链接: https://arxiv.org/abs/1912.03458v2本文针对卷积神经网络, 提出一种动态卷积模块, 仅增加很少的计算量, 来获得性能上的较大提升.相近的工作动态卷积中的 Attention 模块来源于 SENet[13] 网络, 它可以自动学习到不同通道特征的重要程度,生成对应的权重, 这相当于一种注意力机制.与 SENet 不同的是, 动态卷积处理的对象是卷积...

卷积神经网络(CNN)基本原理和公式推导卷积神经网络是一种前馈型神经网络, 受生物自然视觉认知机制启发而来的. 现在, CNN 已经成为众多科学领域的研究热点之一, 特别是在模式分类领域, 由于该网络避免了对图像的复杂前期预处理, 可以直接输入原始图像, 因而得到了更为广泛的应用. 可应用于图像分类, 目标识别, 目标检测, 语义分割等等. 本文介绍可用于图像分类的卷积神经网络的基本结构.深度..

卷积神经网络(CNN)基本原理和公式推导卷积神经网络是一种前馈型神经网络, 受生物自然视觉认知机制启发而来的. 现在, CNN 已经成为众多科学领域的研究热点之一, 特别是在模式分类领域, 由于该网络避免了对图像的复杂前期预处理, 可以直接输入原始图像, 因而得到了更为广泛的应用. 可应用于图像分类, 目标识别, 目标检测, 语义分割等等. 本文介绍可用于图像分类的卷积神经网络的基本结构.深度..