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1.卷积神经网络(CNN)卷积神经网络在图像处理领域表现尤为突出。它通过卷积层提取图像的局部特征,并通过池化层降低特征的维度,从而减少计算量。CNN广泛应用于图像分类、目标检测和图像生成等任务。2.循环神经网络(RNN)循环神经网络适用于处理序列数据,如文本和时间序列。RNN通过循环连接使得网络能够记忆之前的信息,...
微美全息(NASDAQ:WIMI)研究基于深度卷积神经网络的增强现实动态...
深度卷积神经网络(DeepConvolutionalNeuralNetwork,简称DCNN)是一种特殊的神经网络结构,主要用于图像识别和计算机视觉任务。它是由多个卷积层、池化层和全连接层组成的,每个层都有一定数量的神经元。DCNN的核心思想是通过学习图像的特征来实现图像分类和识别。DCNN的卷积层是其最重要的组成部分,它使用卷积核对输入图像...
视野扩大271倍,上海理工大学开发超快卷积光学神经网络
卷积神经网络(CNN)凭借其出色的图像识别能力,在人工智能领域表现出色,尤其是在ChatGPT等平台中。近日,上海理工大学团队成功将CNN概念引入光学领域,实现卷积全光神经网络,为人工智能成像技术带来了革命性的进步。研究团队开发了一种超快卷积光学神经网络(ONN),该网络无需依赖光学记忆效应,即可实现对散射介质后方...
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和卷积神...
CV最新论文|3月11日 arXiv更新论文合集
摘要:无人机(UAV)捕获图像中的车辆检测在航空摄影和遥感方面具有广泛的应用。在无人机图像中,提出了许多用于车辆检测和跟踪的公共基准数据集。最近的研究表明,在对象上添加对抗性补丁可以欺骗训练有素的基于深度神经网络的目标检测器,从而给下游任务带来安全问题。然而,目前的公共无人机数据集可能忽略了高度、车辆...
30篇论文,就能掌握当今科技90%的知识!ILYA公布神级论文清单(上)
论文地址:httpsarxiv/pdf/1506.03134基于深度卷积神经网络的ImageNet图像分类文章《ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks》介绍了一项研究,其中作者AlexKrizhevsky、IlyaSutskever和GeoffreyE.Hinton(均来自多伦多大学)训练了一个大型深度卷积神经网络(CNN),用于对ImageNetLSVRC-...
...开发基于仿生模式识别(BPR)的卷积神经网络(CNN)图像分类技术方案
此外,微美全息(NASDAQ:WIMI)CNN-BPR图像分类技术特点是将卷积神经网络和仿生模式识别相结合,通过在高维特征空间中构建几何覆盖集来进行图像分类。相对于目前传统的CNN模型使用softmax函数进行分类,softmax函数容量有限,不能很好地处理复杂的分类问题,例如图像分类。此外,CNN模型不能充分利用高维特征空间的几何结构,因此不...
使用面部图像通过深度学习(卷积神经网络)建立插管难度分类人工...
目前,对于不熟悉气管插管的医生、住院医师和医护人员来说,需要一种客观的方法来评估紧急情况下的插管困难。人工智能(AI)由于其先进的性能,目前被广泛用于医学成像。我们旨在创建一个AI模型,使用卷积神经网络(CNN)从面部图像中对插管困难进行分类,该模型将患者的面部图像与实际插管难度联系起来。
使用卷积神经网络构建图像分类模型检测肺炎
使用卷积神经网络构建图像分类模型检测肺炎在本篇文章中,我将概述如何使用卷积神经网络构建可靠的图像分类模型,以便从胸部x光图像中检测肺炎的存在。肺炎是一种常见的感染,它使肺部的气囊发炎,引起呼吸困难和发烧等症状。尽管肺炎并不难治疗,但及时诊断是至关重要的。如果没有适当的治疗,肺炎可能会致命,特别是在儿童...
卷积神经网络在深度学习中新发展的5篇论文推荐
但是全自动腕关节软骨分割方法具有很高的临床价值,所以论文通过优化U-Net架构的深度和增加注意层(U-Net_AL),评估了U-Net架构的四种优变体的性能。并·将相应的结果与之前设计的基于patch的卷积神经网络(CNN)的结果进行比较。分割质量的评估基于使用几种形态学(2DDSC、3DDSC、精度)和体积指标与手动分割进行的比较...