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分享一下卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的代碼實(shí)戰(zhàn)
CNN 模型為深度學(xué)習(xí)模型,其具有局部連接、權(quán) 值共享和空間相關(guān)等特性,以及強(qiáng)魯棒性和容錯(cuò)能力,適用于提取深層數(shù)據(jù)特...
2023-06-02 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 864 0
華為諾亞提出VanillaNet:一種新視覺(jué)Backbone,極簡(jiǎn)且強(qiáng)大!
后來(lái),Princeton大學(xué)的鄧嘉團(tuán)隊(duì)提出了深度為12的網(wǎng)絡(luò)并在ImageNet數(shù)據(jù)集上達(dá)到了80.7%,但引...
2023-05-26 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集cnn 2694 0
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)是一種用于對(duì)目標(biāo)進(jìn)行重建、分類(lèi)等處理的深度學(xué)習(xí)方法。自2016年深度學(xué)習(...
2023-05-24 標(biāo)簽:深度學(xué)習(xí)cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 486 0
如何優(yōu)雅地將Swin Transformer模型部署到AX650N Demo板上?
今年來(lái)以ChatGPT為代表的大模型的驚艷效果,讓AI行業(yè)迎來(lái)了新的動(dòng)力。各種AIGC的應(yīng)用接踵而至。
2023-04-15 標(biāo)簽:gpucnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2732 0
機(jī)器學(xué)習(xí)——CNN如何進(jìn)行圖像分類(lèi)
在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,感受野( Receptive Field )的定義是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)每層輸出的特征圖.上的像素點(diǎn)在輸入圖片...
2023-04-13 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2908 0
如何使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去檢測(cè)翻拍圖片?
當(dāng)感光元件像素的空間頻率與影像中條紋的空間頻率接近時(shí),可能產(chǎn)生一種新的波浪形的干擾圖案,即所謂的摩爾紋。
2023-04-04 標(biāo)簽:傳感器cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1343 0
DepGraph:任意架構(gòu)的結(jié)構(gòu)化剪枝,CNN、Transformer、GNN等都適用!
結(jié)構(gòu)化剪枝是一種重要的模型壓縮算法,它通過(guò)移除神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中冗余的結(jié)構(gòu)來(lái)減少參數(shù)量,從而降低模型推理...
2023-03-29 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型cnn 5241 0
圖像分割(Image Segmentation)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中的一項(xiàng)重要基礎(chǔ)技術(shù),是圖像理解中的重要一環(huán)。
什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)
以卷積結(jié)構(gòu)為主,搭建起來(lái)的深度網(wǎng)絡(luò)(一般都指深層結(jié)構(gòu)的) CNN目前在很多很多研究領(lǐng)域取得了巨大的成功,例如: 語...
2023-02-09 標(biāo)簽:cnn自然語(yǔ)言處理卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2878 0
結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺(jué)深入理解視覺(jué)Transformer技術(shù)
一般講解transformer都會(huì)以機(jī)器翻譯任務(wù)為例子講解,機(jī)器翻譯任務(wù)是指將一種語(yǔ)言轉(zhuǎn)換得到另一種語(yǔ)言,例如英語(yǔ)翻譯為...
2023-02-09 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)視覺(jué)cnnTransformer 934 0
在現(xiàn)代計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)中,通用視覺(jué)模型最早以深而 Kernel 小的 CNN 為主。自從 ViTs 出現(xiàn)之后,人們漸漸發(fā)現(x...
2023-02-03 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積cnn 1648 0
原文鏈接 論文地址:https://arxiv.org/pdf/1501.04587.pdf 摘要 阻礙CNN應(yīng)用于視覺(jué)跟蹤的主要障礙是缺乏適當(dāng)標(biāo)記的訓(...
2023-01-12 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像處理視覺(jué)跟蹤 826 0
目標(biāo)跟蹤相關(guān)知識(shí)總結(jié)
原文鏈接 feather map 在cnn的每個(gè)卷積層,數(shù)據(jù)都是以三維形式存在的。可以看成許多個(gè)二維圖片疊在一起,其中每一個(gè)稱為一個(gè)feature m...
2023-01-11 標(biāo)簽:圖像處理算法目標(biāo)跟蹤 744 0
ConvNeXt V2 最終在各種識(shí)別基準(zhǔn)上的性能,包括 ImageNet 分類(lèi)、COCO 檢測(cè)和 ADE20K 分割任務(wù)上均取得了極具競(jìng)爭...
2023-01-05 標(biāo)簽:編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)cnn 5151 0
用于多目標(biāo)的檢測(cè)與識(shí)別的YOLO卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
R-CNN在訓(xùn)練和測(cè)試是需要對(duì)每一個(gè)圖像中每一個(gè)proposal進(jìn)行一遍CNN前向特征提取,如果是2000個(gè)propsal,需要2000次...
2022-12-26 標(biāo)簽:cnn深度圖像卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 993 0
深度解析計(jì)算機(jī)視覺(jué)的?語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò)技術(shù)
與分類(lèi)不同的是,語(yǔ)義分割需要判斷圖像每個(gè)像素點(diǎn)的類(lèi)別,進(jìn)行精確分割,圖像語(yǔ)義分割是像素級(jí)別的任務(wù),但是由于CNN在進(...
2022-12-07 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)視覺(jué)cnn 741 0
基于VQVAE的長(zhǎng)文本生成 利用離散code來(lái)建模文本篇章結(jié)構(gòu)的方法
寫(xiě)在前面 近年來(lái),多個(gè)大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型 GPT、BART、T5 等被提出,這些預(yù)訓(xùn)練模型在自動(dòng)文摘等多...
基于CNN的點(diǎn)線聯(lián)合優(yōu)化估計(jì)相機(jī)姿態(tài)
提出了一種線檢測(cè)CNN(VLSE),其利用了新穎的線段表示和基于Stacked Hourglass network的定制混合卷積塊。
2022-12-01 標(biāo)簽:cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 615 0
圖模型在方面級(jí)情感分析任務(wù)中的應(yīng)用
方面級(jí)情感分析(Aspect-based Sentiment Analysis, ABSA)是一項(xiàng)細(xì)粒度的情感分析任務(wù),主要針對(duì)句子級(jí)別的文本,...
術(shù)開(kāi)發(fā)一種硬件高效的RepGhost模塊
特征復(fù)用技術(shù)是指:通過(guò)簡(jiǎn)單地連接來(lái)自不同層的已有的一些特征圖,來(lái)額外獲得一些其他的特征
2022-11-24 標(biāo)簽:gpu機(jī)器學(xué)習(xí)cnn 1199 0
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