随笔分类 - Python与深度学习（Pytorch）
摘要：【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
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摘要：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
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摘要：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
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摘要：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.
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摘要：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
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摘要：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
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摘要：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
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摘要：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
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摘要：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
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摘要：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
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摘要：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 本篇文章主要讲解两个无监督2020年比较新比较火的论文： 论文名称：“Bootstrap Your Own Latent: A New Approach to Self-Supervised Learnin
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摘要：这本书共112页，内容不多，偏向于工程向，有很多不错的细节，在此记录一下。 0 书籍获取 关注微信公众号“机器学习炼丹术”，回复【MLY】获取pdf 1 测试集与训练集的比例 2 误差分析 误差分析我感觉是一个成熟的AIer必备的能力。俗话说数据决定准确率的上线，模型只是在逼近这个值。模型效果的提升
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摘要：文章转自：同作者个人微信公众号【机器学习炼丹术】。欢迎交流沟通，共同进步，作者微信：cyx645016617 论文名称：‘Dilated Residual Networks’ 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1705.09914.pdf 0 综述 这篇文章的最大特色自然是提出了
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摘要：文章转自：同作者微信公主号【机器学习炼丹术】。欢迎交流，共同进步。 论文名称：SER-FIQ: Unsupervised Estimation of Face Image Quality Based on Stochastic Embedding Robustness 论文链接：https://ar
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摘要：主题列表：juejin, github, smartblue, cyanosis, channing-cyan, fancy, hydrogen, condensed-night-purple, greenwillow, v-green, vue-pro, healer-readable, mk-c
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摘要：文章转自微信公众号：【机器学习炼丹术】 参考目录： 论文名称：“Non-local Neural Networks” 论文地址：https://arxiv.org/abs/1711.07971 0 概述 首先，这个论文中的模块，叫做non-local block，然后这个思想是基于NLP中的self
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摘要：觉得本文不错的可以点个赞。有问题联系作者微信cyx645016617，之后主要转战公众号，不在博客园和CSDN更新。 论文名称：“Grad-CAM: Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization” 论文地
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摘要：文章原创来自作者的微信公众号：【机器学习炼丹术】。交流群氛围超好，我希望可以建议一个：当一个人遇到问题的时候，有这样一个平台可以快速讨论并解答，目前已经1群已经满员啦，2群欢迎你的到来哦。加入群唯一的要求就是，你对AI有兴趣。加我的微信我邀请进群cyx645016617。 论文名称：“ACNet:
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摘要：文章转载自微信公众号：【机器学习炼丹术】，请支持原创。 这一篇文章，来讲解一下可变卷积的代码实现逻辑和可视化效果。全部基于python，没有C++。大部分代码来自：https://github.com/oeway/pytorch-deform-conv 但是我研究了挺久的，发现这个人的代码中存在一些
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摘要：文章转自同一作者的微信公众号：【机器学习炼丹术】 论文名称：“Deformable Convolutional Networks” 论文链接：https://arxiv.org/abs/1703.06211 0 前言 首先理解： deformable Convolution可变卷积针对的对象是卷积本
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