3.GATED DILATED CAUSAL CONVOLUTION BASED ENCODER-DECODER(GDCC-ED) 首先,第四-A部分给出了网络流量预测的问题公式。然后,第四-B节描述了数据集和特征生成过程。最后,从第四-C节到第四-F节说明了GDCC-ED模型。 A.PROBLEM FORMULATION 在定义模型体系结构之前,我们首先给出了网络流量预测的公式。一般来说,网络...
In this paper, we propose a gated dilated causal convolution based encoder-decoder (GDCC-ED) model for network traffic forecasting. The GDCC-ED learns a vector representation in the encoder from historical network traffic series, in which gated dilated causal convolutions are adopted to expand...
DeepLabv3+模型是Encoder-Decoder架构与Atrous Separable Convolution结合的一个成功例子。该模型在DeepLabv3的基础上,增加了一个简单而有效的解码器模块,以优化分割结果,特别是沿着对象边界。 编码器(Encoder):DeepLabv3作为强大的编码器模块,采用Atrous卷积提取任意分辨率的特征。通过应用不同速率的Atrous卷积,编码器能够捕...
2.Atrous Convolution 又名Dilated convolutions即空洞卷积/带孔卷积/扩张卷积/膨胀卷积/多孔卷积,论文参见【1】。和普通的卷积操作不同的地方在于空洞卷积即将卷积核中按照一定的规律插入了一些(rate-1)为零的值,使得感受野增加,而无需通过减小图像大小来增加感受野。小卷积核叠加的方式能够线性增加感受...
A Gated Dilated Causal Convolution Based Encoder-Decoder for Network Traffic Forecasting DOI:10.1109/ACCESS.2019.2963449 使用sci-hub输入DOI 文章目录 1.INTRODUCTION 2. RELATED WORK 3.GATED DILATED CAUSAL CONVO...dilated convolution and receptive field (1) 首先对空洞卷积的理解可参考:https://www.zhihu...
1. Encoder-Decoder with Atrous Convolution 1.1 Atrous Convolution Atrous Convolution扩展了标准的网络卷积操作,其通过调整卷积 filter 的接受野来捕捉多尺度的上下文内容信息,输出不同分辨率的特征. 1.2 Depthwise separable convolution 深度可分卷积操作,将标准卷积分解为一个 depthwise conv,depthwise conv 后接 pointw...
1.1 改进后的DeepLabv3作为Encoder 1.2 Decoder 2.Modified Aligned Xception 2.1 Atrous Separable Convolution 2.2 Xception 2.3 Aligned Xception ★2.4 Modified Aligned Xception 3.消融实验 3.1 Decoder设计 3.2 以ResNet作为backbone的模型变体 3.3 将 Aligned Xception 修改为 Backbone 4. 和SOTA方案进行比较 参考资...
Chen L C, Zhu Y, Papandreou G, et al. Encoder-decoder with atrous separable convolution for semantic image segmentation[C]//Proceedings of the European conference on computer vision (ECCV). 2018: 80…
基于全卷积神经网络[8,11]的深度卷积神经网络在基准任务上比依赖手工特征的系统有显著的改进。在这项工作中,我们考虑两种类型的神经网络,使用空间金字塔池模块或encoder-decoder结构语义分割,前一个捕捉丰富的上下文信息,通过集中特性在不同的决议,而后者是能够获得锋利的物体边界。
Encoder-Decoder:(1)Encoder模型用于减少feature map的分辨率并捕捉更抽象的分割信息。(2)Decoder模型用于恢复空间信息。 深度可分卷积(group 卷积):该卷积的一个优势是可以在保证性能相近的条件下尽可能的减少计算量和大量的可训练参数。 (参考博客:https://medium.com/@chih.sheng.huang821/%E6%B7%B1%E5%BA%A6...