deep convolution neural network | BriefGPT

关键词deep convolution neural network

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双能 X 射线安检图像异常检测中的联合子部件级别分割和分类
使用深度卷积神经网络架构，引入联合物体子组件级分割和分类策略，对笼统的双能 X 射线图像数据集上的异常检测任务进行评估，该方法取得最高 99% 的真正例率和 5% 的假正例率。
PDF2 years ago
ICMLRIFLE：通过重新初始化全连接层实现深层迁移学习的反向传播方法
本文提出了一种名为 RIFLE 的策略，在细调深度 CNN 模型时通过定期在全连接层进行随机重初始化的方法，加深反向传播，并能够改善低层特征学习，最终在多个数据集上显著改善深度迁移学习的精度。
PDF4 years ago
基于信息多蒸馏网络的轻量级图像超分辨率
该论文提出了一种轻量级信息多蒸馏网络（IMDN），通过构建包含蒸馏和选择性融合部分的级联信息多蒸馏块（IMDB），并使用自适应裁剪策略（ACS）来处理任何大小的图像，实现任意比例的超分辨率，同时利用中提出的对比度感知通道注意机制来评估候选特
PDF5 years ago
ICMLVolMap：基于 LiDAR 环境视图的实时语义分割模型
本文介绍了 VolMap，它是一种用于自主车辆中 3D LiDAR 环视视图系统的语义分割的实时方法。我们设计了一种经过优化的深度卷积神经网络，可以精确地分割由 360° LiDAR 设置产生的点云，其中输入包括作为输入通道的 LiDAR
PDF5 years ago
SSA-CNN: 用于行人检测的语义自注意力卷积神经网络
本文针对行人检测问题，提出了一种基于语义分割和自注意力机制的多任务网络方法，在弱标注图像数据集上，并入注意力信息，提高了检测性能，在 Caltech 数据集上达到了 MR 为 6.27% 的最佳检测性能，同时在 CityPersons 数据
PDF5 years ago
利用截断高斯近似同时优化三值神经网络的权重和量化器
本篇研究提出了一种新型的三值神经网络训练方法，使用删节高斯近似法将重量三值化的阈值合并到封闭形式的表示中，同时优化重量和量化器，在 Imagenet 分类任务中实现了与完全精度相比仅有的 3.9/2.52/2.16% 的精度下降。
PDF6 years ago
使用三值化权重优化深度卷积神经网络并获得高准确度
本研究提出了统计权重缩放和残差扩展的方法，将深度卷积神经网络权重参数压缩到三元值，以大幅减少模型大小和计算成本，并在 CIFAR-10 和 ImageNet 数据集上验证此方法的有效性和优越性。
PDF6 years ago
深度 CNN 学习摄影美学
提出了一种基于深度卷积神经网络的多任务自动照片美学评估方法，在预测总体美学评分的同时联合学习了八个美学属性，并通过梯度反向传播可视化方法，展示了学习到的模型所代表的属性的重要图像区域。
PDF7 years ago
ICLR视角流型学习在新物体相似度感知中的转移
基于深度卷积神经网络的感知相似度判断模型，通过重新训练降低同一类别内和不同类别之间，物体表征之间的有效距离，从而实现对同类别内物体的区分和识别，并在深度网络中找到与人们的感知相似度判断更好匹配的特征表征。
PDF7 years ago