashc，d，aZagazig大学计算机和信息学院，Shaibet an ...

"STLF-Net：住宅短期负荷预测的深度网络模型

标签：沙特国王大学学报深度学习住宅能耗负荷预测门控递归单位

沙特国王大学学报STLF-Net：用于住宅短期负荷预测的双流深度网络Mohamed Abdel-Basseta，Hossam Hawasha，Karam Sallama，S.S.Askarb，Mohamed Abouhawwashc，d，aZagazig大学计算机和信息学院，Shaibet an ...

DCET-Net：用于乳腺癌组织病理学图像分类的双流卷积扩展变压器（ Dual-Stream Convolution Expanded ...

标签： transformer 深度学习人工智能

由于局部性的归纳偏差，CNN无法有效提取乳腺癌组织病理图像的全局特征信息，限制了分类结果的提高。本文合理地引入了纯 Transformer 的额外主干流，该主干流由自注意力机制组成，用于捕获组织病理学图像的全局感受野...

基于Python的RED-CNN残差编码-解码卷积神经网络设计源码

标签： Python RED-CNN 残差编码-解码卷积神经网络开源项目

本项目是基于Python的RED-CNN残差编码-解码卷积神经网络设计源码，包含29个文件，其中主要包含11个png图片文件，6个py源代码文件等。系统采用了Python编程语言，实现了残差编码-解码卷积神经网络的功能。项目结构...

深度学习基础笔记(MLP+CNN+RNN+Transformer等等)

标签：深度学习神经网络卷积神经网络

感知机+多层感知机+卷积神经网络+循环神经网络+注意力机制等等

《自然语言处理-基于预训练模型的方法》笔记

标签：人工智能自然语言处理知识图谱

《自然语言处理-基于预训练模型的方法》笔记文章目录《自然语言处理-基于预训练模型的方法》笔记@[toc]〇.写在前面一、绪论(一) NLP 任务体系I.任务层级II.任务类别III.研究层次(二) 预训练的时代二、NLP 基础(一) ...

Paper：《Pre-trained Models for Natural Language Processing: A Survey自然语言处理的预训练模型综述》...

标签：自然语言处理 NLP 预训练模型

Paper：《Pre-trained Models for Natural Language Processing: A Survey自然语言处理的预训练模型综述》翻译与解读目录 Paper：《Pre-trained Models for Natural Language Processing: A Survey自然语言处理的...

如何学习训练大模型——100条建议（附详细说明）

标签：学习人工智能深度学习

通过深入了解这些细节，并在实际项目中应用相关的知识，将能够更好地理解和利用大模型的潜力，不仅在学术研究中，也在工程实践中。通过不断探索新方法、参与项目和保持热情，并将其应用于各种领域，从自然语言处理到...

深度学习入门综述

标签：深度学习

深度学习入门综述 https://mp.weixin.qq.com/s/yCrNkamhoo2mlLmNn3qM9Q 这篇综述论文列举出了近年来深度学习的重要研究成果，从方法、架构，以及正则化、优化技术方面进行概述。机器之心认为，这篇...

一篇适合新手的深度学习综述

标签：神经网络卷积大数据

论文：Recent Advances in Deep Learning: An Overview论文地址：https://arxiv.org/pdf/1807.08169v1.pdf摘要：...

视频理解多模态大模型(大模型基础、微调、视频理解基础)

标签：人工智能

多模态大模型(大模型基础、微调)

Transformer综述(A Survey on Vision Transformer) 阅读学习笔记（二）-- transformer在计算机视觉领域的...

标签： transformer 学习深度学习

文章主旨：在本文中，我们回顾了这些视觉Transformer模型，将它们分为不同的任务，并分析了它们的优缺点。我们探讨的主要类别包括主干网络、高/中级视觉、低级视觉和视频处理。我们还包括有效的Transformer方法，...

"无监督视频对象分割中的深度传输网络

标签：五个标签无监督视频对象分割深度传输网络结构匹配双流网络

8781用于无监督视频对象分割的深度传输网络张凯华1、赵子成2、刘东3、刘青山1、刘波4 *1教育部与南京信息工程大学计算与软件学院、2南京信息工程大学自动化学院3Netflix Inc. Los Gatos，CA，95032，USA4JD Finance ...

计算机视觉论文总结系列（二）：图像分割篇

标签：图像分割深度学习计算机视觉

本系列主要面向计算机视觉目标检测、图像分割及OCR等领域论文总结，每章将分别从最新方法、开源框架、模型、等方面展开介绍，主要面向深度学习CV方向同学学习，希望大家能够多多交流，欢迎订阅本专栏，如有错误请...

计算机视觉竞赛技巧总结（二）：图像分割基础篇

标签：计算机视觉人工智能图像分割

本系列主要面向计算机视觉目标检测、图像分割及OCR等领域进行竞赛总结，本文为第二篇，主要介绍图像分割领域知识，分别从概述、开源框架、模型选择、常用Tricks等方面展开介绍，主要面向深度学习CV方向同学学习，...

