首先,容我吐槽一下這篇論文的行文結構、圖文匹配程度、真把我搞得暈頭轉向,好些點全靠我猜測推理作者想干嘛,😈 背景 我們知道傳統的CNN針對的是image,是歐氏空間square grid,那么使 ...
作者:嫩芽 出處:http: www.cnblogs.com nenya p .html 版權:本文版權歸作者和博客園共有 轉載:歡迎轉載,但未經作者同意,必須保留此段聲明 必須在文章中給出原文連接 否則必究法律責任 學習了一篇用CNN做光流的paper,簡稱FlowNet。 . 論文題目 FlowNet: Learning Optical Flow with Convolutional Net ...
2017-07-06 15:55 0 3578 推薦指數:
首先,容我吐槽一下這篇論文的行文結構、圖文匹配程度、真把我搞得暈頭轉向,好些點全靠我猜測推理作者想干嘛,😈 背景 我們知道傳統的CNN針對的是image,是歐氏空間square grid,那么使 ...
SkipNet: Learning Dynamic Routing in Convolutional Networks SkipNet: Learning Dynamic Routing in Convolutional Networks 1. 概括 2. 相關工作 ...
光流分為稠密光流和稀疏光流 光流(optic flow)是什么呢?名字很專業,感覺很陌生,但本質上,我們是最熟悉不過的了。因為這種視覺現象我們每天都在經歷。從本質上說,光流就是你在這個運動着的世界里感覺到的明顯的視覺運動(呵呵,相對論,沒有絕對的靜止,也沒有絕對的運動)。例如,當你坐在火車 ...
摘要 從腦電圖(EEG)數據建模認知事件的挑戰之一是尋找對主體之間和內部差異不變的表征,以及與腦電圖數據收集相關的固有噪聲。在此,我們提出了一種新的方法來學習這種表示從多通道EEG時間 ...
Learning Convolutional Neural Networks for Graphs 2018-01-17 21:41:57 【Introduction】 這篇 paper 是發表在 ICML 2016 的:http://jmlr.org/proceedings ...
Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming 簡介 這是我看的第一篇模型壓縮方面的論文,應該也算比較出名的一篇吧,因為很早就對模型壓縮比較感興趣,所以抽了個時間看了一篇,代碼也自己實現了一下,覺得還是挺容易 ...
Learning convolutional networks for content-weighted image compression Learning convolutional networks for content-weighted image compression ...
轉載請注明出處! ! ! http://blog.csdn.net/zhonghuan1992 光流(optical flow)和openCV中實現 ...