商标名称 SSCN 国际分类 第09类-科学仪器 商标状态 商标注册申请 申请/注册号 40998236 申请日期 2019-09-11 申请人名称(中文) 深圳市开元盛世科技有限公司 申请人名称(英文) - 申请人地址(中文) 广东省深圳市福田区福田街道皇岗社区云顶翠峰三期旁捷讯大厦311 申请人地址(英文) - 初审公告期号 - 初审公告日期...
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自监督卷积子空间聚类网络(SSCN)是一种深度学习框架,旨在通过无监督或弱监督的方式,自动学习数据的低维表示并进行聚类。 SSCN结合了卷积神经网络(CNN)的特征提取能力和子空间聚类的结构优势,特别适用于处理图像和视频数据,这些数据通常具有复杂的子空间结构。 基本原理 SSCN的核心思想是通过自监督学习策略,利用数据自...
故作者提出了SSCN(submanifold sparse convolutional network),与其它稀疏卷积网络的工作不同,SSCN只对子流形进行处理,从而让网络的每一层都能保持稀疏性,大大减少了计算和内存消耗。 Method 1、Submanifold Dilation Problem dense卷积和之前工作中的稀疏卷积都有一个问题,就是随着卷积层的加深,数据的稀疏性无法继续...
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传统的卷积网络的输入一般为密集的栅格化数据,但在三维空间中,3D点云的格式一般是稀疏的,因此直接将传统卷积应用到处理稀疏高维数据,会大大浪费计算资源,本文提出了SSDN---流形稀疏网络,用来处理稀疏数据。 二、理论 1.卷积网络的空间稀疏性 文章分析了引入了active 点,即在稀疏数据的3维空间中,没有必要遍历所有...
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