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...
在深度学习算法中,门控循环单元(Gated Recurrent Units,GRU)是一种非常重要的模型单元,用于处理序列数据。GRU通过控制信息的流动来提高模型的性能,为语言模型、机器翻译、语音识别等应用领域带来了新的突破。本文将详细介绍GRU的原理、应用和实验结果,并展望其未来的发展方向。 定义和原理 门控循环单元是一种特殊的循环...
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,...
作者在论文中argue到,CNN在设计的过程中有一个固有的无效性,因为他们会将color,shape和纹理信息一起处理(感觉可以找个时间介绍一些,图像中的color,shape或者texture信息对于图像的特征提取有哪些帮助作用)。但是实际上这些不同的信息,比如color或者shape,texture对于识别来说的话,应该是包含不同的数量的信息的。作者举...
代码地址(pytorch):github.com/nv-tlabs/GSC(官方) 数据集:Cityscape(开源) 分析问题 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。 解...
Our experiments are based on the PyTorch framework, and the GPUs are 6 × NVIDIA 2080Ti. The document encoding module is fine-tuned from the BERT-based model. In order to ensure the objective fairness of the experiment, we employ the same dataset as the previous work10 (i.e. the dataset...
Python 3.8.5 and Pytorch1.7.0 are used to implement the proposed algorithm. The training hardware consists of an i7-10700K CPU and an NVIDIA GeForce RTX 3090 GPU. Table 2 shows the hyperparameter setting for all the models used in this study. In order to compare the performance of various...
徒手写CNN (imaging classification) 19:19 条件随机场:能量函数 05:31 after all, 为什么需要条件随机场呢 13:23 条件随机场的前向概率 | 后向概率 | 边缘概率的python算法实现 09:37 改进的迭代尺度法(improved iterative scaling, IIS) 28:52 条件随机场CRF:motivation 04:20 线性链CRF 07:44 ...
作者在论文中还提供了GCT模块的 pytorch 实现代码: defforward(self,x,epsilon=1e-5):# x: input features with shape [N,C,H,W]# alpha, gamma, beta: embedding weight, gating weight,# gating bias with shape [1,C,1,1]embedding=(x.pow(2).sum((2,3),keepdim=True)+epsilon).pow(0.5)*...
环境描述 语言 Python3.7 框架 Pytorch1.6 IDE Pycharm and Colab 设备 CPU and GPU数据集多元时间序列数据集, 文件为.mat格式,训练集与测试集在一个文件中,且预先定义为了测试集数据,测试集标签,训练集数据与训练集标签。 数据集下载使用百度云盘,连接如下: 链接:https://pan.baidu.com/s/1u2HN6tfygcQvzuE...