In this work, we propose a novel multi-view deep subspace clustering network (MvDSCN) by learning a multi-view self-representation matrix in an end to end manner. MvDSCN consists of two sub-networks, i.e., diversity network (Dnet) and universality network (Unet).

In this work, we propose a novel multi-view deep subspace clustering network (MvDSCN) by learning a multi-view self-representation matrix in an end to end manner. MvDSCN consists of …

2024年12月5日 · 可变形条带卷积（Deformable Strip Convolution, DSCN）：作为DCNv3的简化版本，通过限制变形采样内核到单轴，减少了计算负载。 可变形空间注意力（Deformable Spatial Attention, DSA）：用空间注意力机制替代DCNv3中的调制掩码分支，以减少参数和内存消耗。

dscn的工作原理如下：当输入信号加在非反相端时，通过反馈电阻的作用，将一部分输出信号反馈到反相端。 对于差分输入信号， dscn 可以将其放大，并输出到负载上。

2021年3月8日 · MvDSCN由两个子网组成，即分集网络（Dnet）和通用网络（Unet）。 在深度卷积自动编码器上建立潜在空间，并使用完全连接的层在潜在空间中学习自表示矩阵。 Dnet学习特定于视图的自表示矩阵，而Unet学习所有视图的公共自表示矩阵。 为了利用多视图表示的互补性，引入希尔伯特·施密特独立标准（HSIC）作为分集正则化，可以捕获非线性和高阶视图间关系。 由于不同的视图共享相同的标签空间，因此每个视图的自表示矩阵通过通用性正则化与公共视图对 …

本文介绍了YOLOv8网络的独家改进，即变形条状卷积（DSCN）和DCNv3的创新结合，称为DSAN。 通过去除DCNv3的Mask并调整插值方式，提高了运算速度。 详细讲述了将DSCN整合到YOLOv8的步骤，包括源码下载、编译、新建文件及修改配置文件。 DSAN在保持轻量化的同时，提升了目标检测的速度和性能。 文章浏览阅读1.7k次，点赞23次，收藏5次。 本文介绍了YOLOv8网络的独家改进，即变形条状卷积（DSCN）和DCNv3的创新结合，称为DSAN。 通 …

💡💡💡本文独家改进： 提出了可变形条带卷积(dscn) ， dscn作为大核dcnv3的简化版本 ，相对于变形采样方法， 其计算量仅为原始方法的63.2%。 通过将变形采样核限制在单轴上，DSCN进一步避免了计算负荷随核尺寸的二次增长。

In this work, we propose a novel multi-view deep subspace clustering network (MvDSCN) by learning a multi-view self-representation matrix in an end to end manner. MvDSCN consists of two sub-networks, i.e., diversity network (Dnet) and universality network (Unet).

2023年3月21日 · 深度随机配置网络 (Deep Stochastic Configuration Network,DSCN) 是一种增量式随机化学习模型，具有人为干预程度低、学习效率高和泛化能力强等优点。 但是，面向噪声数据回归与分析时，传统的 DSCN 易受到异常值影响，从而降低了模型的泛化性。

To improve the model accuracy of deep stochastic configuration network (DSCN) in multitarget robust parameter modeling tasks, this paper presents a multitarget robust DSCN modeling method. This method expands the hidden layer output matrix by optimizing the network model structure and exploiting the correlation between multiple targets to ...