综述:超图计算|算法|拓扑|大模型|神经网络_网易订阅
除了上述方法外,超图结构压缩和知识蒸馏是提高超图计算效率的两种极具前景的方法。通过使用超图同构[47],我们可以分析结构等价性以减少求解器空间的维度。在超图知识蒸馏方面,可以利用一种拓扑感知的蒸馏方法[48],将复杂的高阶关系注入推理高效的浅层网络模型,从而加速计算。4.超图计算的应用最近,在生命科学和计算...
计算机视觉十大算法:从图像识别到目标追踪,视觉世界的壮丽进化
特征检测和描述在目标跟踪、图像配准等领域有着重要的应用。7.图像分割(ImageSegmentation)图像分割是将图像划分成若干个具有独立特征的区域的过程。它在计算机视觉中具有重要的意义,能够帮助实现目标检测、图像识别等任务。图像分割算法有很多种,如基于阈值的方法、基于边缘的方法等。8.目标检测(ObjectDetection...
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:超分辨率(SR)通过从低分辨率图像重建高分辨率图像。卷积神经网络(CNN)和窗口注意力方法是典型SR模型的两大主要类别。然而,这些方法都存在刚性问题:在两种操作中,每个像素都收集相同数量的邻近像素,削弱了其在SR任务中的有效性。作为替代方案,我们利用图的灵活性,提出了图像处理图神经网络(IPG)模型,以打破以往SR...
OpenAI扬长而去,国内大模型陷入“冰火两重天”
面对人体复杂的器官和组织结构,在微调预训练过程中,开发者们还需要在训练中不断通过卷积神经网络(CNN)提取图像特征,并针对不同模态定制特征提取器,然后在下个阶段进行不同层次的特征融合。“早期要在数据输入阶段进行文本融合,中期则是图像融合,后期则要在初步分类后对多模态进行双向融合。”该从业者称,要实现丝滑...
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。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...
嘉和美康(北京)科技股份有限公司 关于2023年年度报告的 信息披露...
安德医智拥有较强技术实力(www.e993.com)2024年9月17日。在核心技术方面,拥有自主研发的数据安全的加密算法、基于深度学习的医学图像配准方法、基于半监督自学习的小样本图像分割方法、基于影像+临床的CDSS方法、基于图像补全的肿瘤图像脑区分割方法等5项核心技术,均可达到国内领先水平。
万字综述,Transformer架构在脑科学与脑疾病中有何应用?| 追问观察
这种方法有助于保持本地信息的相关性和一致性。在本节中,我们将讨论Transformer模型在神经影像分析中的各种应用。这些应用涵盖一系列领域,包括区域检测、图像重建、图像配准、诊断、预后和大脑年龄估计。(具体细节请参考论文原文)区域检测涉及自动识别和定位医学图像中的脑组织、异常解剖结构和病变的过程。该方法广泛应用...
爆火Sora背后的技术,一文综述扩散模型的最新发展方向
这种方法的基本思想是在现有的2D结构中添加时间层,以此来模拟视频帧之间的连续性和依赖关系。相关的工作展示了如何利用视频扩散模型来生成动态内容,例如Make-A-Video、AnimatedDiff等模型。更具体地,RaMViD模型使用3D卷积神经网络扩展图像扩散模型到视频,并开发了一系列视频特定的条件技术。
脑科学能用Transformer做什么?
目前对于图像配准的研究主要分为位移场配准和微分同胚配准方法。1.位移场配准(displacementfieldregistration):它的目标是找到两幅或多幅图像之间的空间变换关系,以便将它们对齐。例如,研究人员使用SwinTransformer构建了仿射变换网络(TransMorph),实现了高效的图像变换。该模型利用混合的Transformer-ConvNet架构建立...
具有神经形态谐振器网络的视觉里程计
在VO设置中,相机在移动。因此,场景是动态的,网络在每次迭代中接收到不同的输入。相应地,共振器网络不会保持静态,而是跟随输入。每个连续的输入帧通常与前一帧非常相似。共振器网络利用其先前状态信息快速解决新图像的图像配准。[23]中的方法使用了一种生成模型的公式化,其中图像被表示为VSA向量乘积的和。和中的...