recognition-vgg convolutional large-scale recognition
《AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE》阅读笔记
论文标题 《AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE》 谷歌论文起名越来越写意了，“一幅图像值16X16个单词” 是什么玩意儿。 AT SCALE：说明适合大规模的图片识别，也许小规模的不好使 ......
Distilling Knowledge from Graph Convolutional Networks
目录概符号说明DistillGCNLocal Structure Preserving代码 Yang Y., Qiu J., Song M., Tao D. and Wang X. Distilling knowledge from graph convolutional networks. CVP ......
《Generic Dynamic Graph Convolutional Network for traffic flow forecasting》阅读笔记
论文标题 《Generic Dynamic Graph Convolutional Network for traffic flow forecasting》 干什么活：交通流预测（traffic flow forecasting ） 方法：动态图卷积网络（Dynamic Graph Convolu ......
论文阅读笔记——LAVA: Large-scale Automated Vulnerability Addition
LAVA: Large-scale Automated Vulnerability Addition Brendan Dolan-Gavitt∗, Patrick Hulin†, Engin Kirda‡, Tim Leek†, Andrea Mambretti‡, Wil Robertson‡, ......
论文：Going Deeper with Convolutions-GoogleNet
论文名： Going Deeper with Convolutions 深入了解卷积 了解GoogleNet 研究问题： 研究方法: 主要结论： 模型: 问题： 行文结构梳理： ......
《Deep Residual Learning for Image Recognition》阅读笔记
论文标题 《Deep Residual Learning for Image Recognition》 撑起CV界半边天的论文 Residual ：主要思想，残差。 作者 何恺明，超级大佬。微软亚研院属实是人才辈出的地方。 初读 摘要 提问题： 更深层次的神经网络更难训练。 提方案： 提出了残差网络 ......
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 ......
【PRC】鲁棒跨域伪标记和对比学习的无监督域自适应NIR-VIS人脸识别 Robust Cross-Domain Pseudo-Labeling and Contrastive Learning for Unsupervised Domain Adaptation NIR-VIS Face Recognition
【该文章为杨学长的文章，膜拜】 探索跨领域数据中的内在关系并学习领域不变表示 由于需要在低光照条件下实现24h的人脸识别，近红外加可见光的(NIR-VIS)人脸识别受到了更多的关注。但是数据标注是一个难点。该文章提出了Robust crossdomain Pseudo-labeling and Co ......
论文精读：用于少样本图像识别的语义提示（Semantic Prompt for Few-Shot Image Recognition）
原文连接：Semantic Prompt for Few-Shot Image Recognition Abstract 在小样本学习中（Few-shot Learning, FSL）中，有通过利用额外的语义信息，如类名的文本Embedding，通过将语义原型与视觉原型相结合来解决样本稀少的问题。但 ......
机器学习经典教材《模式识别与机器学习》，Pattern Recognition and Machine Learning，PRML官方开放免费下载
微软剑桥研究院实验室主任Christopher Bishop的经典著作《模式识别与机器学习》，Pattern Recognition and Machine Learning，简称PRML，被微软“开源”了。 本书介绍&下载页：（书的介绍页面） https://www.microsoft.com/e ......
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 ......
利用不可识别的人脸来增强人脸识别性能Harnessing Unrecognizable Faces for Improving Face Recognition
灰色标记：可以日后引用的观点 红色标记：好的写法、语句、单词 紫色标记：文章重点 黄色标记：寻常突出 文章评论：： 创新点：： 主要内容：： gallery中的样本通常是人为采集并精心挑选的，它们具有较好的可识别性；然而，query通常来自于真实场景，它们受多种因素干扰如像素等等。 针对“检测器能检 ......
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 ......
Proj CDeepFuzz Paper Reading: TensorFlow: a system for Large-Scale machine learning
## Abstract 本文:Tensorflow Github: https://github.com/tensorflow/tensorflow Task: Detail on Tensorflow dataflow model 特点: 1. operates at large scale an ......
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 ......
论文阅读 《Pingmesh: A Large-Scale System for Data Center Network Latency Measurement and Analysis》
背景 在我们内部产品中，一直有关于网络性能数据监控需求，我们之前是直接使用 ping 命令收集结果，每台服务器去 ping (N-1) 台，也就是 N^2 的复杂度，稳定性和性能都存在一些问题，最近打算对这部分进行重写，在重新调研期间看到了 Pingmesh 这篇论文，Pingmesh 是微软用来监 ......
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 ......
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/ ......
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. ......