论文笔记——Factorized Convolutional Neural Networks
1. 论文思想
将3D卷积分解为spatial convolution in each channel and linear projection across channels.
（spatial convolution + linear projection.）
2. 两种卷积对比
3. 总结
简单概括就是spatial conv + linear projection，但是在spatial conv的时候用了一个residual connection，感觉很有道理，例如是一个vertical edge detector,那么horizontal information将丢失。这个和后来的MobileNet中的depthwise conv + pointwise conv非常的像。
论文笔记——Factorized Convolutional Neural Networks的更多相关文章
- 论文笔记(1)-Dropout-Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors
Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors 是Hinton在2012年6月份发表的,从这篇文章 ...
- 论文笔记：Diffusion-Convolutional Neural Networks （传播-卷积神经网络）
Diffusion-Convolutional Neural Networks (传播-卷积神经网络)2018-04-09 21:59:02 1. Abstract: 我们提出传播-卷积神经网络(DC ...
- 【论文笔记】Progressive Neural Networks 渐进式神经网络
Progressive NN Progressive NN是第一篇我看到的deepmind做这个问题的.思路就是说我不能忘记第一个任务的网络,同时又能使用第一个任务的网络来做第二个任务. 为了不忘记之 ...
- 论文笔记—Flattened convolution neural networks for feedforward acceleration
1. 论文思想 一维滤过器.将三维卷积分解成三个一维卷积.convolution across channels(lateral), vertical and horizontal direction ...
- 深度学习论文翻译解析（十七）：MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications
论文标题:MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 论文作者:Andrew ...
- 读convolutional Neural Networks Applied to House Numbers Digit Classification 的收获。
本文以下内容来自读论文以后认为有价值的地方,论文来自:convolutional Neural Networks Applied to House Numbers Digit Classificati ...
- 论文笔记——MobileNets(Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications)
论文地址:MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications MobileNet由Go ...
- 《Deep Feature Extraction and Classification of Hyperspectral Images Based on Convolutional Neural Networks》论文笔记
论文题目<Deep Feature Extraction and Classification of Hyperspectral Images Based on Convolutional Ne ...
- 论文笔记之：Spatially Supervised Recurrent Convolutional Neural Networks for Visual Object Tracking
Spatially Supervised Recurrent Convolutional Neural Networks for Visual Object Tracking arXiv Paper ...
随机推荐
- 【HTML5】实例练习
1.许多时髦的网站都提供视频.如果在网页上展示视频? <!DOCTYPE HTML> <html> <body> <video width="320 ...
- 【虫师Python】第二讲：元素定位
一.六种定位方式 1.id 2.name 3.class name 4.tag name:定位标签 5.link text:定位一个链接,如果是中文,需要在代码文最前面加一句I话|:#coding=u ...
- 高性能mysql第6章
第6章,优化配置 https://www.cnblogs.com/musings/p/5913157.html 1:服务器读取的配置文件,可以使用下面的命令查询 admin@iZwz92c0zpe8t ...
- 用setup.py安装第三方包packages
这次要说的是用setup.py 来安装第三方包.步骤如下: 步骤:setup.py 先下载你要安装的包,并解压到磁盘下: 进入到该文件的setup.py 目录下 ,打开cmd,并切换到该目录下: 先执 ...
- （转）Elasticsearch分析聚合
Elasticsearch不仅仅适合做全文检索,分析聚合功能也很好用.下面通过实例来学习. 一.准备数据 {"index":{ "_index": " ...
- GUN C中的attribute
GNU C 的一大特色就是__attribute__ 机制.__attribute__ 可以设置函数属性(Function Attribute ).变量属性(Variable Attribute )和 ...
- mongodb部署
windows版本 http://dl.mongodb.org/dl/win32/x86_64 安装教程 https://docs.mongodb.org/manual/tutorial/instal ...
- 跑道标识和那些复杂的灯光系统 and 简介、编号、参数、标志及数量 and 飞机跑道标准与参数
http://www.360doc.com/content/16/0616/12/32670666_568219786.shtml http://news.carnoc.com/list/365/36 ...
- 无法在web服务器下启动调试
VS2013 编译时异常 无法在web服务器下启动调试.该Web服务器未及时响应 VS2013 编译时错误 无法在web服务器上启动调试.该Web服务器未及时响应.无法在web服务器上启动调试.该 ...
- python getctime() 文件最后一次的改变时间
Return the metadata change time of a file,reported by os.stat() def mm(): file_name=r'c:\temp.txt' f ...