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...
基于Gated-SCNN的图像分割模型 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,...
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...
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...
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...
在这项工作中,我们提出了一种用于语义分割的新的两流CNN架构,该架构明确将形状信息连接为一个单独的处理分支。特别是,我们将经典CNN放在一个流中,并添加了一个并行处理信息的所谓形状流。我们明确禁止在最顶层之前在两个流之间融合信息。 我们架构的关键是新型门控,它允许两个分支相互作用。特别是,我们利用经典流...
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 ...
Gated-SCNN: Gated Shape CNNs for Semantic Segmentation——论文阅读理解,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
—不同分辨率的特征随机地通过几个CNN层来提取他们更高级的特征。 —设计双向门控结构来在不同分辨率和支持区域的roi-pooled特征间进行信息传递。通过这种方法,对应不同分辨率和支持区域的特征可以互相验证。 —利用门控函数来控制信息的传递。 —信息传递后,不同分辨率和支持区域的特征经过几个CNN层来做分类。