论文翻译：LP-3DCNN: Unveiling Local Phase in 3D Convolutional Neural Networks

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论文翻译：LP-3DCNN: Unveiling Local Phase in 3D Convolutional Neural Networks

引言传统的3D卷积神经网络(CNN)计算成本高,内存密集,容易过度拟合,最重要的是,需要改进其特征学习能力.为了解决这些问题,我们提出了整流局部相位体积(ReLPV)模块,它是标准3D卷积层的有效替代方案.所述ReLPV 块提取相在3D局部邻域(例如,\(3×3×3\))输入图的每个位置以获得特征图.通过在每个位置的3D局部邻域中的多个固定低频点处计算3D短期傅里叶变换(STFT)来提取相位.然后,在通过激活函数之后,在不同频率点处的这些特征图被线性组合.所述ReLPV块提供至少,显著参数节约…

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 G. Howard, Menglong Zhu, Bo Chen, Dmitry Kalenichenko, Weijun Wang, Tobias Weyand, Marco Andreetto, Hartwig Adam 论文地址:https://arxiv.org/abs/1704.04861…

论文笔记《Hand Gesture Recognition with 3D Convolutional Neural Networks》

一.概述 Nvidia提出的一种基于3DCNN的动态手势识别的方法,主要亮点是提出了一个novel的data augmentation的方法,以及LRN和HRn两个CNN网络结合的方式. 3D的CNN主要是使用了三维的卷积核去处理视频序列,是视频分析中常用的方法之一. 这里是可以识别手语这种动态连续的手势的. 二.亮点首先..竟然没有state of art... 1.预处理:因为输入是连续的视频序列,所以需要对他们进行规范化,这里用nearest neighbor interpolation…

论文笔记(Filter Pruning via Geometric Median for Deep Convolutional Neural Networks Acceleration)

这是CVPR 2019的一篇oral. 预备知识点:Geometric median 几何中位数 \begin{equation}\underset{y \in \mathbb{R}^{n}}{\arg \min } \sum_{i=1}^{m}\left\|x_{i}-y\right\|\end{equation} 可以理解为距离给定点集欧式距离之和最近的点.这篇博客中有关于几何中位数的介绍:https://www.cnblogs.com/ybiln/p/4175695.html. 文中指出之…

AlexNet论文翻译-ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 深度卷积神经网络的ImageNet分类 Alex Krizhevsky University of Toronto 多伦多大学 kriz@cs.utoronto.ca Ilya Sutskever University of Toronto 多伦多大学 ilya@cs.utoronto.ca Geoffrey E. Hinton University of Toront…