数据矿工学习-这是一篇献给新手的深度学习综述

标签：神经网络论文综述新手教程

这篇综述论文列举出了近年来深度学习的重要研究成果，从方法、架构，以及正则化、优化技术方面进行概述。这篇综述对于刚入门的深度学习新手是一份不错的参考资料，在形成基本学术界图景、指导文献查找等方面都能提供...

综述 | 近年来深度学习的重要研究成果（附PDF）

标签：深度学习综述 paper

本文列举出了近年来深度学习的重要研究成果，从方法、架构，以及正则化、优化技术方面进行概述。摘要深度学习是机器学习和人工智能研究的最新趋势之一。它也是当今最流行的科学研究趋势之一。深度学习方法为...

[转载] 深度学习的综述的综述（这是一篇献给新手的深度学习综述）

标签：深度学习

深度学习的综述的综述知乎：马东什么算法工程师这是一篇献给新手的深度学习综述www.jiqizhixin.com世界顶级AI大神综述深度学习_ITPUB博客blog.itpub.net 综述永远是入门新领域的最快捷径之一！ 2018...

献给新手的深度学习综述

标签：深度学习综述

深度神经网络5.1 深度自编码器5.1.1 变分自编码器5.1.2 多层降噪自编码器5.1.3 变换自编码器5.2 深度卷积神经网络5.2.1 深度最大池化卷积神经网络5.2.2 极深的卷积神经网络5.3 网络中的网络5....

深度卷积神经网络架构用于图像回归任务

标签：图像回归深度卷积神经网络网络架构图像表示任务结果

1广义深度图像到图像回归Vlad I. Venkataraman SantanamLarry S. Morariu戴维斯UMIACS马里兰大学帕克分校...该多上下文表示通过我们的网络的剩余部分进行高度非线性局部化变换，该网络包括一系列卷积/解卷积，而没有任

基于元辅助学习的视频深度预测

标签：元辅助学习视频深度预测未来帧预测图像重建自适应学习

1---基于元辅助学习的视频深度预测Huan Liu12，Zhixiang Chi1，Yuanhao Yu1，Yang Wang13，Jun Chen2，Jin Tang11华为诺亚huan.liu3，zhixiang.chi，yuanhaohuawei.comyang.wang @concordia.ca，[email protected]...

MATLAB算法实战应用案例精讲-【人工智能】语义分割（补充篇）(附matlab代码实现)

标签：人工智能图像处理计算机视觉

语义分割是从粗推理到精推理的自然步骤：原点可以定位在分类，分类包括对整个输入进行预测。下一步是本地化/检测，它不仅提供类，还提供关于这些类的空间位置的附加信息。最后，语义分割通过对每个像素进行密集的...

基于语义增强和注意力损失的单目深度估计

标签：深入观察语义增强注意力损失单目深度估计基于学习的技术

深入观察：基于语义增强和注意力损失的单目深度估计JianboJiao1，2[0000−0003−0833−5115]， Ying Cao1，Yibing Song3，Rynson Lau11香港城市大学，九龙，香港特别行政区[email protected]网站，...

"单目深度估计的卷积神经网络可视化方法

标签：单目深度估计卷积神经网络可视化相关图像像素优化问题可解释性

3869用于单目深度估计的卷积神经网络可视化胡俊杰1，2张燕2冈谷隆之1，21日本东北大学研究生院情报科学研究2日本理化学研究所高级情报计划中心{junjie.hu，zhang，okatani}@ vision.is.tohoku.ac.jp摘要最近，卷积...

【读点论文】A Survey on Vision Transformer,2022年华为诺亚最新综述研究，从发展到任务，整体到局部。...

标签：深度学习人工智能 ViT

transformer最早应用于自然语言处理领域，是一种主要基于自注意机制的深度神经网络。由于其强大的表示能力，研究人员正在寻找将transformer应用于计算机视觉任务的方法。在各种可视化基准测试中，基于transformer的...

【综述】一篇适合新手的深度学习综述

来源：机器之心作者：Matiur Rahman Minar、Jibon Naher这篇综述论文列举出了近年来深度学习的重要研究成果，从方法、架构，以及正则化、优化技术方面进行概述。机器之...

"快速准确的3D布料悬垂：GarNet深度网络

标签：文件的五个标签可以是 PBS物理仿真 3D布料悬垂深度网络服装模拟

8739GarNet：一种用于快速准确的3D布料悬垂的Erhan Gundogdu1，Victor Constantin1，AmrollahSeifoddini2， Minh Dang2，Mathieu Salzmann1，PascalFua11 CVLab，EPFL，瑞士2Fision Technologies，苏黎世，瑞士{...