卷积神经网络(CNN):如何高效的识别图像?
上文介绍了神经网络的基础概念,今天我们在神经网络的基础上,看看卷积神经网络(CNN)是如何完成图像识别任务的。一、图像识别的痛点问题在CNN出现之前,图像识别有两个大难题:图像需要处理的数据量太大:图片是由像素构成的,每个像素又由颜色(R、G、B三个数值)构成,用720p的手机摄像头随便拍张照片,就是1280*720...
特斯联研发新突破 Transformer架构中的动态一元卷积神经网络
并行设计的Transformer架构中的动态一元卷积神经网络(DUCT)块被聚合成一种深层架构,该架构在基于图像的分类、分割、检索和密度估计等基本计算机视觉任务中进行了全面评估。定性和定量结果均表明,团队所提出的具有动态一元卷积的并行Conv-Transformer方法,优于现有的串联设计结构。DUCT的提出在学术上推动了Transformer和卷积...
卷积神经网络CNN架构实现细胞生长和作用机制的数据提取
因此生成卷积神经网络CNN架构(convolutionalneuralnetwork),它的两大工作特点提取特征、数据降维,非常符合数据及超大数据的提取,并根据细胞研究人员给出的目标要求进行人工智能运算。提取特征:卷积操作提取图像特征,如边缘、纹理等,保留图像特征。数据降维:池化操作大幅降低参数量级,实现数据降维,大大减少运算量,避免过...
云南电网余武强、马筱 等:非侵入式智能安全用电监测终端设计
2基于卷积神经网络的异常用电识别本文采用卷积神经网络(convolutionalneuralnetworks,CNN)对异常用电电流曲线进行识别,相比于其他全连接神经网络,卷积神经网络在处理二维图像数据的过程中可以保留数据的空间特征,具有较高的识别准确率。CNN包括输入层、隐含层、输出层,其中隐含层由卷积层、池化层、Dropout层和全连接...
北大彭练矛院士、张志勇教授团队,再发Nature Electronics!
在此,北大彭练矛院士、张志勇教授报告了一种基于3000个碳纳米管场效应晶体管的张量处理单元(TPU),可以执行节能的卷积运算和矩阵乘法。TPU采用脉动阵列架构构建,允许并行2位整数乘法累加运算。基于TPU的五层卷积神经网络可以在295μW的功耗下执行MNIST图像识别,准确率高达88%。他们使用优化的纳米管制造工艺,提供99.9999%的...
何恺明“被拒”缺席、语言模型大行其道,今年的CVPR,彻底变了?
摘要:可变形图像配准是医学图像分析中的基础步骤(www.e993.com)2024年10月23日。最近,Transformer已被用于图像配准,并优于卷积神经网络(CNNs)。Transformer能够捕捉图像特征之间的长程依赖,这对配准非常有利。然而,由于自注意力机制的高计算/内存负担,Transformers通常在下采样的特征分辨率下使用,无法在全图分辨率下捕捉细粒度的长程依赖。这限制了可变...
华为盘古大模型专题报告:让AI重塑千行百业
预训练方法:主流的多模态大模型架构主要分为单塔架构和双塔架构,模型采用双塔结构,利用不同的神经网络完成不同模态的信息抽取,仅在最后一层做信息交互和融合,属于信息后融合方案。模型效果:模型在多模态的各项下游任务,如跨模态检索、图像描述自动生成、视觉定位等任务上均取得了业界领先水平。采用LOUPE算法预训练所得...
AI绘画的发展历史(GAN、diffusion、VAE…)
尽管生成的图像质量并不高,但这个实验标志着深度学习在图像生成领域的一个重大进步。它证明了深度学习模型能够学习到图像的复杂特征,并用于生成新的图像内容。这个实验使用了卷积神经网络(CNN),这是一种特别适用于图像识别和处理的深度学习架构。这个模型在之前的介绍GPT中的神经网络演进历史有讲到过,这篇文章就不再详...
印度小哥在“我的世界”里搭神经网络,做图像识别
已经有人做到了。最近,一名来自印度的程序员AshutoshSathe向我们展示了真正的技术,他在《我的世界》里运行起了一个具有图像识别能力的神经网络。只要在游戏里的「画板」上写字,《我的世界》里的「计算机」就可以识别出你写的内容是什么:在《我的世界》里进行MNIST式的手写数字识别。
Meta 开源新的 AI 图像水印技术,但真的靠谱吗?
Bob收到他的模型版本并生成图像。生成的图像将带有Bob的水印。Alice或第三方可以对它们进行分析,看看图像是否是由使用生成式AI模型的Bob生成的。这通过两步来实现:1.联合训练两个卷积神经网络。一种将图像和随机消息编码为水印图像,另一种则从水印图像的增强版本中提取消息。目标是使编码和提取的...