论文阅读（Weilin Huang——【TIP2016】Text-Attentional Convolutional Neural Network for Scene Text Detection）

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【论文阅读】ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices

ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for MobileDevices…

论文翻译：2020_FLGCNN: A novel fully convolutional neural network for end-to-end monaural speech enhancement with utterance-based objective functions

论文地址:FLGCNN:一种新颖的全卷积神经网络,用于基于话语的目标函数的端到端单耳语音增强论文代码:https://github.com/LXP-Never/FLGCCRN(非官方复现) 引用格式:Zhu Y, Xu X, Ye Z. FLGCNN: A novel fully convolutional neural network for end-to-end monaural speech enhancement with utterance-based objective funct…

论文笔记：（CVPR2019）Relation-Shape Convolutional Neural Network for Point Cloud Analysis

目录摘要一.引言二.相关工作基于视图和体素的方法点云上的深度学习相关性学习三.形状意识表示学习 3.1关系-形状卷积建模经典CNN的局限性变换:从关系中学习通道提升映射 3.2性质置换不变性对刚性变换鲁棒点相互作用权重共享 3.3再讨论2D网格卷积 3.4用于点云分析的RS-CNN 3.5应用细节四.实验 4.1点云分析形状分类形状部件分割法向量估计 4.2 RS-CNN设计分析消融研究聚合函数A 映射函数M 低级关系h 点置换和刚性变换的鲁棒性 4.3…

【论文阅读】Sequence to Sequence Learning with Neural Network

Sequence to Sequence Learning with NN <基于神经网络的序列到序列学习>原文google scholar下载. @author: Ilya Sutskever (Google)and so on 一.总览 DNNs在许多棘手的问题处理上取得了瞩目的成绩.文中提到用一个包含2层隐藏层神经网络给n个n位数字排序的问题.如果有好的学习策略,DNN能够在监督和反向传播算法下训练出很好的参数,解决许多计算上复杂的问题.通常,DNN解决的问题是,算法上容易的而计算上困难…

论文阅读-(CVPR 2017) Kernel Pooling for Convolutional Neural Networks

在这篇论文中,作者提出了一种更加通用的池化框架,以核函数的形式捕捉特征之间的高阶信息.同时也证明了使用无参数化的紧致清晰特征映射,以指定阶形式逼近核函数,例如高斯核函数.本文提出的核函数池化可以和CNN网络联合优化. Network Structure Overview Kernel Pooling Method The illustration of the tensor product A summary of pooling strategies Experiment Evaluation…