几行代码稳定UNet ! 中山大学等提出ScaleLong扩散模型:从质疑...

一般来说,和ResNet以及Transformer结构相比,UNet在实际使用中「深度」并不深,不太容易出现其他「深」神经网络结构常见的梯度消失等优化问题。另外,由于UNet结构的特殊性,浅层的特征通过longskipconnection与深层的位置相连接,从而进一步避免了梯度消失等问题。那么反过来想,这样的结构如果稍不注意,会不会导致梯度过...

...MBTI 数据集、成都理工大学搭建 SCDUNet++ 模型进行滑坡测绘

成都理工大学的研究人员提出了一个名为SCDUNet++的语义分割模型,该模型结合了卷积神经网络(CNN)和Transformer的优势,增强了对滑坡特征的识别和提取,性能优于FCN,DeepLabv3+,Segformer等其他8个深度学习模型。该成果已发表于「InternationalJournalofAppliedEarthObservationandGeoinformation」。

迁移学习帮大忙!成都理工大学搭建 SCDUNet++ 模型进行滑坡测绘

为此,成都理工大学的研究人员提出了一个名为SCDUNet++的语义分割模型,该模型结合了卷积神经网络(CNN)和Transformer的优势,增强了对滑坡特征的识别和提取,性能优于FCN,DeepLabv3+,Segformer等其他8个深度学习模型,在IoU方面提高了1.91%至24.42%,在F1方面提高了1.26%至18.54%。该成果...

高颜值下游戏生产力全能!影驰RTX 4090D星曜显卡评测:4K画质全开通杀

通过影驰RTX4090D星曜显卡的第四代TensorCore加速,拿下了4519总分,StableDiffusion1.5的UNET(神经网络架构)速度最高可达74.835it/s,平均只需1.383秒就能生成一张图像。此轮测试的是基于SDXL(FP16)的AIImageGenerationBenchmark,在这个过程中每批次会生成1张图像,总共会创建16幅图像,分辨率提升到1024×102...

抛弃高精度地图旧模式,走向视觉感知新时代?

??语义分割:对图像中的每个像素进行分类,识别出道路、车道线、障碍物等。常用的语义分割模型包括UNet、DeepLab等。循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)RNN和LSTM用于处理序列数据,如视频帧序列。LSTM能够捕捉时间序列中的长期依赖关系,在自动驾驶中用于行为预测和轨迹规划。

国能日新申请天气预报订正专利,能够降低数值模式预报结果的偏差

金融界2024年1月13日消息,据国家知识产权局公告,国能日新科技股份有限公司申请一项名为“基于改进UNet神经网络的天气现象预报订正方法“,公开号CN117391139A,申请日期为2023年11月(www.e993.com)2024年11月10日。

酷睿i9+RTX 4070仅有1.53kg!七彩虹源N14全能本评测

通过RTX4070笔记本电脑GPU的第四代TensorCore加速,得到了1133的总分,StableDiffusion1.5的UNET(神经网络架构)速度达到了18.506it/s,可平均5.5秒就生成一张图像。五、屏幕、内存和硬盘:99%P3色域显示效果优秀顺序可实现6.9GB/s读取——屏幕

酷睿i9+RTX 4070仅1.53kg!七彩虹源N14评测:时隔14年的诚意之作

通过RTX4070笔记本电脑GPU的第四代TensorCore加速,得到了1133的总分,StableDiffusion1.5的UNET(神经网络架构)速度达到了18.506it/s,可平均5.5秒就生成一张图像。五、屏幕、内存和硬盘:99%P3色域显示效果优秀顺序可实现6.9GB/s读取——屏幕

迎接未来PC的拐点 英特尔Meteor Lake处理器详解

NPU集成两个神经计算引擎，可以共同处理单一工作负载或各自处理不同工作负载。在神经计算引擎中，主要集成推理管道、SHAVE??DSP两个组件。推理管道：高能效计算的核心驱动因素，通过最大限度地减少数据移动并利用固定功能运作来处理常见的大计算量任务，可以在神经网络执行中实现高效节能。绝大多数计算发生在推理管道上，...

字节跳动这项研究火了:基于残差UNet架构 ,一键分离伴奏和人声

接下来,该研究介绍了一个具有143层的残差UNet。在构建具有数百层的残差UNet时,他们使用残差编码器块(REB)和残差***块(RDB)来增加网络深度。图3显示了残差UNet架构,其中使用了6个REB和6个RDB。每个REB由4个残差卷积块(RCB)组成,如图4(a)所示。每个RCB由两个卷积层组...