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TCNN:Modeling and Propagating CNNs in a Tree Structure for Visual Tracking

TCNN:Modeling and Propagating CNNs in a Tree Structure for Visual Tracking arXiv 16 Hyeonseob Nam∗ Mooyeol Baek∗ Bohyung Han 韩国POSTECH大学 Bohyung Han团队的论文，MDNet，BranchOut的作者。 Movtivation 本文的motiv

CNNs学习笔记(6):涉及问题总结

深度卷积网络涉及问题： 1.每个图如何卷积：（1）一个图如何变成几个？（2）卷积核如何选择？ 2.节点之间如何连接？ 3.S2-C3如何进行分配？ 4.16-120全连接如何连接？ 5.最后output输出什么形式？ ①各个层解释：我们先要明确一点：每个层有多个Feature Map，每个Feature M

CNNs学习笔记(5): CNNs详细理解 Part2

reference : http://ibillxia.github.io/blog/2013/04/06/Convolutional-Neural-Networks/ 1. 概述卷积神经网络是一种特殊的深层的神经网络模型，它的特殊性体现在两个方面，一方面它的神经元间的连接是非全连接的，另一方面同一层中某些神经元之间的连接的权重是共享的（即相同的）。它的非全连接和权值共享的网络结构使

CNNs学习笔记(5): CNNs详细理解 Part1

Reference:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8782018 1）卷积神经网络的历史 1962年Hubel和Wiesel通过对猫视觉皮层细胞的研究，提出了感受野(receptive field)的概念，1984年日本学者Fukushima基于感受野概念提出的神经认知机(neocognitron)可以看

深度卷机网络（Deep CNNs）的GFLOPS与参数量计算

转载来源：深度学习分类网络关于model参数量计算：1.CNN学习笔记——理解结构，LeNet5介绍 1 VGG-16 VGG16[1]是非常经典的模型，好用，是2014 ImageNet的亚军(有可能是vgg-19)。核心思想：小核，堆叠。主要分成5个stages,22333，13个卷积层，16的意思应该是加上3个FC层。每个stage后面都跟着一个pool来减小尺寸，参数方面fc占了很

论文阅读: DeepGCNs: Can GCNs Go as Deep as CNNs?

论文名称：图卷积神经网络可以走向更深吗？（究极缝合怪）出自：ICCV 2019 Oral 作者单位：阿卜杜拉国王科技大学引言：卷积神经网络很好，因为它很深，并且由残差连接保证性能的提高。在现有的Graph Convolution Network 只有三到四层，而本文提出的缝合怪有56层。前言：在后续的论文中，在深度GCN上的论文并没有多少，现有的缝合怪论文体系中并没有它的太多身影。直

Semantic Video CNNs through Representation Warping中文翻译

基于表示扭曲的语义视频中枢神经系统摘要1.引言2.相关工作3.将图像中枢神经系统扭曲为视频中枢神经系统3.1NetWarp 4.实验4.1CamVid Dataset4.2Cityscapes Dataset 5.结论和展望摘要在这项工作中，我们提出了一种将静态图像语义分割的神经网络模型转换为视频数据的神经网络的技术。我们描述了一种扭曲方法，它可以用很少的额外计算成本

Interleaved 3D-CNNs for Joint Segmentation of Small-Volume Structures in Head and Neck CT Images-笔记

传统分割：（1）Atlas based methods, （2）Statistical shape/appearance based methods （3）Classification based methods 论文方法： 1.调整窗宽窗位为[-200，200]。（肉眼可以观察软组织器官） 2.采用MABS method方法粗定位ROIs。使用归一化互信息指导配准。配准包含

Generative Modeling of Convolutional Neural Networks，生成式CNNs

生成式CNNs 标签： CNN，Generative Modeling ，Machine Learning， MCMC 工作思路 Step 1: 找到切入点，了解生成式模型，及其与CNNs的关系对照论文原文与PPT内容，了解总体框架;找到key word,以此为突破点；生成式模型在CNNs中的应用。Step2: 阐述生成式模型的背景、物理含义、优缺点，解决问题的一般方法。step3

Object Detectors Emerge in Deep Scene CNNs（2015）

文章目录 AbstractIntroductionImageNet-CNN and Places-CNNUncovering the CNN Representation简化输入图像可视化单元的感受野和激活模式 Conclusion hh Abstract 随着卷积神经网络(CNN)等新的视觉处理计算架构的成功，以及对包含数百万个标记示例的图像数据库的访问(例如:(Ima

解读 Data Augmentation using Random Image Cropping and Patching for Deep CNNs

论文提出了一种新的数据增强的方法：利用随机图像裁剪和拼接的方法random image cropping and patching (RICAP) 文章链接：https://arxiv.org/pdf/1811.09030.pdf 在人工智能日益流行的趋向下，数据显得尤为重要。既能增加样本多样性，也能防止过拟合。现有的数据增强方法有：翻转flipping，缩放resizing，平移变换shif

详解卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）

全连接神经网络基础全连接神经网络（Fully Connected Neural Network 或 Multi-Layer Perceptron, MLP）是最简单的深度学习模型之一。一个典型的全连接网络由多个层组成，每一层包含多个神经元或节点。每个神经元与上一层的所有神经元相连，并通过激活函数产生输出。全连接网络的每一层都执行以下操作：接收来自上一层（或输入层）的输入。将输入与该层的

What’s wrong with CNNs and spectrograms for audio processing?

文章来自 Author ：Daniel Rothmann 原文网站：链接未翻译... In recent years, great results have been achieved in generating and processing images with neural networks. This can partly be attributed to the grea

深度学习之三（卷积神经网络--Convolutional Neural Networks，CNNs）

概念卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNNs）是一种特殊的神经网络结构，专门用于处理具有网格状结构（如图像、音频）的数据。CNN 在计算机视觉领域取得了巨大成功，广泛应用于图像识别、物体检测、图像生成等任务。以下是 CNN 的主要理论概念：在数学中，卷积是一个函数越过另一个函数时两个函数重叠多少的积分度量。绿色曲线表示蓝色和红色曲线的卷积，它

DPM are CNNs学习

转载自：http://blog.csdn.net/cv_family_z/article/details/49449565 Deformable Part Models are Convolutional Neural Networks 记录一下DPM are CNNS中的几个图及其含义（转载） DeepPyramid DPMs 输入图像金字塔，输出目标检测得分金字塔，可描述为两个小的网络

TransFuse: Fusing Transformers and CNNs for Medical Image Segmentation

在息肉分割任务上表现SOTA！性能优于SETR、PraNet和ResUNet++等，速度高达98.7 FPS！注1：文末附【Transformer】和【医疗影像】交流群注2：整理不易，欢迎点赞，支持分享！ TransFuse: Fusing Transformers and CNNs for Medical Image Segmentation 作者单位：Rayicer, 佐治亚理工