原文:讀書筆記 Learning to Compare Image Patches via Convolutional Neural Networks

無監督學習可以用於獲取特征,優於SIFT方法。 神經網絡的輸入是一對圖片。輸入彩色圖片可以增加網絡的訓練性能。但是文章全部用的灰度圖像。圖片size是 。 三個基本的神經網絡框架: channel, Siamese, Pseudo siamese。 Essentially these architectures stem from thedifferent way that each of the ...

2017-10-14 10:55 0 1029 推薦指數:

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Learning Convolutional Neural Networks for Graphs》論文閱讀

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,那么使用同樣square grid的卷積核就能對輸入的圖片進行特征的提取。在上一篇論文中,使用的理論 ...

Mon Apr 20 09:28:00 CST 2020 0 1532
論文筆記《Notes on convolutional neural networks

這是個06年的老文章了,但是很多地方還是值得看一看的. 一、概要 主要講了CNN的Feedforward Pass和 Backpropagation Pass,關鍵是卷積層和polling層 ...

Wed Jul 06 20:48:00 CST 2016 0 2501
 
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