作者提出，基於嵌入（embedding）技術的深度學習方法具有高效建模圖結構的能力，它能夠降低圖匹配求解運算的複雜度，同時整個框架能夠進行端到端的訓練...

時間：2019-09-12標籤：匹配 卷積 相似 矩陣 嵌入 

在下面的圖中，以稍微不同的方式顯示了二維卷積，以數字1-9標記的神經元組成了輸入層，並接受影象畫素亮度值，而A - D單元表示計算出的特徵map元素...

時間：2021-11-19標籤：卷積 我們 影象 濾波器 畫素 

本文以計算機視覺的重要概念為線索，介紹深度學習在計算機視覺任務中的應用，包括網路壓縮、細粒度影象分類、看圖說話、視覺問答、影象理解、紋理生成和風格遷移、人臉識別、影象檢索、目標跟蹤等...

時間：2021-08-06標籤：影象 特徵 網路 卷積 視覺 

這些結果表明，當使用適合處理組卷積（如IPU）的硬體時，EfficientNet可以提供訓練和推理效率，使其超越理論，面向實際的、真實的應用...

時間：2021-09-01標籤：歸一化 卷積 EfficientNet 解析度 訓練 

在該網路中，首先掃描影象並使用搜索演算法生成可能區域，之後對每個可能區域執行CNN，最後將每個CNN網路的輸出送入SVM分類器中來對區域進行分類和線性迴歸，並用邊框標註目標...

時間：2021-06-19標籤：影象 CNN 卷積 分類 分類器 

然後需將RepVGG Block轉換為一個卷積，也就是將訓練好的模型等價轉換為只有3x3卷積的單路模型...

時間：2021-06-13標籤：卷積 3X3 架構 單路 RepVGG 

隨著科技的高速發展，視覺智慧領域的影象分析過程也越來越充滿挑戰性，卷積神經網路的出現解決了傳統處理方式中出現的問題...

時間：2021-05-28標籤：卷積 影象 神經網路 視覺 分析 

結構感知卷積網路在ConvE 模型的基礎上增加了帶權重的圖卷積網路的編碼，因此可以加入知識圖譜的結構資訊和實體節點自身的屬性資訊，使結果得到了很大的改進...

時間：2021-03-30標籤：卷積 圖譜 神經網路 模型 知識 

在頻域卷積神經網路的基礎上提出了無監督和有監督兩種新的透過圖卷積神經網路來進行推理預測的方案，從圖1圖神經網路通用結構中可以看出，第一步圖節點的預表示可以根據資料預測相似性矩陣，這種方法也將應用場景擴充到了大規模影象和文字分類等問題中...

時間：2021-03-25標籤：神經網路 節點 卷積 結構 學習 

右邊：深度網路的特點是需要大量的訓練資料和計算資源，其中涉及大量的矩陣運算，可以在 GPU 上並行執行，還包含了大量的超引數，例如學習率、迭代次數、隱藏層數、啟用函式選擇、學習率調整方案、批尺寸大小、正則化方法等...

時間：2021-04-21標籤：卷積 學習 神經網路 梯度 函式 

來了解下Waves IR-Live外掛，專為現場設計的超低延遲脈衝響應卷積混響外掛...

時間：2021-04-14標籤：IR live 脈衝響應 擴聲 卷積