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ACL2021的跨視覺語言模態(tài)論文之跨視覺語言模態(tài)任務(wù)與方法
來自:復(fù)旦DISC 引言 本次分享我們將介紹三篇來自ACL2021的跨視覺語言模態(tài)的論文。這三篇文章分別介紹了如何在圖像描述任務(wù)中生成契合用戶意圖的圖像...
迅速了解目標(biāo)檢測的基本方法并嘗試?yán)斫饷總€模型的技術(shù)細(xì)節(jié)
本文將討論目標(biāo)檢測的基本方法(窮盡搜索、R-CNN、Fast R-CNN和Faster R-CNN),并嘗試?yán)斫饷總€模型的技術(shù)細(xì)節(jié)。為了讓經(jīng)驗(yàn)水平各不相...
2021-08-26 標(biāo)簽:嵌入式系統(tǒng)分類器cnn 3340 0
導(dǎo)讀 使用每個類的有效樣本數(shù)量來重新為每個類的Loss分配權(quán)重,效果優(yōu)于RetinaNet中的Focal Loss。 本文綜述了康奈爾大學(xué)、康奈爾科技、...
2021-08-16 標(biāo)簽:谷歌數(shù)據(jù)集cnn 2108 0
如何使用輔助任務(wù)來提升情感分類領(lǐng)域適應(yīng)?
論文標(biāo)題:Learning Sentence Embeddings with Auxiliary Tasks for Cross-Domain Sent...
2021-06-16 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集SCLcnn 2423 0
導(dǎo)讀 本文給出了圖像恢復(fù)的一般性框架,編解碼器 + GAN,后面的圖像復(fù)原基本都是這個框架。 本文會介紹圖像修復(fù)的目的,它的應(yīng)用,等等。然后,我們將深入...
算法 (ALGORITHM) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN: Convolution Neural Network 以非內(nèi)存半導(dǎo)體現(xiàn)場可編程門陣列 (FPGA)形...
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)三大特點(diǎn)_卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代碼實(shí)現(xiàn)
局部連接,局部連接會大大減少網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)。在處理圖像這樣的高維度輸入時,讓每個神經(jīng)元都與前一層中的所有神經(jīng)元進(jìn)行全連接是不現(xiàn)實(shí)的。讓每個神經(jīng)元只與輸入數(shù)據(jù)...
2021-05-11 標(biāo)簽:cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1.5萬 0
在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中使用多種感受野,并對損失函數(shù)進(jìn)行了改進(jìn)。 今天我們要講的另一種修復(fù)論文叫做Image inpainting via Generative M...
2021-04-28 標(biāo)簽:圖像網(wǎng)絡(luò)卷積 2522 0
導(dǎo)讀 本文為一個Facebook的目標(biāo)檢測Transformer (DETR)的完整指南,詳細(xì)介紹了DETR架構(gòu)的內(nèi)部工作方式以及代碼。 介紹 DEte...
基于循環(huán)設(shè)計(jì)的3R理論分析了紡織服裝業(yè)中的循環(huán)利用法
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)[10]如圖1所示,分為輸入層、隱含層和輸出層,其中輸入為原始圖像,卷積層、池化層和全連接層構(gòu)成了其隱含層,輸出層即檢測結(jié)果。卷積...
2021-03-20 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像cnn 2427 0
一種可以編碼局部信息的結(jié)構(gòu)T2T module,并證明了T2T的有效性
證明了通過精心設(shè)計(jì)的Transformer-based的網(wǎng)絡(luò)(T2T module and efficient backbone),是可以打敗CNN-b...
2021-03-11 標(biāo)簽:可視化深度學(xué)習(xí)cnn 3132 0
谷歌前首席執(zhí)行官:中國5G比美國領(lǐng)先10倍左右
“我估計(jì)中國在5G領(lǐng)域比美國要領(lǐng)先10倍。這是美國全國性的緊急情況。
P-Net中特征向量fp投影到C-Net的fc的正交方向上。也就是說,將fp(從輸入文檔中提取的完整信息)投影到更具區(qū)分性的語義空間中,以進(jìn)行最終分類。
2021-03-05 標(biāo)簽:文本分類深度學(xué)習(xí)cnn 2236 0
深度學(xué)習(xí)在表面缺陷檢測領(lǐng)域的概述
當(dāng)前對于缺陷有兩種認(rèn)知的方式,第一種是有監(jiān)督的方法,也就是體現(xiàn)在利用標(biāo)記了標(biāo)簽(包括類別、矩形框或逐像素等)的缺陷圖像輸入到網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行訓(xùn)練. 此時&qu...
2021-01-27 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)視覺深度學(xué)習(xí)cnn 9340 0
上圖為某CNN 5-8 層輸出的某喵星人的特征圖的可視化結(jié)果(一個卷積核對應(yīng)一個小圖片)??梢园l(fā)現(xiàn)越是低的層,捕捉的底層次像素信息越多,特征圖中貓的輪廓...
2021-01-07 標(biāo)簽:可視化深度學(xué)習(xí)cnn 2217 0
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN的簡單理論介紹
好久不見各位親們,從上半年畢業(yè)到現(xiàn)在各方面開始步入正常軌跡,也開始有時間寫點(diǎn)文章了,后續(xù)開始陸續(xù)更新關(guān)于自然語言處理相關(guān)技術(shù)、論文等,感謝各位老鐵這么長...
2020-11-27 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)cnn 2478 0
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