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【前言】：之前断断续续看了很多图网络、图卷积网络的讲解和视频。现在对于图网络的理解已经不能单从文字信息中加深了，所以我们要来看代码部分。现在开始看第一篇图网络的论文和代码，来正式进入图网络的科研领域。 论文名称：‘GRAPH ATTENTION NETWORKS’ 文章转自：微信公众号“机器学习炼丹 阅读全文
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文章转自：微信公众号「机器学习炼丹术」 作者：炼丹兄（欢迎交流，共同进步） 联系方式：微信cyx645016617 论文名称：「MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision」 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2105.01601v1 阅读全文
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文章转自：微信公众号「机器学习炼丹术」 作者：炼丹兄（已授权） 联系方式：微信cyx645016617 论文名称：“Learning From Synthetic Data: Addressing Domain Shift for Segmentation” 「前言」：最近好久没更新公众号了，我一不 阅读全文
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文章转自微信公众号「机器学习炼丹术」 作者：炼丹兄（已授权） 作者联系方式：微信cyx645016617（欢迎交流 共同进步） 论文名称：“FlowNet: Learning Optical Flow with Convolutional Networks” 论文链接：http://xxx.itp. 阅读全文
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文章转载自：微信公众号「机器学习炼丹术」 作者：炼丹兄（已授权） 作者联系方式：微信cyx645016617（欢迎交流共同进步） 本次的内容主要讲解NCCNormalized cross-correlation 归一化互相关。 两张图片是否是同一个内容，现在深度学习的方案自然是用神经网络，比方说：孪 阅读全文
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文章转载：微信公众号「机器学习炼丹术」 作者：炼丹兄（已授权） 联系方式：微信cyx645016617（欢迎交流） 论文题目：‘Unsupervised Learning for Fast Probabilistic Diffeomorphic Registration’ 0 综述 本文提出了一个概 阅读全文
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文章转自微信公众号：「机器学习炼丹术」 作者：炼丹兄（已授权） 联系方式：微信cyx645016617（欢迎交流共同进步） 论文名称：“Dual Network Generative Adversarial Networks for Pediatric Echocardiography Segmen 阅读全文
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文章转自微信公众号：「机器学习炼丹术」 文章作者：炼丹兄（已授权） 作者联系方式：cyx645016617 论文名称：“Context Prior for Scene Segmentation” 0 综述 先上效果图，CPNet似乎对一些难样本有着更好的效果： 文中提到了下面关键字： 构建了corr 阅读全文
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文章原创自：微信公众号「机器学习炼丹术」 作者：炼丹兄 联系方式：微信cyx645016617 代码来自github 【前言】：看代码的时候，也许会不理解VIT中各种组件的含义，但是这个文章的目的是了解其实现。在之后看论文的时候，可以做到心中有数，而不是一片茫然。 VIT类 初始化 和之前的学习一样 阅读全文
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继续上一篇的内容,上一篇讲解了Bootstrap Your Onw Latent自监督模型的论文和结构： https://juejin.cn/post/6922347006144970760 现在我们看看如何用pytorch来实现这个结构，并且在学习的过程中加深对论文的理解。 github：http 阅读全文