摘要：
Introduction 深度卷积神经网络(DCNNs)在字符识别、目标检测、人脸识别和语义分割等各个领域都取得了一系列突破。然而，由于缺乏为空间几何变换设计的特定模块，学习到的特征对空间几何变换的鲁棒性不够。虽然最大池化层[2]使dcnn具有处理尺度变化和适度旋转的能力，但如果没有变换编码机制，则 阅读全文
摘要：
Abstract 传统滤波器(如Gabor滤波器)的设计主要采用可调控的特性，并赋予特征处理空间变换的能力。然而，这些优秀的特性在目前流行的深度卷积神经网络(DCNNs)中还没有得到很好的探索。在本文中，我们提出了一种新的深度模型，称为Gabor卷积网络(GCNs或Gabor cnn)，该模型将Ga 阅读全文
摘要：
李沐https://www.bilibili.com/video/BV1h54y1L7oe?p=1&vd_source=6967bd2a7c6f1367dc3a18fd8602177a 阅读全文