目录一、卷积的基本属性二、卷积的计算过程三、卷积的各种类型1、标准卷积2、反卷积（转置卷积）（Deconvolution/TransposedConvolution）    卷积是对输入图像提取出特征（可能尺寸会变小），而所谓的“反卷积”便是进行相反的操作。但这里说是“反卷积”并不严谨，因为并不

摘要摘要——高光谱图像（HSI）去噪对于高光谱数据的有效分析和解释至关重要。然而，同时建模全局和局部特征以增强HSI去噪的研究却很少。在本文中，我们提出了一种混合卷积和注意力网络（HCANet），该网络结合了卷积神经网络（CNN）和Transformers的优势。为了增强全局和局部特征的建模，我们设计了

YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录：YOLO有效改进系列及项目实战目录包含卷积，主干注意力，检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLO基础解析+创新改进+实战案例摘要卷积和自注意力是两个强大的表示学习技术，通常被认为是彼此独立的两

https://blog.csdn.net/zml194849/article/details/117021815一些轻量级的网络，如mobilenet中，会有深度可分离卷积depthwiseseparableconvolution，由depthwise(DW)和pointwise(PW)两个部分结合起来，用来提取特征featuremap。相比常规的卷积操作，其参数数量和运算成本比较低。深度

空洞卷积DilatedConvolution通常的卷积操作，除了需要指定输入输出通道数，还需要确定卷积核大小kernei_size、步长stride、填充大小padding。Conv1d(384,48,kernel_size=3,stride=1,padding=1)空洞卷积则是在此基础上增加了dilation参数，用于控制卷积核的扩张程度。dil

03Feb2023:最近一周，重新梳理了dnn上rrconv的codegen代码，dnn上rrconvfprop全部test跑通。dnnrrconvdgrad不能通过，部分case计算错误。rrconvcutlassdgrad全部通过。2.2号来了，先检查dgrad的codegen部分代码，然后检查convolution_operation.h中的代码。最后检查dnn的exec逻

landbench里面，李老师提到的encode-decode。remotesensing,大类是2区，小类是2到3区。分类的题目：“利用内部卷积集成编码器-解码器网络和定向条件随机场从遥感图像中提取道路”(pdf)“RoadExtractionfromRemoteSensingImagesUsingtheInnerConvolutio

目录概符号说明MMGCN代码WeiY.,WangX.,NieL.,HeX.,HongR.andChuaT.MMGCN:Multi-modalgraphconvolutionnetworkforpersonalizedrecommendationofmicro-video.MM,2019.概推荐领域里比较早的多模态方法.符号说明\(\mathcal{U}\),userset;\(\mathc

Scale-PriorDeformableConvolutionforExemplar-GuidedClass-AgnosticCounting初读印象comment::（计数用的一个网络）提出了一个标度优先的可变形卷积，将典范的信息，例如标度，整合到计数网络主干中。动机本文考虑的是类别无关的计数，其中计数模型预测由一组查询图像中的少数

howconvolutionswork让我们在二维灰度图像上创建一个基本卷积，探索卷积是如何工作的。首先，我们可以从scipy中获取"asccent"图像来加载图像。这是一张漂亮的内置图片，有很多角度和线条。importcv2importnumpyasnpfromscipyimportmisci=misc.ascent()接下来，我们

题目链接首先观察到这个形式，容易发现它和常规的卷积不同点就在于：题目给出的求和定义中，\(\sum\)符号下面的式子是\(i+j<N\)求和而不是\(i+j=N\)。为了方便计算，我们引入：\[G_n=\sum_{i+j<N}F_iF_j\]我们发现，假设所有\(F_{1\sim{i-1}}\)已经求解完毕了，那么我们就可以通过之

代码实验pythonmain.py--configconfig/nturgbd-cross-subject/default.yaml--work-dirwork_dir/ntu/csub/ctrgcn--device0--num-worker0综述

写在前面：可分离卷积提出的原因  卷积神经网络在图像处理中的地位已然毋庸置疑。卷积运算具备强大的特征提取能力、相比全连接又消耗更少的参数，应用在图像这样的二维结构数据中有着先天优势。然而受限于目前移动端设备硬件条件，显著降低神经网络的运算量依旧是网络结构优化的目

目录概SocialLGN代码LiaoJ.,ZhouW.,LuoF.,WenJ.,GaoM.,LiX.andZengJ.SocialLGN:Lightgraphconvolutionnetworkforsocialrecommendation.InformationSciences,2022.概LightGCN+Social.方法很简单,利于理解socialrecommendation.SocialLGN

ThebackbonepartofFig.1iscomposedofonedataprocessstage(Input)and7featureextractionstage(fromS1toS7).Theinputblockincludestwo3×3convolutionlayerswithstride=2andabatchnormalizationlayer.Everystageiscomposedofmultip

这篇文章的作者是广州大学的范立生老师和他的学生汤舜璞，于2022年10月发表在IEEETRANSACTIONSONVEHICULARTECHNOLOGY。文献提出了一种基于空洞卷积（DilatedConvolution）的CSI反馈网络，即空洞信道重建网络(DilatedChannelReconstructionNetwork,DCRNet)。还设计了编码器和解

目录概符号说明MotivationCluster-GCN代码ChiangW.,LiuX.,SiS.,LiY.,BengioS.andHsiehC.Cluster-GCN:Anefficientalgorithmfortrainingdeepandlargegraphconvolutionalnetworks.KDD,2019.概以往的GraphSage,FastGCN等方法,虽然能够实现mini-b

论文阅读04-Multi-ViewAttributeGraphConvolutionNetworksforClustering：MAGCN论文信息论文地址：Multi-ViewAttributeGraphConvolutionNetworksforClustering|IJCAI论文代码：MAGCN1.多视图属性聚类：MAGCN1.存在问题：GNN融入Multi-ViewGraph1）他们不能将指定学习

ConvolutionLayer左侧图示：一张彩色的图片，有三个部分组成（长度width宽度high深度depth），例如：32*32*3表示一彩色图片长度和宽度分别是32，32右侧图示：在CNN中，filter是一个

          来源：深度可分离卷积（Depthwiseseparableconvolution）-知乎(zhihu.com) 

PS：要转载请注明出处，本人版权所有。PS:这个只是基于《我自己》的理解，如果和你的原则及想法相冲突，请谅解，勿喷。前置说明  本文作为本人csdnblog的主站的备份。（BlogID

混合模型ACmix将自注意与卷积的整合，同时具有自注意和卷积的优点。这是清华大学、华为和北京人工智能研究院共同发布在2022年CVPR中的论文卷积分解与自注意力卷积分解

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