基于RGEC,中科院自动化所何晖光研究员团队设计了一种新的网络,令浅层不同方向卷积核共享权重。实验结果表明,该方法在保持较高性能的同时,在浅层仅需要较少的卷积核和参数。相比于常规CNN,它保持了相同的输出通道,不会增加额外的计算负担。结果表明,浅层卷积核可以很好地从RGEC的旋转对称性中受益。更少的卷积核也...
import cv2 as cv import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math img = cv.imread(r'C:\Users\51102\Desktop\tradition\1.jpg',0) img = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2RGB) img = np.dot(img[..., :3], [0.299, 0.587, 0.114]) plt.subplot(331) plt.imshow(img,cmap='...
作者们把 OctConv 设计为了一种通用的方法,它可以作为现有卷积网络中卷积操作的直接替换。由于 OctConv 的重点在于在不同空间频率上处理特征图并降低空间冗余度,它就形成了对现有的各种改进 CNN 网络方案的另一个方向的补充;现有的方法包含更好的拓扑结构、降低卷积特征图中的通道冗余度、降低密集模型参数冗余度等等。
首先,本文对于 EASA 任务,端到端基于方面的情感分析,设计了一个联合模型,该模型的创新点是将上下文的位置信息和注意力机制应用到 GCN 图卷积网络中。该文提出的模型在三个基准数据集上的实验结果都超过了之前的研究,达到了目前最好的效果。同时也表明了方向性信息和注意力机制对该任务有极大帮助。 更多阅读 #投 ...
图四:NCHW 内存布局卷积转换成的矩阵乘 对该矩阵施行划分后,我们详细分析局部性的表现,并标记在图四中。其中 Inside 表示 4×4 小块矩阵乘内部的局部性,Outside 表示在削减维度方向小块之间的局部性。 对输出而言,小块内访存局部性较差,这是因为每次向量化加载会加载四个元素,每次加载都会发生缓存缺失(Cache miss...
梯度方向卷积 自己方法 我也忘记这是什么代码了,几年前的,今天翻到发布出来 梯度方向卷积 结果显示:
本文提出SCINet,SCINet是一个递归下采样-卷积-交互架构。在每一层中,使用多个卷积滤波器从下采样的子序列或特征中提取不同但有价值的时间特征。通过结合从多个分辨率聚合的这些丰富特征,SCINet有效地模拟了具有复杂时间动态的时间序列。实验结果表明,SCINet在各种现实世界时间序列预测数据集上,与现有的卷积模型和基于...
高创新,预测方向小论文有救了!霜冰优化算法+卷积神经网络+注意力机制+LSTM【RIME-CNN-LSTM-Attentio】(附matlab代码实现), 视频播放量 118、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 3、转发人数 0, 视频作者 荔枝科研社, 作者简介 微信公众号:荔枝科研社——QQ551
即插即用-CCF-A 2024最新交互卷积模块,可用于多尺度时序特征提取,指标提升! 天天卷AI 1726 3 CVPR2024 DCNv4:新一代高效的可变形卷积! 科技电影小镇 889 1 多模态语言模型有局限,AI教母李飞飞谈空间智能,3D才能表达世界的本质 机器之心官方 3125 6 一个不太卷的方向:时序卷积回归赛道,ICLR高分论文给你惊...
一种基于多方向卷积神经网络的多光谱图像压缩方法及系统专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于多方向卷积神经网络的多光谱图像压缩方法及系统说明:本发明公开了一种基于多方向卷积神经网络的多光谱图像压缩方法及系统,系统包括前向编码网络、量化模...专利查询请上爱