57.84×10-4mm2/s2;LSLR由于使用MSE作为损失函数进行线性回归计算,效果略优于EF,但是受到数据集规模大和非线性拟合能力的限制,预示值精度有限;DCNN具备处理高维和非线性问题的能力,取得较好的结果,展示了深度神经网络的潜力。
《HybridSN: Exploring 3-D–2-DCNN Feature Hierarchy for Hyperspectral Image Classification》论文阅读 一、引言 高光谱图像是立体数据,也有光谱维数,仅凭2D-CNN无法从光谱维度中提取出具有良好鉴别能力的feature maps。一个深度3D-CNN在计算上更加复杂,对于在许多光谱带上具有相似纹理的类来说,单独使用似乎表现得更...
今年去参加了ASPLOS 2017大会,这个会议总体来说我感觉偏系统和偏软一点,涉及硬件的相对少一些,对我这个喜欢算法以及硬件架构的菜鸟来说并不算非常契合。中间记录了几篇相对比较有趣的paper,今天简单写一篇。 SC-DCNN: Highly-Scalable Deep Convolutional Neural Network using Stochastic Computing 单位作者: 我们知道在...
Modeling Local Geometric Structure of 3D Point Clouds using Geo-CNN 局部结构建模已被证明对卷积结构的成功很重要,研究人员在特征提取层次结构中开发了局部点集建模。然而,对局部区域中点之间的几何结构进行显式建模的关注有限。为了解决这个问题,作者提出了Geo-CNN,它对每个点及其局部邻域应用了一种称为GeoConv的类...
DCNN(Deep Convolutional Network Cascade for Facial Point Detection) CVPR2013香港中文大学汤晓欧,SunYi等人作品,首次将CNN用于人脸关键点检测。总体思想是由粗到细,实现5个人脸关键点的精确定位。网络结构分为3层:level 1、level 2、level 3。每层都包含多个独立的CNN模型,负责预测部分或全部关键点位置,在此基础...
【论文总结】weakly- and semi-supervised learning of a DCNN for semantic Image Segmentation,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
ASPLOS'17论文导读——SC-DCNN: Highly-Scalable Deep Convolutional Neural Network using Stochastic Computing,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
关于新农村建设 关于新农村建设的论文 为贯彻落实中央关于推进社会主义新农村建设的精神,加快新农村建设的步伐,促进农村产业发展,加大新农村基础设施建设的力度,改善农村生产生活条件,促进农村产业发展,依据本地区国民经济和社会发展“十一五”规划纲要,县新农村建设办公室在碾伯镇李家村实地调查,并广泛征求基层干部和农民...