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...
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...
关于LBF原文的实现和测试中实现的区别: 在本篇工作中使用本文自己的data,使用joint NLM filter 后端以及原文描述的MLP架构 没有使用原文的架构的原因主要是该工作数据集没有LBF原文的双缓冲方差,所以系统就不能对特征进行预过滤,所以就将预过滤特征换成相对noise-free的reference image(对应的图片噪声更干净了) 但是L...
所提议的CNN模型可以通过提供更客观,更快速的ECG信号解释,从而付诸实践,并为心脏病专家提供诊断帮助。 二、数据 使用的数据包括BIDMC充血性心力衰竭数据库和MIT-BIH正常窦性心律(NSRDB) 这项工作总共使用了四个数据集(集合A,集合B,集合C和集合D)。A组和B组都包含完整的ECG数据(不平衡),而C组和D组则具有平衡数...
论文:Learning Multi-Attention Convolutional Neural Network for Fine-Grained Image Recognition Abstract 识别细粒度类别(例如,鸟类种类)高度依赖于鉴别部分定位和基于部分的细粒度特征学习。现有的方法主要是独立地解决这些挑战,而忽略了这样一个事实:部分本地化(例如,鸟的头部)和细粒度特征学习(例如,头部形状)是相互...
文章原文:Computing Receptive Fields of Convolutional Neural Networks 作者:André Araujo,Wade Norris,Jack Sim open-source library:https://github.com/google-research/receptive_field 虽然深度神经网络已经在许多人工智能问题上建立了压倒性的最新成果,但它们仍然很难开发和调试。近年来关于深度学习理解的研究主要集中...
We trained a large, deep convolutional neural network to classify the 1.2 million high-resolution images in the ImageNet LSVRC-2010 contest into the 1000 different classes. On the test data, we achieved top-1 and top-5 error rates of 37.5% and 17.0% which is considerably better than the ...
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论文地址:FLGCNN:一种新颖的全卷积神经网络,用于基于话语的目标函数的端到端单耳语音增强 论文代码:https://github.com/LXP-Never/FLGCCRN(非官方复现) 引用格式:Zhu Y, Xu X, Ye Z. FLGCNN: A novel fully convolutional neural network for end-to-end monaural speech enhancement with utterance-based obj...
【论文笔记】Pyramidal Convolution: Rethinking Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 地址:https://arxiv.org/pdf/2006.11538.pdf github:https://github.com/iduta/pyconv 目前的卷积神经网络普遍使用3×3的卷积神经网络,通过堆叠3×3的卷积核和下采样层,会在减少图像的大小的同时增加感受野,使用小...