卷积运算的动图解析

RL价值函数的近似（yeqiang)

丰富的边缘检测卷积功能 多亏帮助由XuanyiLi创建，如果您在使用时遇到任何问题，请联系： 。 我的pytorch模型的最佳结果现在是0.808 ODS F分数。 我的模型结果 以下是侧面输出和预测示例 引文 如果您发现我们的工作对您的研究有用，请考虑引用： @article {RcfEdgePami2019，作者= {刘云，郑明明和胡晓伟，边佳旺，张乐，陈柏和唐金辉}，标题= {用于边缘检测的更卷积特征}，年份= {2019} ，journal = {IEEE Trans。 图案肛门。 马赫Intell。}，音量= {}，数字= {}，页面= {}，doi = {}，} @inproceedings {RCFEdgeCVPR2017，标题= {用于边缘检测的更丰富的卷积特征}，作者= {刘云和郑明明，胡小伟和王旺和白百信}，书名= {IEEE CVPR}，年= {2017}， }

时序行为检测是指在一段未分割的长视频中，检测出其中包含的若干行为片段的起止时间和类别.针对该项任务，提出基于双流卷积神经网络的行为检测模型.首先使用双流卷积神经网络提取视频的特征序列，然后使用TAG （Temporal Actionness Grouping）生成行为提议，为了构建高质量的行为提议，将行为提议送入边界回归网络中修正边界，使之更为贴近真实数据，再将行为提议扩展为含有上下文信息的三段式特征设计，最后使用多层感知机对行为进行识别.实验结果表明，本算法在THUMOS 2014数据集和ActivityNet v1.3数据集获得较好的识别率.

深度学习作为一个新的机器学习方向，被应用到计算机视觉领域上成效显著.为了解决分布式的尺度不变特征转换（Scale-Invariant Feature Transform，SIFT）算法效率低和图像特征提取粗糙问题，提出一种基于深度学习的SIFT图像检索算法.算法思想：在Spark平台上，利用深度卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）模型进行SIFT特征抽取，再利用支持向量机（Support Vector Machine，SVM）对图像库进行无监督聚类，然后再利用自适应的图像特征度量来对检索结果进行重排序，以改善用户体验.在Corel图像集上的实验结果显示，与传统SIFT算法相比，基于深度学习的SIFT图像检索算法的查准率和查全率大约提升了30个百分点，检索效率得到了提高，检索结果图像排序也得到了优化.

人脸识别，卷积神经网络，数据训练过程，以及测试的实验效果。（使用多任务级联卷积网络的联合人脸检 测和对准 论文）

卷积运算在数字信号处理中应用广泛，我自己运行过，代码没有错误，分享一下

C语言卷积代码，在VC6.0运行通过，并用MATLAB程序验证过

基于改进卷积神经网络的人脸识别算法.pdf

用C语言实现线性卷积，有限长序列的线性卷积