super-resolution vdsr-accurate convolutional
MMGCN: Multi-modal Graph Convolution Network for Personalized Recommendation of Micro-video
目录概符号说明MMGCN代码 Wei Y., Wang X., Nie L., He X., Hong R. and Chua T. MMGCN: Multi-modal graph convolution network for personalized recommendation of mic ......
SegNeXt: Rethinking Convolutional Attention Design for Semantic Segmentation
SegNeXt: Rethinking Convolutional Attention Design for Semantic Segmentation * Authors: [[Meng-Hao Guo]], [[Cheng-Ze Lu]], [[Qibin Hou]], [[Zhengning ......
Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network
Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network * Authors: [[Wenzhe Shi]], [[Jose Caballer ......
Fully convolutional networks for semantic segmentation
Fully convolutional networks for semantic segmentation * Authors: [[Jonathan Long]], [[Evan Shelhamer]], [[Trevor Darrell]] DOI: 10.1109/CVPR.2015.729 ......
U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation
U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation * Authors: [[Olaf Ronneberger]], [[Philipp Fischer]], [[Thomas Brox]] Local library 初读 ......
InternImage: Exploring Large-Scale Vision Foundation Models with Deformable Convolutions 可变形卷积v3
InternImage: Exploring Large-Scale Vision Foundation Models with Deformable Convolutions * Authors: [[Wenhai Wang]], [[Jifeng Dai]], [[Zhe Chen]], [[Z ......
CBAM: Convolutional Block Attention Module
CBAM: Convolutional Block Attention Module * Authors: [[Sanghyun Woo]], [[Jongchan Park]], [[Joon-Young Lee]], [[In So Kweon]] doi:https://doi.org/10. ......
Scale-Prior Deformable Convolution for Exemplar-Guided Class-Agnostic Counting
Scale-Prior Deformable Convolution for Exemplar-Guided Class-Agnostic Counting 初读印象 comment:: （计数用的一个网络）提出了一个标度优先的可变形卷积，将典范的信息，例如标度，整合到计数网络主干中。 动机 本文考 ......
Adaptive Sparse Convolutional Networks with Global Context Enhancement for Faster Object Detection on Drone Images
Adaptive Sparse Convolutional Networks with Global Context Enhancement for Faster Object Detection on Drone Images * Authors: [[Bowei Du]], [[Yecheng ......
论文精读：STMGCN利用时空多图卷积网络进行移动边缘计算驱动船舶轨迹预测（STMGCN: Mobile Edge Computing-Empowered Vessel Trajectory Prediction Using Spatio-Temporal Multigraph Convolutional Network）
《STMGCN: Mobile Edge Computing-Empowered Vessel Trajectory Prediction Using Spatio-Temporal Multigraph Convolutional Network》 论文链接：https://doi.org/10. ......
论文精读：基于具有时空感知的稀疏多图卷积混合网络的大数据驱动船舶轨迹预测（Big data driven trajectory prediction based on sparse multi-graph convolutional hybrid network withspatio-temporal awareness）
论文精读：基于具有时空感知的稀疏多图卷积混合网络的大数据驱动船舶轨迹预测 《Big data driven vessel trajectory prediction based on sparse multi-graph convolutional hybrid network with spati ......
2023ICCV_Feature Modulation Transformer: Cross-Refinement of Global Representation via High-Frequency Prior for Image Super-Resolution
一. Motivation 1. transformer的工作主要集中在设计transformer块以获得全局信息，而忽略了合并高频先验的潜力 2. 关于频率对性能的影响的详细分析有限（Additionally, there is limited detailed analysis of the i ......
Exercise 3 - Convolutions
Exercise 3 - Convolutions 在视频中，您了解了如何使用卷积来改进时尚 MNIST。在练习中，请看您能否仅使用一个卷积层和一个 MaxPooling 2D 将 MNIST 的准确率提高到 99.8% 或更高。一旦准确率超过这一水平，就应停止训练。这应该在 20 个历元以内完成， ......
how convolutions work
how convolutions work 让我们在二维灰度图像上创建一个基本卷积，探索卷积是如何工作的。首先，我们可以从 scipy 中获取 "asccent "图像来加载图像。这是一张漂亮的内置图片，有很多角度和线条。 import cv2 import numpy as np from sci ......
Improving Computer Vision Accuracy using Convolutions
Improving Computer Vision Accuracy using Convolutions 在前面的课程中，你们了解了如何使用包含三层的深度神经网络（DNN）进行时装识别，这三层分别是输入层（数据的形状）、输出层（所需输出的形状）和隐藏层。你试验了不同大小的隐藏层、训练epoch ......
[ABC315Ex] Typical Convolution Problem
题目链接 首先观察到这个形式，容易发现它和常规的卷积不同点就在于：题目给出的求和定义中，\(\sum\) 符号下面的式子是 \(i+j<N\) 求和而不是 \(i+j=N\)。 为了方便计算，我们引入： \[G_n=\sum_{i+j<N}F_iF_j \]我们发现，假设所有 \(F_{1\sim{ ......
Convolutional Neural Networks on Graphs with Chebyshev Approximation, Revisited
目录概符号说明MotivationChebNetII代码 He M., Wei Z. and Wen J. Convolutional neural networks on graphs with chebyshev approximation, revisited. NIPS, 2022. 概 作 ......
MS-TCN++: Multi-Stage Temporal Convolutional Network for Action Segmentation
论文名： MS-TCN++: Multi-Stage Temporal Convolutional Network for Action Segmentation "MS-TCN++: 用于动作分割的多阶段时域卷积" Shi-Jie Li#, Yazan AbuFarha#, Yun Liu, Mi ......
2023CVPR_Spatial-Frequency Mutual Learning for Face Super-Resolution
一. Network：SFMNet 1.网络采用U-Net结构，其中SFMLM-i是不同分辨率的每层结构 2.SPB是空域分支，FRB是频域分支，分别经过FRB和SPB的两个分支信息经过FSIB分支进行信息的融合 3. FRB结构： class FreBlock9(nn.Module): def _ ......
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：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： ......
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 ......
IDM:Implicit Diffusion Models for Continuous Super-Resolution超分辨率
摘要 当今超分辨领域的模型普遍存在过度平滑（难以保持放大后图像的锐利和纹理，导致高频信息丢失和视觉上变得平滑）和伪影（生成的高分辨率图像中可能出现的不希望出现的失真或瑕疵，包括模糊、马赛克效应或者不自然纹理等）的现象，作者据此提出了IDM模型，IDM模型是在一个统一的端到端框架中集成了隐式神经表示和 ......
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： ......