convolutions-googlenet convolutions googlenet
论文阅读（四）—— Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition
 ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/3279428/2... ......
论文：Very deep convolutional networks for large-scale image recognition-VGG
论文名： Very deep convolutional networks for large-scale image recognition "用于大规模图像识别的深度卷积网络" 了解VGG模型 研究问题： 研究方法: 主要结论： 模型: 问题： 行文结构梳理： ......
论文阅读（三）——Channel-wise Topology Refinement Graph Convolution for Skeleton-Based Action Recognition
代码 实验 python main.py --config config/nturgbd-cross-subject/default.yaml --work-dir work_dir/ntu/csub/ctrgcn --device 0 --num-worker 0 综述 ......
基于Googlenet深度学习网络的人员行为动作识别matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 VGG在2014年由牛津大学著名研究组vGG (Visual Geometry Group)提出，斩获该年lmageNet竞赛中Localization Task (定位任务)第一名和 Classificatio ......
Convolutional Neural Networks（CNN）
数学基础 卷积 卷积这一概念从最原始来说属于一种数学的运算方法，两个数列进行卷积，是指将一个数列翻转后，从另一个数列最左侧开始滑动求和 来到计算机科学中，由于卷积核往往采用对称矩阵，所以翻转这一动作实际就可以忽略掉了。通过卷积核中数据的不同排列，实现提取出输入图片中的特定特征。 训练 + 预测 目前 ......
UnknownError: Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize
/home/software/anaconda3/envs/mydlenv/lib/python3.8/site-packages/tensorflow/python/client/session.py:1751: UserWarning: An interactive session is alr ......
AlexNet模型：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
文献名：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 创新点： 首次利用AlexNet神经网络，在ImageNet分类中以巨大的优势打败非神经网络算法 模型： ......
《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》阅读笔记
论文标题 《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》 ImageNet ：经典的划时代的数据集 Deep Convolutional：深度卷积在当时还处于比较少提及的地位，当时主导的是传统机器学习算法 作者 一作 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 7.4 含并行连接的网络(GoogLeNet)
import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F from d2l import torch as d2l 7.4.1 Inception块 GoogLNet 中的基本卷积块叫做 Inception 块（大概 ......
可分离卷积(Separable Convolution)等价转换为传统卷积(Ordinary convolution)的方法,(等价转换，即最终处理效果一致)
写在前面： 可分离卷积提出的原因 卷积神经网络在图像处理中的地位已然毋庸置疑。卷积运算具备强大的特征提取能力、相比全连接又消耗更少的参数，应用在图像这样的二维结构数据中有着先天优势。然而受限于目前移动端设备硬件条件，显著降低神经网络的运算量依旧是网络结构优化的目标之一。本文所述的Separable ......
VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE
（VGG）VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION 阅读笔记（22.10.05） 摘要：本文研究在大规模图像识别设置中卷积网络深度对其准确性的影响。主要贡献是对使用（3，3）卷积核的体系结构增加深度的网络进行 ......
VDSR-Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks阅读笔记
Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks（VDSR）阅读笔记（22.10.07）使用深度卷积网络的精确图像超分辨率 摘要：使用一个非常深的卷积神经网络，灵感来源于VGG-Net。本文发现，网络深度增加 ......
Position-Enhanced and Time-aware Graph Convolutional Network for Sequential Recommendations
# Position-Enhanced and Time-aware Graph Convolutional Network for Sequential Recommendations [TOC] > [Huang L., Ma Y., Liu Y., Du B., Wang S. and Li ......
astropy.convolution
chatgpt的解释： The text is explaining two different methods for convolving data: convolve() and convolve_fft(). Convolve() is a direct convolution algori ......
SocialLGN Light graph convolution network for social recommendation
[TOC] > [Liao J., Zhou W., Luo F., Wen J., Gao M., Li X. and Zeng J. SocialLGN: Light graph convolution network for social recommendation. Information ......
《Zero Stability Well Predicts Performance of Convolutional Neural Networks》
# 《Zero Stability Well Predicts Performance of Convolutional Neural Networks》 ## 文章结构1. 摘要2. 引言3. 预备知识4. 来自现存CNNs的观察5. 零稳定性网络ZeroSNet6. 实验-- 通过零稳定预测性能 ......
