VGG 主要有两种结构,分别是 VGG16 和 VGG19,两者并没有本质上的区别,只是网络深度不一样. 对于给定的感受野,采用堆积的小卷积核是优于采用大的卷积核的,因为多层非线性层可以增加网络深度来保证学习更复杂的模式,而且代价还比较小(参数更少). 比如,三个步长为 $1$ 的 $3 \times 3$ 卷积核的叠加,即对应 $7 \times 7$ 的感受野(即三个 $3 \times 3$ 连续卷积相当于一个 $7 \times 7$ 卷积),如果我们假设卷积输入输出的 channel

论文标题:基于 3D 卷积神经网络的行为识别算法研究 来源/作者机构情况: 中  国  地  质  大  学(北京),计算机学院,图像处理方向 解决问题/主要思想贡献: 1. 使用张量CP分解的原理,把3D的filter变成了三个方向的1D卷积核 2.提出了三种方式的卷积 成果/优点: 运行速度大大提升 缺点: 反思改进/灵感: ############################################################# 论文主要内容与关键点: 1. 2. 3. 4

原文地址:https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/79119664 PyTorch框架中有一个非常重要且好用的包:torchvision,该包主要由3个子包组成,分别是:torchvision.datasets.torchvision.models.torchvision.transforms.这3个子包的具体介绍可以参考官网:http://pytorch.org/docs/master/torchvision/index.html.具体

简介: 这是一片发表在TPAMI上的文章,可以看见作者有余凯(是百度的那个余凯吗?) 本文提出了一种3D神经网络:通过在神经网络的输入中增加时间这个维度(连续帧),赋予神经网络行为识别的功能. 相应提出了一种3D卷积,对三幅连续帧用一个3D卷积核进行卷积(可以理解为用三个二维卷积核卷积三张图). 3D神经网络结构图: input—>H1 神经网络的输入为7张大小为60*40的连续帧,7张帧通过事先设定硬核(hardwired kernels)获得5种不同特征:灰度.x方向梯度.y方向梯度.x方向

基于3D卷积神经网络的人体行为理解(论文笔记) zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 最近看Deep Learning的论文,看到这篇论文:3D Convolutional Neural Networks for Human Action Recognition.比较感兴趣是CNN是怎么应用于行为理解的,所以就看看.这篇论文发表在TPAMI2013.它基本上没有公式的,论文倾于从论述角度描述它的基本方法和实现效果.另外,对于怎么去训练也没有具体的

论文提出PConv为对特征金字塔进行3D卷积,配合特定的iBN进行正则化,能够有效地融合尺度间的内在关系,另外,论文提出SEPC,使用可变形卷积来适应实际特征间对应的不规律性,保持尺度均衡.PConv和SEPC对SOTA的检测算法有显著地提升 ,并且没有带来过多的额外计算量   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Scale-Equalizing Pyramid Convolution for Object Detection 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2005

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当我们说卷积神经网络(CNN)时,通常是指用于图像分类的2维CNN.但是,现实世界中还使用了其他两种类型的卷积神经网络,即1维CNN和3维CNN.在本指南中,我们将介绍1D和3D CNN及其在现实世界中的应用.我假设你已经大体上熟悉卷积网络的概念. 2维CNN | Conv2D 这是在Lenet-5架构中首次引入的标准卷积神经网络.Conv2D通常用于图像数据.之所以称其为2维CNN,是因为核在数据上沿2维滑动,如下图所示. 使用CNN的整体优势在于,它可以使用其核从数据中提取空间特征,而其他网

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利用CNN卷积神经网络进行训练时,进行完卷积运算,还需要接着进行Max pooling池化操作,目的是在尽量不丢失图像特征前期下,对图像进行downsampling. 首先看下max pooling的具体操作:整个图片被不重叠的分割成若干个同样大小的小块(pooling size).每个小块内只取最大的数字,再舍弃其他节点后,保持原有的平面结构得出 output. 相应的,对于多个feature map,操作如下,原本64张224X224的图像,经过Max Pooling后,变成了64张112X

PointNet++是在PointNet上做出了改进,考虑了点云局部特征提取,从而更好地进行点云分类和分割. 先简要说一下PointNet: PointNet,其本质就是一种网络结构,按一定的规则输入点云数据,经过一层层地计算,得出分类结果或者分割结果.其中比较特殊的地方在于两个转换矩阵(input transform & feature transform)的存在,根据文中所说,这两个转换矩阵可以在深度学习过程中保持点云数据的空间不变性. 根据论文里所说,图中的input transform是

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PyTorch常用代码段整理合集 转自:知乎 作者:张皓 众所周知,程序猿在写代码时通常会在网上搜索大量资料,其中大部分是代码段.然而,这项工作常常令人心累身疲,耗费大量时间.所以,今天小编转载了知乎上的一篇文章,介绍了一些常用PyTorch代码段,希望能够为奋战在电脑桌前的众多程序猿们提供帮助! 本文代码基于 PyTorch 1.0 版本,需要用到以下包 import collectionsimport osimport shutilimport tqdm import numpy as np

PyTorch常用代码段整理合集 本文代码基于 PyTorch 1.0 版本,需要用到以下包 import collections import os import shutil import tqdm import numpy as np import PIL.Image import torch import torchvision 基础配置 检查 PyTorch 版本 torch.__version__ # PyTorch version torch.version.cuda # Corr

基础配置 检查 PyTorch 版本 torch.__version__               # PyTorch version torch.version.cuda              # Corresponding CUDA version torch.backends.cudnn.version()  # Corresponding cuDNN version torch.cuda.get_device_name(0)   # GPU type 更新 PyTorch PyTo

1. 模型下载 import re import os import glob import torch from torch.hub import download_url_to_file from torch.hub import urlparse import torchvision.models as models def download_model(url, dst_path): parts = urlparse(url) filename = os.path.basename(pa

3D U-Net这篇论文的诞生主要是为了处理一些块状图(volumetric images),基本的原理跟U-Net其实并无大差,因为3D U-Net就是用3D卷积操作替换了2D的,不过在这篇博文中我会按照论文的结构大概介绍一下整体的原理及结构运用.当然在原本的论文中,论文作者为了证实框架的可执行性及实验的最终结果,是设立了两组不同的实验的,一个是半自动设置(即:人为地利用算法对3D图像中地某些切片(slices)进行标注然后再放入模型中去跑程序),而另外一种情况则是作者假设有代表性地,稀疏地标

3D重建算法原理 三维重建(3D Reconstruction)技术一直是计算机图形学和计算机视觉领域的一个热点课题.早期的三维重建技术通常以二维图像作为输入,重建出场景中的三维模型.但是,受限于输入的数据,重建出的三维模型通常不够完整,而且真实感较低.随着各种面向普通消费者的深度相机(depth camera)的出现,基于深度相机的三维扫描和重建技术得到了飞速发展.以微软的Kinect,华硕的XTion以及因特尔的RealSense等为代表的深度相机造价低廉,体积适当,操作方便,并且易于研究者

http://www.hightopo.com/demo/astar/astar.html 最近搞个游戏遇到最短路径的常规游戏问题,一时起兴基于HT for Web写了个A*算法的WebGL 3D呈现,算法基于开源 https://github.com/bgrins/javascript-astar 的javascript实现,其实作者也有个不错的2D例子实现 http://www.briangrinstead.com/files/astar/ ,只不过觉得所有A*算法的可视化实现都是平面的不够