引言 传统的 D卷积神经网络 CNN 计算成本高，内存密集，容易过度拟合，最重要的是，需要改进其特征学习能力。为了解决这些问题，我们提出了整流局部相位体积 ReLPV 模块，它是标准 D卷积层的有效替代方案。所述ReLPV 块提取相在 D局部邻域 例如， 输入图的每个位置以获得特征图。通过在每个位置的 D局部邻域中的多个固定低频点处计算 D短期傅里叶变换 STFT 来提取相位。然后，在通过激活函数 ...
2019-04-16 16:41 0 866 推荐指数：
一、概述 Nvidia提出的一种基于3DCNN的动态手势识别的方法，主要亮点是提出了一个novel的data augmentation的方法，以及LRN和HRn两个CNN网络结合的方式。 3D的CNN主要是使用了三维的卷积核去处理视频序列，是视频分析中常用的方法之一。 这里是 ...
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 ...
这是个06年的老文章了，但是很多地方还是值得看一看的. 一、概要 主要讲了CNN的Feedforward Pass和 Backpropagation Pass，关键是卷积层和polling层 ...
首先，容我吐槽一下这篇论文的行文结构、图文匹配程度、真把我搞得晕头转向，好些点全靠我猜测推理作者想干嘛，😈 背景 我们知道传统的CNN针对的是image，是欧氏空间square grid，那么使用同样square grid的卷积核就能对输入的图片进行特征的提取。在上一篇论文中，使用的理论 ...
DCNN 主要思想： 这是一篇基于空间域的图神经网络，聚合方式通过采样（hop）1~k 阶的邻居并同 self 使用 mean 的方式得到新的 feature-vector 作者将不同的采样距离并聚合的特征堆叠成一个矩阵，这个矩阵才是最终一个 node(or graph/edge ...
论文标题：MobileNets：Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Appliications 论文作者：Andrew G.Howard Menglong Zhu Bo Chen ..... 论文地址 ...
论文标题：MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 论文作者：Andrew G. Howard, Menglong Zhu, Bo Chen, Dmitry ...
目录 摘要 一、前言 1.1直接获取3D数据的传感器 1.2为什么用3D数据 1.3目前遇到的困难 1.4现有的解决方法及存在的问题 二、本文idea 2.1 idea来源 2.2 初始思路 ...
