convolutional recurrent neural networks | BriefGPT

关键词convolutional recurrent neural networks

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通过纵向特征传播提高木材原木中的节线预测
使用卷积循环神经网络，从木材的外形预测内部缺陷的位置，以实现便宜设备（如激光测量工具）的有效测量和诊断。
PDF10 months ago
深度学习方法用于物体跟踪、速度估计和传感器数据随时间的投影
本研究提出了一种基于 Transformer 机制的新型循环神经网络单元，该单元能够利用序列传感器录音中的时空相关性，并跟踪对象编码，以获取场景动态和回归速度，并根据提取的速度估计将循环神经网络的内存状态进行投影，以解决空间和时间不对齐的问
PDFa year ago
CVPR循环变分网络：用于加速 MRI 重构的深度学习逆问题求解器
本文提出了一种基于卷积循环神经网络的深度学习加速 MRI 重建方法，称为 RecurrentVarNet，通过在观测域（$k$-space）而非图像域中进行优化，每个 RecurrentVarNet 块都由数据一致性项和递归单元组成，可以有
PDF3 years ago
SELD-TCN: 基于时间卷积网络的声音事件定位和检测
自主机器人系统需要考虑声音信息，作者提出了一种基于时间卷积网络的新型结构 (SELD-TCN)，可以提高声音事件定位和检测 (SELD) 的效率和性能。
PDF4 years ago
基于卷积递归神经网络的端到端文本定位
该论文提出了一种基于卷积循环神经网络的统一网络，该网络可以同时定位和识别文本，通过端到端训练，提高了性能，在多个基准数据集上取得了竞争性的表现。
PDF7 years ago