文章名称:门控SCNN:门控形状CNN用于语义分割 论文地址:https : //arxiv.org/abs/1907.05740 代码地址:https : //github.com/nv-tlabs/gscnn 目前最先进的图像分割方法形成一个密集的图像表示,包括形状、颜色和纹理,都放入到了CNN网络中用来做识别,但是这可能不是最理想的方法,因为在语义分割任务中,我们需要更加...
参考代码:anantzoid/Language-Modeling-GatedCNN 之前语言模型的主流方法都是基于RNN,本篇论文提出了一种新颖的门控机制,结合CNN网络应用到语言模型。该网络包含多层,与经典语法形式相似,能分层次地分析输入,构建了增加粒度的句法树结构。与RNN逐个处理输入序列不同,CNN可以实现并行计算,大大加快训练速度。并且分层结构也...
参考代码:anantzoid/Language-Modeling-GatedCNN 之前语言模型的主流方法都是基于RNN,本篇论文提出了一种新颖的门控机制,结合CNN网络应用到语言模型。该网络包含多层,与经典语法形式相似,能分层次地分析输入,构建了增加粒度的句法树结构。与RNN逐个处理输入序列不同,CNN可以实现并行计算,大大加快训练速度。并且分层结构也...
首先我们可以通过堆叠CNN来标识长文本,提取更高层、更抽象的特征,而且相比LSTM而言,我们需要的op更少(CNN需要O(N/k)个op,而LSTM将文本视为序列需要O(N)个op,其中N为文本长度,k为卷积核宽度),这样一来,我们需要的非线性操作也更少,有效地降低了梯度弥散的现象,使模型收敛和训练变得更加简单。此外,LSTM中模型下...
图像分割目前存在的问题 现在的deep CNN能提取图像中很多feature map,比如图像的纹理、颜色、形状特征,但对于分割任务来说这并不是我们全部需要的,分割任务最理想的是根据边界和形状信息进行识别,如果信息流中包含了很多颜色、纹理可能会导致识别问题。 该网络提出的解决方法 针对上述问题,作者提出了双流CNN(two-stream...
Gated CNNobject detectionmulti-scale feature layersexplainable CNNDifferent convolutional layers in an explainable CNN usually encode different kinds of semantic information for an image, thus the feature fusion approaches like SSD, DSSD, and FPN are widely employed to enhance the detection performance ...
门控卷积(Gated Convolution)是一种在深度学习中常用的卷积神经网络(CNN)结构,它通过引入门控机制来提高模型的表达能力和学习能力。 传统的卷积操作是对输入数据进行线性变换和非线性激活,而门控卷积通过引入门控单元来进一步增强这个过程。具体来说,门控卷积将输入数据分为两个通道:一个是输入数据的线性变换结果,另...
随着深度学习的出现,卷积神经网络(CNNs)已经成功地应用于各种医学语义分割应用。特别是,创新的U-Net体系结构证明了下采样和上采样路径对多尺度特征表示学习的有效性,许多基于相同原理的编解码器cnn被引入。医学图像包含不同类型的表示:边缘编码形状信息,而区域的外观是由纹理表现的。因此,单一的处理管道可能会导致形状...
Gated Shape CNN 相当于是作者把shape这一个分支独立出来,因为考虑到shape对于分割而言是非常具有意义的,其实对于很多任务而言都是具有意义的,比如双目深度估计或者是单目深度估计,都是比较有意义的。作者整体的pipline如下 GSCNN 结构 Gated Convolutional Layer结构 ...
How do Gated Convolutional Neural Network (GCNN) and Key Value Predict Attention Network (KVP) compare in terms of prediction results across different datasets? What process data properties should be considered when choosing a Deep Learning architecture? How does the attention mechanism in Key Value...