叶华山博士详解:深度学习如何革新图像处理领域
卷积神经网络是一种特别为处理图像数据设计的深度学习架构,已经证明在图像分类、物体检测、图像生成等方面效果卓越。卷积神经网络的基本组件包括:卷积层:这是CNN的核心,负责检测图像中的各种特征。通过滑动卷积核来识别图像的局部特征,例如边缘、纹理和形状等。网络可以使用多个卷积核来检测图像中的多种特征。池化层:...
超万字实录详解如何打造“好用”的自动驾驶智能芯片算法工具链
所以我们现在通过这两点可以看到,在卷积神经网络的计算里面有一个非常鲜明的特点,涉及到大量的基础计算,以乘加为主,量会特别大。现在我们看到了一个明显的趋势就是未来Transformer的方案升级。Transformer确实给计算架构带来了一些鲜明的挑战,但是从刚刚分析的计算特点的角度来说,至少在智驾领域上的应用,主要的计算量贡...
卷积神经网络(CNN)基础知识整理
1卷积神经网络既然叫卷积神经网络,这里面首先是卷积,然后是神经网络,是2者的一个结合,卷积这个概念实际上来自于信号处理领域,一般是对2个信号进行卷积运算,见下图:神经网络,这是机器学习的元老,是对人脑神经元工作机制的模拟,每个神经元是一个计算单元,输入的数据与权重进行相乘、求和,再加上偏置,得到的数据再经...
CNN卷积+Transformer打造DETR视觉模型
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种深度学习模型,主要通过在输入数据上应用卷积操作和池化操作来提取特征,然后通过全连接层进行分类或回归任务。CNN在图像识别、目标检测和语义分割等任务中取得了巨大成功。Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习模型,最初用于自然语言处理任务。Transformer模型...
PNAS速递:揭示图卷积神经高效的原因
图神经网络(GNN)最近在天气预报、预测颗粒材料中的力或理解生物分子等各种问题上取得了令人印象深刻的成果。它们已经成为具有关系信息的数据集事实上的机器学习模型,例如蛋白质图中的交互或社交网络中的友谊。这些成功案例引发了一波针对更多样、更强大图网络架构的研究浪潮,例如图卷积神经网络(GCN)。但截止目前,研究...
8000字干货说清楚AI产品经理必修的“神经网络”
例如,在图像识别领域,基于卷积神经网络(CNN)的图像分类模型,能够在海量图像中准确识别出不同物体(www.e993.com)2024年8月6日。这项技术在人脸识别、医学影像分析等方面都带来了巨大便利。3.端到端学习的高效性当我们用传统方法解决问题时,通常需要多个步骤,比如先处理原始数据、提取特征,然后再应用模型进行预测,最后根据预测输出结果。
十大计算机视觉模型|算法|卷积|大模型|神经网络_网易订阅
1.AlexNet:AlexNet是深度学习领域的里程碑之一,由AlexKrizhevsky等人提出。它是一个深度卷积神经网络,通过多层卷积和池化层提取图像特征,并通过全连接层进行分类。AlexNet在2012年的ImageNet图像识别挑战赛上取得了重大突破。2.VGGNet:VGGNet是由KarenSimonyan和AndrewZisserman提出的深度卷积神经网络。它的特点是...
特斯联研发新突破 Transformer架构中的动态一元卷积神经网络
近日,特斯联首席科学家、特斯联国际总裁邵岭博士及其合作团队发表最新研究成果,探索将卷积神经网络(ConvNets)的优势与Transformer架构相结合的并行设计方法。该研究成果可广泛应用于多模态学习、图像分类、图像分割、图像检索等场景,并能够有效提升模型在计算机视觉任务中的性能、提供更佳的灵活度,改善医疗诊断、自动驾驶等现实...
特斯联研发新突破 Transformer架构中的动态一元卷积神经网络
近日,特斯联首席科学家、特斯联国际总裁邵岭博士及其合作团队发表最新研究成果,探索将卷积神经网络(ConvNets)的优势与Transformer架构相结合的并行设计方法。该研究成果可广泛应用于多模态学习、图像分类、图像分割、图像检索等场景,并能够有效提升模型在计算机视觉任务中的性能、提供更佳的灵活度,改善医疗诊断、自动驾驶等现实...
特斯联研发新突破 Transformer架构中的动态一元卷积神经网络
近日,特斯联首席科学家、特斯联国际总裁邵岭博士及其合作团队发表最新研究成果,探索将卷积神经网络(ConvNets)的优势与Transformer架构相结合的并行设计方法。该研究成果可广泛应用于多模态学习、图像分类、图像分割、图像检索等场景,并能够有效提升模型在计算机视觉任务中的性能、提供更佳的灵活度,改善医疗诊断、自动驾驶等现实...