convolutional kernel | BriefGPT

关键词convolutional kernel

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Shift-ConvNets：小卷积核具有大核效应
最近的研究发现，视觉变换器（ViTs）的出色性能得益于大的接受域。因此，大型卷积核设计成为了使卷积神经网络（CNNs）再次伟大的理想解决方案。然而，典型的大卷积核证明是不符合各种硬件平台的操作符，导致不兼容。因此，简单地扩大卷积核尺寸是不明
PDF5 months ago
混合结构块图像去雾网络 MixDehazeNet
本文提出一种称为 MixDehazeNet 的新型多结构图像去雾网络框架，其中包括多尺度并行大卷积核模块和增强型并行注意力模块，可有效解决现有方法在忽视多尺度属性和不充分考虑不均匀雾分布方面的问题，并在三个基准测试中进行了广泛实验验证。
PDFa year ago
一种基于卷积核的混合特征学习方法用于 ATM 事件日志数据的故障预测
本研究提出了一种基于卷积核的预测模型来从原始事件日志数据中提取特征，并使用线性分类器对样本进行分类，以便在 ATM 及时维护方面支持运营商。实验结果表明，该模型在时间序列分类和机器学习方法方面具有较好的性能，并已经应用于一个实际数据集中。
PDFa year ago
AAAI基于网格卷积的三维人体姿态提取
本文提出了一种基于网格卷积的新的姿态估计模型，通过 Semantic Grid Transformation 将不规则的图结构人体姿态映射到网格状姿态表示，利用注意力机制和卷积核实现空间感知和网格特异卷积算子，取得了 Human3.6M 和
PDFa year ago
具有深度卷积高斯过程的贝叶斯图像分类
本研究提出了一种翻译不敏感的卷积核，并将高斯过程重新制定为多输出高斯过程，以实现深度卷积高斯过程。实验证明，与使用 dropout 的贝叶斯深度学习方法相比，我们的全贝叶斯方法在不确定性和边际似然估计方面的性能有所提高。
PDF5 years ago
NIPS卷积高斯过程
介绍了在 Gaussian 过程中引入卷积结构的方法，并构建了适用于卷积核的跨域诱导点逼近，利用较快但准确的后验推理获得卷积核的泛化利益，应用于多项研究中，其中通过边缘似然可进一步提高性能。
PDF7 years ago