目录 摘要 1.引言: 2.背景 2.1 数据集 2.2评价指标 3.3D点云分割 3.1 3D语义分割 3.1.1 基于投影的方法 多视图表示 球形表示 3.1.2 基于离散的方法 稠密离散表示 稀疏的离散表示 3.1.3 混合方法 3.1.4 基于点的方法 逐点MLP方法 点卷积方法 基于RNN方法 基于图方法 3.2 实例分割 3.2.1 基于候选框的方法 3.2.2 不需要候选框的方法 3.3 部件分割 3.4 总结 4. 结论 3D点云深度学习:综述(3D点云分割部分) Deep Le

目录 摘要 1.引言: 2.点云深度学习的挑战 3.基于结构化网格的学习 3.1 基于体素 3.2 基于多视图 3.3 高维晶格 4.直接在点云上进行的深度学习 4.1 PointNet 4.2 局部结构计算方法 4.2.1 不探索局部相关性的方法 4.2.2 探索局部相关性的方法 4.3 基于图 5. 基准数据集 5.1 3D模型数据集 5.2 3D室内数据集 5.3 3D室外数据集 6. 深度学习在3D视觉任务中的应用 6.1 分类 6.2 分割 6.3 目标检测 7. 总结与结论 (Rem

目录 摘要 1.引言: 2.背景 2.1 数据集 2.2评价指标 3.3D形状分类 3.1基于多视图的方法 3.2基于体素的方法 3.3基于点的方法 3.3.1 点对多层感知机方法 3.3.2基于卷积的方法 3.3.2.1 3D连续卷积网络 3.3.2.2 3D离散卷积网络 3.3.3基于图的方法 3.3.3.1 空间域中的基于图的方法 3.3.3.2 谱域中的基于图的方法 3.3.4基于层级数据结构的方法 3.3.5其他方法 3.4总结 3D点云深度学习:综述(点云形状识别部分) Deep L

这篇文章整理有关注意力机制(Attention Mechanism )的知识,主要涉及以下几点内容: 1.注意力机制是为了解决什么问题而提出来的? 2.软性注意力机制的数学原理: 3.软性注意力机制.Encoder-Decoder框架与Seq2Seq 4.自注意力模型的原理. 一.注意力机制可以解决什么问题? 神经网络中的注意力机制(Attention Mechanism)是在计算能力有限的情况下,将计算资源分配给更重要的任务,同时解决信息超载问题的一种资源分配方案.在神经网络学习中,一般而言模

转载请注明本文链接: https://www.cnblogs.com/Libo-Master/p/9759130.html PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metric Space Paper reading:Frustum PointNets

[摘要] 本文为MoXing系列文章第一篇,主要介绍什么是MoXing,MoXing API的优势以及MoXing程序的基本结构. MoXing的概念 MoXing是华为云深度学习服务提供的网络模型开发API.相对于TensorFlow和MXNet等原生API,MoXing API让模型的代码编写更加简单,允许用户只需要关心数据输入(input_fn)和模型构建(model_fn)的代码,即可实现任意模型在多GPU和分布式下的高性能运行. MoXing-TensorFlow支持原生TensorF

(转载:http://www.36dsj.com/archives/85383)机器学习与人工智能,相信大家已经耳熟能详,随着大规模标记数据的积累.神经网络算法的成熟以及高性能通用GPU的推广,深度学习逐渐成为计算机专家以及大数据科学家的研究重点.近年来,无论是图像的分类.识别和检测,还是语音生成.自然语言处理,甚至是AI下围棋或者打游戏都基于深度学习有了很大的突破.而随着TensorFlow.Caffe等开源框架的发展,深度学习的门槛变得越来越低,甚至初中生都可以轻易实现一个图像分类或者自动驾

协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 不要担心自己的形象,只关心如何实现目标.--<原则>,生活原则 2.3.c 在线阅读 ApacheCN 面试求职交流群 724187166 ApacheCN 学习资源 目录 TensorFlow 1.x 深度学习秘籍 零.前言 一.TensorFlow 简介 二.回归 三.神经网络:感知器 四.卷积神经网络 五.高级卷积神经网络 六.循环神经网络 七.无监督学习 八.自编码器 九.强化学习 十.移动计算 十一.生成模型和 CapsNet

并非广告~实在是太良心了,所以费时间给他们点赞一下~ SuperVessel云平台是IBM中国研究院和中国系统与技术中心基于POWER架构和OpenStack技术共同构建的, 支持开发者远程开发的免费科研云平台.除支持虚拟机和容器服务外还提供:大数据Hadoop,Spark开发环境.Python科学计算开发环境(可替代Matlab).Java Eclipse/Bluefish运行环境.C/C++运行环境 只需任意一个邮箱,1分钟就可以申请到服务器,没见过更快的了-使用之后觉得不足之处: 1.由于

