文章 2024-03-06 来自:开发者社区

探索未来的视觉革命:卷积神经网络的崭新时代(二)

本节在学完刘二大人的卷积神经网络进阶篇,令我感受颇深,下面我先说一下知识点,文章的结尾我再表达一下我的个人看法以及刘二大人对我们的建议。 引言 本节介绍一下GoogleNet,首先说一下它的背景历史,GoogleNet是由Google研究员Christian Szegedy等人于2014年提出的深度卷积神经网络架构。它在当时的ImageNet图像分类挑战赛中取得了惊人...

探索未来的视觉革命:卷积神经网络的崭新时代(二)
文章 2024-03-06 来自:开发者社区

探索未来的视觉革命:卷积神经网络的崭新时代(一)

引言 当谈到深度学习和计算机视觉时,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNNs)一直是热门话题。CNNs是一类专门设计用于处理图像数据的深度学习神经网络,已经在许多领域取得了重大成功,如图像分类、目标检测、人脸识别和自动驾驶。本文将探讨卷积神经网络的基本原理、应用领域以及一些最新趋势。 卷积神经网络的基本原理 ...

探索未来的视觉革命:卷积神经网络的崭新时代(一)
文章 2024-02-07 来自:开发者社区

YOLOv5改进 | 2023主干篇 | RepViT从视觉变换器(ViT)的视角重新审视CNN

一、本文介绍 本文给大家来的改进机制是RepViT,用其替换我们整个主干网络,其是今年最新推出的主干网络,其主要思想是将轻量级视觉变换器(ViT)的设计原则应用于传统的轻量级卷积神经网络(CNN)。我将其替换整个YOLOv5的Backbone,实现了大幅度涨点。我对修改后的网络(我用的最轻量的版本),在一个包含1000张图片包含大中小的检测目标的数据集上(共有20+类别),进行训练测试,...

YOLOv5改进 | 2023主干篇 | RepViT从视觉变换器(ViT)的视角重新审视CNN
文章 2023-05-15 来自:开发者社区

一文梳理视觉Transformer架构进展:与CNN相比,ViT赢在哪儿?(2)

Scaling 视觉 Transformer深度学习和规模是相关的。事实上,规模是很多 SOTA 实现的关键因素。在这项研究中,来自 Google Brain Research 的作者训练了一个稍微修改过的 ViT 模型,它有 20 亿个参数,并在 ImageNet 上达到了 90.45 % 的 top-1 准确率。这种过度参数化的一般化模型在少样本学习上进行了测试,每类只有 10 个示例情况下....

一文梳理视觉Transformer架构进展:与CNN相比,ViT赢在哪儿?(2)
文章 2023-05-15 来自:开发者社区

一文梳理视觉Transformer架构进展:与CNN相比,ViT赢在哪儿?(1)

Transformer 近年来已成为视觉领域的新晋霸主,这个来自 NLP 领域的模型架构在 CV 领域有哪些具体应用?。Transformer 作为一种基于注意力的编码器 - 解码器架构,不仅彻底改变了自然语言处理(NLP)领域,还在计算机视觉(CV)领域做出了一些开创性的工作。与卷积神经网络(CNN)相比,视觉 Transformer(ViT)依靠出色的建模能力,在 ImageNet、COCO....

一文梳理视觉Transformer架构进展:与CNN相比,ViT赢在哪儿?(1)
文章 2023-05-15 来自:开发者社区

将大核卷积分三步,清华胡事民、南开程明明团队全新视觉骨干VAN,超越SOTA ViT和CNN

来自清华大学和南开大学的研究者提出了一种新型大核注意力(large kernel attention,LKA)模块,并在 LKA 的基础上构建了一种性能超越 SOTA 视觉 transformer 的新型神经网络 VAN。作为基础特征提取器,视觉骨干(vision backbone)是计算机视觉领域的基础研究课题。得益于卓越的特征提取性能,CNN 成为过去十年中不可或缺的研究课题。在 AlexN....

将大核卷积分三步,清华胡事民、南开程明明团队全新视觉骨干VAN,超越SOTA ViT和CNN
文章 2022-04-07 来自:开发者社区

【第26篇】MobileNets:用于移动视觉应用的高效卷积神经网络

MobileNets:用于移动视觉应用的高效卷积神经网络摘要我们提出了一类称为 MobileNets 的高效模型,用于移动和嵌入式视觉应用。 MobileNets 基于流线型架构,使用深度可分离卷积来构建轻量级深度神经网络。 我们引入了两个简单的全局超参数,可以有效地在延迟和准确性之间进行权衡。 这些超参数允许模型构建者根据问题的约束为其应用程序选择合适大小的模型。 我们在资源和准确性权衡方面进....

【第26篇】MobileNets:用于移动视觉应用的高效卷积神经网络

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