利用Theano理解深度学习——Convolutional Neural Networks 其他 注:本系列是基于参考文献中的内容,并对其进行整理,注释形成的一系列关于深度学习的基本理论与实践的材料,基本内容与参考文献保持一致,并对这个专题起名为“利用Theano理解深度学习”系列,若文中有任何问题欢迎咨询。本文提供PDF版本,欢迎索取。“利用Theano理解...
本文提出了一种统一的多尺度深度CNN,即多尺度CNN (MS-CNN),用于快速检测目标。与Faster R-CNN相似,该网络由目标建议网络和精确检测网络两个子网络组成。它们都是端到端学习并共享计算的。然而,缓解大小的目标和接受之间的不一致字段,执行目标检测与多个输出层,每个关注目标在一定尺度范围内(见图3)。较低的网络层...
提出使用“multi-scale”CNN对图像去模糊,采用“端对端”(end-to-end)的方式,即输入一张模糊图像,网络将输出一张同等大小的清晰图像;提出“multi-scale”损失函数,用于模拟传统的“coarse-to-fine”的去模糊方法 提出较大规模的GOPRO数据集,一共由3214对模糊-清晰图像构成Introduction...
论文笔记：《Deep Multi-scale Convolutional Neural Network for Dynamic Scene Deblurring》这篇发表于CVPR2017的论文由Seungjun Nah, Tae Hyun Kim等人合作完成，研究内容是单张图像去模糊问题，主要关注非均匀模糊场景的处理。早期方法主要解决相机移动引起的模糊，而近期工作着重于处理景深变化、相机抖动和物...
按顺序阅读第四篇论文:Single Image Dehazing via Multi-scale Convolutional Neural Networks (ECCV'2016)github.com/rwenqi/Multi 一、摘要: 现有图像去雾方法的性能受限于手工设计的特征,例如暗通道、色差和最大对比度,以及复杂的融合方案。 在本文中,我们通过学习含雾图像与其对应的透射图之间的映射,提出了一种用...
Single Image Dehazing via Multi-scale Convolutional Neural Networks_ECCV2016,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
a Multi-scale Convolutional Neural Network with Channel Attention (CA-MCNN) is proposed in this paper. In CA-MCNN, the maximum pooling and average pooling layers are used to extract the multi-scale information of the bearing signals, which increases the dimensions of input. The channel attention...
Multi-scale learningAdaptive convolutionConvolutional attention mechanismU-Net-based network structures are widely used in medical image segmentation. However, effectively capturing multi-scale features and spatial context information of complex organizational structures remains a challenge. To address this, we...
MSCNN论文解读-A Unified Multi-scale Deep Convolutional Neural Network for Fast Object Detection,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
1,卷积神经网络的结构图:Multi-Scale Features. 因为它提取的特征的分层的,对吧,虽然最后 一层可以提供全局信息,但是呢,前面的几层可以提供更多的详细的细节。。前几层的需要pooling不,这个自己选择。 2,非线性问题:看文中吧,具体我自己也没有仔细研究。