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1.Attention Model 概述 深度学习里的Attention model其实模拟的是人脑的注意力模型,举个例子来说,当我们观赏一幅画时,虽然我们可以看到整幅画的全貌,但是在我们深入仔细地观察时,其实眼睛聚焦的就只有很小的一块,这个时候人的大脑主要关注在这一小块图案上,也就是说这个时候人脑对整幅图的关注并不是均衡的,是有一定的权重区分的.这就是深度学习里的Attention Model的核心思想. 人脑的注意力模型,说到底是一种资源分配模型,在某个特定时刻,你的注意力总是集中在画面中的

使用卷积神经网络(CNN)架构的深度学习(DL)现在是解决图像分类任务的标准解决方法.但是将此用于处理3D数据时,问题变得更加复杂.首先,可以使用各种结构来表示3D数据,所述结构包括: 1  体素网格 2   点云 3  多视图 4  深度图 对于多视图和深度图的情况,该问题被转换为在多个图像上使用2D CNN解决.通过简单定义3D卷积核,可以将2D CNN的扩展用于3D Voxel网格.但是,对于3D点云的情况,目前还不清楚如何应用DL工具.但是之前也已经有几种解决办法了,具体可以参看 htt

转发——谷歌云官方:一小时掌握深度学习和 TensorFlow 本文转发自新智元,链接如下: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3MTA0MTk1MA==&mid=2651992687&idx=2&sn=ac773db1f79828bde0656dd3a6c5fe72&chksm=f121469ec656cf882e44d8fde168987f97bd72ea56c8cb2140842cfdd42bab30c3ae9b73e3e5&

这是<使用亚马逊云服务器EC2做深度学习>系列的第四篇文章. (一)申请竞价实例  (二)配置Jupyter Notebook服务器  (三)配置TensorFlow  (四)配置好的系统镜像 配置深度学习的环境是一个非常繁琐的过程.它要求你对Linux命令有一定地了解,与此同时各种深度学习库.驱动更新十分频繁,有可能明天教程里的安装脚本就不管用了. AMI AMI就是解决方法.AMI是可以直接在EC2启动的系统镜像,有的系统镜像已经配置好了使用GPU的深度学习环境,这样启动实例后,你就可以直

这是<使用亚马逊云服务器EC2做深度学习>系列的第三篇文章. (一)申请竞价实例  (二)配置Jupyter Notebook服务器  (三)配置TensorFlow  (四)配置好的系统镜像 TensorFlow是Google发布的深度学习框架,支持Python和C++的接口.TensorFlow既可以用于学术研究,也可以用于生产环境.许多Google的内部服务,就使用了TensorFlow,比如Gmail.语音识别等. 网络上TensorFlow的教程也很丰富,官方文档在第一时间就被翻译成

这是<使用亚马逊云服务器EC2做深度学习>系列的第二篇文章. (一)申请竞价实例  (二)配置Jupyter Notebook服务器  (三)配置TensorFlow  (四)配置好的系统镜像 Jupyter Notebook是Python中的一个开源编辑器.它的主界面就是一个网页,可以在浏览器中远程执行程序. 同时它可以方便地混杂代码和程序的说明,有许多TensorFlow的教程就是用Jupyter Notebook来编写的. 出于安全的考虑,Jupyter Notebook默认只能在本地访

这是<使用亚马逊云服务器EC2做深度学习>系列的第一篇文章. (一)申请竞价实例  (二)配置Jupyter Notebook服务器  (三)配置TensorFlow  (四)配置好的系统镜像 众所周知深度学习对计算机的要求很高,配置一台数千元的GPU.8GB的内存.HDD的硬盘的深度学习机器价格不菲.然而你并不需要专门配置一台计算机来做深度学习. 亚马逊云服务AWS上被广泛用于部署网站服务,大多数人不知道的是AWS也有带GPU的服务器.低配版的服务器拥(g2.2xlarge)有8核CPU,1

转自:https://www.qcloud.com/community/article/598765?fromSource=gwzcw.117333.117333.117333 这是<使用腾讯云 GPU 学习深度学习>系列文章的第二篇,主要介绍了 Tensorflow 的原理,以及如何用最简单的Python代码进行功能实现.本系列文章主要介绍如何使用 腾讯云GPU服务器 进行深度学习运算,前面主要介绍原理部分,后期则以实践为主. 往期内容: 使用腾讯云 GPU 学习深度学习系列之一:传统机器学

作为人工智能最前沿的技术之一,图深度学习被公认是人工智能认识世界实现因果推理的关键,也是深度学习未来发展的方向.但深度学习对图数据模型的支持性差一直是众多研究者难以攻克的难点,因此图深度学习在实际生产中一直难以得到普及. 不过,图深度学习的瓶颈即将被打破.华为云计划9月推出的一站式AI开发平台ModelArts多个关键新特性中,将新增图深度学习功能.ModelArt联合图引擎打造的"图神经网络",让图深度学习真正落地,加速实现普惠AI. 强大图引擎助力突破图深度学习瓶颈 尽管图深度学习