OpenCV3.3深度神经网络DNN模块 实例2：GoogleNet-Caffe模型实现图像分类
1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <opencv2/dnn.hpp> 3 #include <iostream> 4 //使用Googlenet Caffe模型实现图像分类 5 using namespace cv; 6 using namespa ......
Convolutional neural network (CNN)–extreme learning machine (ELM)
1. 介绍 论文：(2020)Neural networks for facial age estimation: a survey on recent advances. 地址： http://link.springer.com/article/10.1007/s10462-019-09765-w ......
HS-GCN Hamming Spatial Graph Convolutional Networks for Recommendation
[TOC] > [Liu H., Wei Y., Yin J. and Nie L. HS-GCN: Hamming spatial graph convolutional networks for recommendation. IEEE TKDE.](https://arxiv.org/pdf/ ......
GoogLeNet网络——pytorch版
import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F from d2l import torch as d2l class Inception(nn.Module): # c1-c4是每条路径的输出通道数 def ......
Windows使用PyTorch遇到RuntimeError: Unable to find a valid cuDNN algorithm to run convolution的解决方案
Windows使用PyTorch遇到RuntimeError: Unable to find a valid cuDNN algorithm to run convolution的解决方案 PyTorch在Windows上的cuDNN实现有问题才会导致这个错误，解决方法是禁用cuDNN滚回旧实现上 ......
【论文阅读】Pyramid Vision Transformer: A Versatile Backbone for Dense Prediction without Convolutions
来自ICCV2021 论文地址：[2102.12122] Pyramid Vision Transformer: A Versatile Backbone for Dense Prediction without Convolutions (arxiv.org) 代码地址：https://link. ......
TensorFlow10.3 卷积神经网络-经典卷积网络(VGG,GoogLeNet)
 # LeNet-5 
# 1. 概念引入: Image Classification 我们做图像分类时,一般分为三步: * 所有图片都先 rescale 成大小一样 * 把每一个类别表示成一个 one-hot vector(dimension 的长度决定模型可以辨识出多少不同种类的东西) * 将图片输入到模型中 😚 > - ⌚首发时间：2023.6.11 > - ⏰最近更新时间：2023.6.11 > - 🙆本文由 **睡晚不猿序程** 原创 > - 🤡作者是蒻蒟本蒟，如果 ......
【论文阅读】CvT：Introducing Convolutions to Vision Transformers
> # 🚩前言 > > - 🐳博客主页：😚[睡晚不猿序程](https://www.cnblogs.com/whp135/)😚 > - ⌚首发时间： > - ⏰最近更新时间： > - 🙆本文由 **睡晚不猿序程** 原创 > - 🤡作者是蒻蒟本蒟，如果文章里有任何错误或者表述不清，请 t ......
深度学习应用篇-计算机视觉-图像分类[2]：LeNet、AlexNet、VGG、GoogleNet、DarkNet模型结构、实现、模型特点详细介绍
深度学习应用篇-计算机视觉-图像分类[2]：LeNet、AlexNet、VGG、GoogleNet、DarkNet模型结构、实现、模型特点详细介绍 ......
Self-Supervised Hypergraph Convolutional Networks for Session-based Recommendation
[TOC] > [Xia X., Yin H., Yu J., Wang Q., Cui L and Zhang X. Self-supervised hypergraph convolutional networks for session-based recommendation. AAAI, ......
基于GoogleNet深度学习网络的人员身份识别系统Matlab仿真
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 深度学习（DL，Deep Learning）是机器学习（ML，Machine Learning）领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能（AI，Artificial Intellige ......
【模型部署 01】C++实现分类模型（以GoogLeNet为例）在OpenCV DNN、ONNXRuntime、TensorRT、OpenVINO上的推理部署
深度学习领域常用的基于CPU/GPU的推理方式有OpenCV DNN、ONNXRuntime、TensorRT以及OpenVINO。这几种方式的推理过程可以统一用下图来概述。整体可分为模型初始化部分和推理部分，后者包括步骤2-5。 以GoogLeNet模型为例，测得几种推理方式在推理部分的耗时如下： ......