深度卷积网络

作为记录物体信息的一种方式，三维模型图像具有许多特征，明显优于二维图像。然而在三维模型获取过程中，由于各种因素的干扰，如传感器误差、数据丢失等，三维模型可能会出现缺失、损坏或噪声等问题。这些问题会导致模型的不完整性和不准确性，进而影响到后续的应用和分析。三维模型的修复目前是计算机图形学领域的一个重要研究方向。传统的三维

随着计算机视觉和深度学习技术的不断发展，图像三维重建算法在三维建模、机器人视觉、医学图像处理等领域得到了广泛的应用。据了解，微美全息(NASDAQ:WIMI)开发了基于深度卷积神经网络的图像三维重建算法系统，其是通过卷积神经网络提取输入图像的特征，再通过全连接层生成三维模型的参数，最终将这些参数输入到三维模型中进行重建

腾讯优图实验室联合广东省肺癌研究所吴一龙教授/钟文昭教授团队，与清华大学以及国内多家中心呼吸科/放射科团队等共同开发了基于卷积神经网络算法的肺结节诊断模型，近日，该初步研究成果已被全球癌症领域知名医学期刊《肿瘤学家》（《The Oncologist》）收录并全文发表。 随着低剂量螺旋CT（LDCT）的普及，检出

雷锋网 AI 科技评论按：深度学习中的各种卷积网络大家知多少？对于那些听说过却又对它们没有特别清晰的认识的小伙伴们， Kunlun Bai 这篇文章非常值得一读。Kunlun Bai 是一位人工智能、机器学习、物体学以及工程学领域的研究型科学家，在本文中，他详细地介绍了 2D、3D、1x1 、转置 、空

雷锋网(公众号：雷锋网)  AI 科技评论按：深度学习中的各种卷积网络大家知多少？对于那些听说过却又对它们没有特别清晰的认识的小伙伴们，Kunlun Bai 这篇文章非常值得一读。Kunlun Bai 是一位人工智能、机器学习、物体学以及工程学领域的研究型科学家，在本文中，他详细地介绍了 2D、3D、1x1 、

作者|浩克匠心（邮箱：arctanxy@126.com）作为一个脱离了低级趣味的码农，春节假期闲来无事，决定做一些有意思的事情打发时间，碰巧看到这篇论文： A neural style of convolutional neural networks，译作卷积神经网络风格迁移。 这不是“暮光女”克里斯丁的研究方向吗？！

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文 | Lijing Lin深度卷积神经网络(CNNs)在特征识别相关任务中取得的效果，远比传统方法好。因此，CNNs常用于图像识别、语音识别等。但是，因为CNNs结构庞大，一般都会包含几十个神经层，每一层，又有数百至数千个神经元;同时，CNNs任意两层之间神经元的相互影响错综复杂。这两个主要的因素，导致CNNs难以理

选自arXiv.org机器之心编译参与：吴攀、武竞、李泽南、蒋思源、李亚洲 　　 这篇论文的作者是来自美国海军研究实验室的 Leslie N. Smith 和来自美国马里兰大学的 Nicholay Topin，他们在本论文中总结了深度卷积神经网络的 14 种设计模式；其中包括：1. 架构结构遵循应用

1 新智元编译 1来源：zo7.github.io作者：Flynn Michael翻译：刘小芹 　　 AI World 2016世界人工智能大会 ? 业界领袖回溯60年AI历史，全球对话人工智能未来挑战，权威发布2016世界人工智能名人堂及中国人工智能