Paper:https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2016/papers/Wang_CNN-RNN_A_Unified_CVPR_2016_paper.pdf 本文提出了一种 model 多标签之间关系的一种模型,即:CNN-LSTM 模型。 我认为该模型的想法来自于 Image Caption的常规套路。 上图就是本文的流程图,可以看到,类似 Image Caption的思路,本...
本篇论文提出的CLDNN模型在处理LVCSR Voice Search任务时,比传统的LSTM模型更加优秀, CLDNN结合RNN与CNN优秀性能的同时,在保证精度的前提下,使用线性层大大减少了运算量。模型结构中的两条虚线,即混合原始数据与CNN/LSTM处理过的数据,能够最大限度地保留数据当中隐含的特征,在数据量较大,且与时间相关的任务中可以尝试...
RNN网络 原始论文 rcnn系列论文 RCNN 1. 目标检测 目标检测是分类任务(bounding box中物体的类别)和回归任务(bounding box的大小及位置)的组合。 2. RCNN的贡献 根据Selective Search算法提取Region proposal候选区域 将每个Region proposal缩放到统一大小后,通过 提取固定大小的特征 将提取出的特征通过 进行分类 训练...
《农业工程学报》2021年第37卷第17期刊载了郑州大学等单位赫晓慧、罗浩田、乔梦佳、田智慧与周广胜的论文——“基于CNN-RNN网络的中国冬小麦估产”。该研究由河南省重大科技专项--面向超算的黄河模拟器构建与服务关键技术研究(项目号:201400210900)资助。 引文...
图1 Faster CNN基本结构(来自原论文) Faster RCNN其实可以分为4个主要内容: Conv layers。作为一种CNN网络目标检测方法,Faster RCNN首先使用一组基础的conv+relu+pooling层提取image的feature maps。该feature maps被共享用于后续RPN层和全连接层。 Region Proposal Networks。RPN网络用于生成region proposals。该层通过...
标题1:CNN与RNN:序列预测的“双剑合璧” 标题2:卷积神经网络与循环神经网络在序列预测中的优势比较 摘要:在序列预测问题中,卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)各有千秋。CNN以其强大的特征提取能力和平移不变性在图像处理中表现出色,而RNN则因其记忆特性在处理时间序列数据时具有显著优势。本文通过一张表格简明扼...
金融界2025年1月24日消息,国家知识产权局信息显示,苏州佳智彩光电科技有限公司申请一项名为“一种基于CNN和RNN的电子显微镜快速自动对焦方法及系统”的专利,公开号CN 119335721 A,申请日期为2024年9月。 专利摘要显示,本发明提供一种基于CNN和RNN的电子显微镜快速自动对焦方法及系统,涉及电子显微镜自动对焦技术领域,该方...
1、支持DNN CNN RNN等常见网络 2、平台自动调参 3、支持多种开发模式 上一篇 阿里云机器学习PAI平台概念 Platform of Artificial Intelligence (PAL)为传统机器学习和深度学习提供了数据处理、模型训练、模型部署的一站式服务。● 可视化建模与分布式训练 PAI-Designer ● 交互式AI研发Notebook交互式AI研发PAI-DSW...
文献【1】指出可以利用RNN的中间状态来表示标签之间的关系,提出CNN-RNN framework来学习标签之间的依赖关系以及样本-标签之间的关系,文献【2】进一步开发RNN的记忆能力,提出Rethinking Structure学习标签之间的关系,同时使用一种标签敏感的代价函数进行训练。本文对两篇文献的主要思想进行总结。... 查看原文 (EmotiW2016)...
【基于CNN+RNN深度和骨架的动态手势识别 | CNN+RNN Depth and Skeleton based Dynamic Hand Gesture Recognition】 人类活动和手势识别是快速发展的环境智能领域的一个重要组成部分,特别是在辅助居住和智能家居方面。在本文中,我们提出结合两种深度学习技术,卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)的能力,以自动识别手势...