Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | ||||||
2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 |
23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
Tags
- FRFSR
- ADE20K
- Super-Resolution
- hypergraph
- Cityscapes
- LIIF
- deep learning
- Cell detection
- Feature reuse
- Zero-Shot sr
- Graph
- GNN in image
- INR
- CrossNet
- arbitrary scale
- session-based recommendation
- GNN
- ConvNeXt
- Tissue segmentation
- Reference Super-Resolution
- implicit representation
- SegFormer
- Reference-based SR
- SISR
- Cell-tissue
- TAAM
- DIINN
- Referense Super Resoltuion
- graph neural network
- TRANSFORMER
Archives
- Today
- Total
목록segmentation (1)
딥러닝 분석가 가리
![](http://i1.daumcdn.net/thumb/C150x150/?fname=https://blog.kakaocdn.net/dn/BBftK/btrZbqF3LYV/SbMLGS17ql2OPW1aZtO7D0/img.png)
"Non-local Neural Networks" Abstract Convolutional과 반복적인 연산은 한 번에 하나의 지역(one local neighborhood)을 처리하는 building block이다. 본 논문에서는 장거리 의존성을 알기 위한 일반적인 family of building blocks인 non-local 연산을 제안한다. Computer vision의 고전적인 non-local means method에 영감을 받아, non-local operation은 모든 위치에서 feature의 가중치 합으로 각 위치에서의 response(반응)을 계산한다. 이러한 building block은 많은 computer vision의 구조에 더할수 있다. Video classification 에..
딥러닝 논문 리뷰
2023. 2. 19. 14:09