论文:https://arxiv.org/abs/2305.0937 摘要 由于人们对图像的审美偏好远未被理解,因此图像美学评价是一项具有挑战性的人工智能任务。虽然这项任务背后的因素范围几乎是无限的,但是一些美学属性会影响这些偏好。本文提出一种考虑这些属性的多任务卷积神经网络。所提神经网络联合学习图像的属性以及整体美学得分。本文多任务学习框架允许通过使用
论文:(2016) Video system for human attribute analysis using compact convolutional neural network. 地址:http://ieeexplore.ieee.org/document/7532424/ 简述:Yi Yang等人(2016)提出了一种新的紧凑型CNN视频属性分析模型。视频属性分析旨在分析视频系统中的年龄、性别和种族等软生物特征。回归层用于回归任务,或者N-...
本文从一篇关于通过 CNN 对自然图像进行超分辨率的论文(Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks)使用深度卷积网络的图像超分辨率中获得灵感,因为全色锐化(pansharpening)本身可以被视为超分辨率的一种特殊形式,所以作者首次将卷积神经网络运用于遥感图像的全色锐化算法,效果超过了所有传统方法。证明了使用遥...
而这篇论文最主要的目的就是要解决我们在前面提到的“灾难性遗忘问题”,即文中所说的达到“lifelong”的效果。 对于新给的类别,我们将这些类的图像输入到根节点网络中,根节点的输出为OK×M×I,其中K、M、IK、M、I分别为根节点的孩子数、新类别数、每类的图像数。然后利用式(1)来求得每类图像的输出平均值O...
深度学习论文阅读图像分类篇(一):AlexNet《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》 Abstract 摘要 1.Introduction 引言 2.The Dataset 数据集 3.The Architecture 架构 3.1 非线性ReLU 函数 3.2在多 GPU 上训练 3.3局部响应归一化 ...
论文解读 《Quantized Convolutional Neural Networks for Mobile Devices》 论文地址:https://arxiv.org/abs/1512.06473 源码地址:https://github.com/jiaxiang-wu/quantized-cnn CNN网络在许多方面发挥着越来越重要的作用,但是CNN模型普遍很大,计算复杂,对硬件的要求很高,这也是限制CNN发展的一个因素。在这篇论文中,...
论文:(2016) A cascaded convolutional neural network for age estimation of unconstrained faces 地址:http://ieeexplore.ieee.org/document/7791154 简述:使用建议的级联CNN进行年龄估计是为了处理Adience数据集、FG-NET数据集和ICCV 2015 Challern challenge数据集的无约束人脸图像。采用的方法分三个阶段完 。在第一...
Convolutional neural tensor network architecture for community… a deep convolutional neural network using heterogeneous:一种异构的深卷积神经网络 曹旭东 A practical theory for designing very deep convolutional neural networks 人工智能论文- An Attention-based Collaboration Framework for Multi-View Network Repres...
DCNN(A Convolutional Neural Network for Modelling Sentences)by NalKalchbrenner等,又是文本分类论文的一力作。”准确表达句子的语义是语言理解的核心”,通过学习机器学习和TextCNN,我们可以知道n-gram特征是NLP文本任务和句子表达的一种重要方法。TextCNN通过不同步长的卷积核(例如2,3,4,5,7)构建n-gram特征,以及...
We trained a large, deep convolutional neural network to classify the1.2 million high-resolution images in the ImageNet LSVRC-2010 contestinto the 1000 different classes. On the test data, we achieved top-1 and top5 error rates of 37.5% and 17.0% which is considerably better than theprevious...