太强了!深度学习的Top10模型!|算法|向量|卷积|神经网络|spider...
2、卷积神经网络(CNN)模型原理:卷积神经网络(CNN)是一种专门为处理图像数据而设计的神经网络,由Lechun大佬设计的Lenet是CNN的开山之作。CNN通过使用卷积层来捕获局部特征,并通过池化层来降低数据的维度。卷积层对输入数据进行局部卷积操作,并使用参数共享机制来减少模型的参数数量。池化层则对卷积层的输出进行下采样,...
微美全息科学院:多种基于卷积神经网络的语义分割模型
1.基于完全卷积网络Long等人提出了完全卷积网络(FCN)来解决语义分割问题。他们使用了AlexNet、VGGNet和GoogleNe(这三个都是在ILSVRC数据上预先训练过的)作为基本模型。他们将这些模型从classifiers转变为稠密的FCN,方法是用1×1卷积层代替完全连接层,并附加一个通道数为21的1×1卷积来预测20个PASCALVOC类和1个...
超越卷积、自注意力机制:强大的神经网络新算子involution
(1)提出了一种新的神经网络算子(operator或op)称为involution,它比convolution更轻量更高效,形式上比self-attention更加简洁,可以用在各种视觉任务的模型上取得精度和效率的双重提升。(2)通过involution的结构设计,我们能够以统一的视角来理解经典的卷积操作和近来流行的自注意力操作。论文链接:httpsarxiv/a...
快手提出双图层实例分割,大幅提升遮挡处理性能|CVPR 2021
使用RoIAlign算法根据物体检测框位置,在整张图片特征图内准确抠取感兴趣目标区域的特征子图,并将其作为双图卷积神经网络的输入用于最终的物体分割。实例分割网络BCNet由级联状的双图层神经网络组成:第一个图层对感兴趣目标区域内遮挡物体(Occluder)的形状和外观进行显式建模,该层图卷积网络包含四层,即卷积层(...
语义分割领域开山之作:Google提出用神经网络搜索实现语义分割
1、论文提出的DPC架构基于Cell构建的搜索空间,每个Cell有语义分割采用经典的空洞卷积,空间金字塔池化,1x1卷积,在mIOU实现state-of-art水准。2、论文的搜索策略采用随机搜索,评价指标也只有mIOU,相比Google另一篇论文MnasNet,在准确率和推断时间上均有显著提高。
ICCV 2019 | 一种基于卷积神经网络的驾驶员和安全带检测的灵活...
在本文中,我们提出了一种新的卷积神经网络(CNN)结构,用于二维驾驶员/乘客姿态估计和安全带检测(www.e993.com)2024年10月23日。与其他通用的姿态估计算法相比,新的结构更加灵活,因此更适合车内检测任务。这种新的结构称为NADS-Net,网络在一个新的数据集上得到验证,该数据集包含为本研究收集的50个驾驶会话中的100个驾驶员的视频片段。还分析了不...
Facebook 最新论文:Mask R-CNN实例分割通用框架,检测,分割和特征...
近日,FAIR部门的研究人员在这一领域又有了新的突破——他们提出一种目标实例分割(objectinstancesegmentation)框架MaskR-CNN,该框架较传统方法操作更简单、更灵活。研究人员把实验成果《MaskR-CNN》发布在了arXiv上,并表示之后会开源相关代码。以下为AI科技评论据论文内容进行的部分编译。
论文推荐:CCNet用于语义分割的交叉注意力
CNN骨干:深度卷积神经网络(DCNN),以全卷积的方式设计,如DeepLabv2,用于生成空间大小为H×W的特征图X。去除最后两个下采样操作,并在后续的卷积层中使用膨胀卷积,从而将输出特征映射的宽度/高度放大X到输入图像的1/8。交叉注意力模块对于输入X,应用卷积层来获得降维的特征图H,然后将特征图H输入到cross-cross...
...RefineNet、PSPNet…你都掌握了吗?一文总结图像分割必备经典...
建立在Faster-RCNN之上的MaskLab生成了box预测、语义分割逻辑(用于像素级分类的逻辑)和方向预测逻辑(用于预测每个像素对其相应实例中心的方向的逻辑)。语义分割Logits和方向预测Logits是通过在ResNet-101的conv5块的最后一个特征图之后添加的另一个1×1卷积来计算的。鉴于每个预测的方框(或感兴趣的区域),我们通过利用...
AAAI 2022 | 腾讯优图14篇论文入选,含语义分割、图像着色、人脸...
基于卷积神经网络的技术往往会过分突出目标最具判别力的区域从而导致忽略目标的整体轮廓。最近,基于自注意力机制和多层感知器结构的transformer因其可以捕获长距离特征依赖而在WSOL中崭露头角。美中不足的是,transformer类的方法缺少基于CNN的方法中固有的局部感知倾向,从而容易在WSOL中丢失局部特征细节。在本文中,我们...