上海专家开发超快速的卷积光学神经网络,助力人工智能成像
澎湃新闻(thepaper)记者6月17日获悉,由上海理工大学智能科技学院张启明教授,智能科技学院、张江实验室光计算所顾敏院士领衔的研究团队,开发了一种超快速的卷积光学神经网络(ONN),这一技术在无需依赖光学记忆效应的情况下,实现了对散射介质后的物体进行高效、清晰的成像。这不仅是对传统光学成像技术的一次颠覆,...
Light | 卷积神经网络辅助的高分辨超构偏振分析仪
卷积神经网络辅助提高测量精度、速度和鲁棒性。为提升偏振测量的精度和鲁棒性,研究人员提出了一种卷积神经网络架构,如图2所示,输入为基于模拟和实验焦面分布的数据增强,包含了噪声、图片拉伸旋转等操作,可显著提升实际应用中的鲁棒性。经过6层连续的卷积层,输入图片中隐藏的特征可被提取出来,再经过连接层转化为输出的斯...
目标检测新SOTA:YOLOv9问世,新架构让传统卷积重焕生机
此外,该研究还提出了一个新的网络架构GELAN(如下图所示),具体而言,研究者把CSPNet、ELAN这两种神经网络架构结合起来,从而设计出兼顾轻量级、推理速度和准确性的通用高效层聚合网络(generalizedefficientlayeraggregationnetwork,GELAN)。研究者将最初仅使用卷积层堆叠的ELAN的功能泛化到可以使用任何计算块的...
...北大林宙辰团队提出具有万有逼近性质的神经网络架构的设计方法
为了解决这个问题,北京大学林宙辰教授团队提出了一种易于操作的基于优化算法设计具有万有逼近性质保障的神经网络架构的方法,其通过将基于梯度的一阶优化算法的梯度项映射为具有一定性质的神经网络模块,再根据实际应用问题对模块结构进行调整,就可以系统性地设计具有万有逼近性质的神经网络架构,并且可以与现有大多数基于模块的...
横空出世!引领多模态产业革命!Sora技术深度解析
1)卷积神经网络由于架构限制,存在分辨率与长宽比约束,输入与输出的结果均需调整至标准化大小,可能产生性能损失与效率低下等问题。2)U-Net的去噪模型在处理视频数据时,需额外加入一些和时间维度有关的操作,比如时间维度上的卷积、自注意力。在该过程涉及到时间注意力块嵌入位置问题,因而或较难处理长视频较多帧数的时...
PNAS速递:揭示图卷积神经高效的原因
利用本文分析,可以进一步提高异质数据集上图卷积网络模型的性能(www.e993.com)2024年8月6日。图1在具有不同噪声水平的数据集上,针对不同图神经网络架构、不同损失(有或没有显式正则化)的双下降泛化。任务为节点分类,红色为测试误差,黑色为测试准确性。编译|刘培源原标题:《PNAS速递:揭示图卷积神经高效的原因》...
GPU:AI服务器关键技术及核心
融合注意力机制与神经网络的三维点云分类算法一种通用型卷积神经网络加速器架构研究商用交换芯片国产替代加速(2024)计算机专题:鸿蒙生态加速发展2024年人形机器人专题策略:量产渐行渐近,未来不远供需端双击推进AIPC产业发展(2024)2024年AI智算产业趋势展望...
OpenCV分享:从新手到专家,计算机视觉工程师的成长指南
除了卷积神经网络的空间层次结构之外,我们同时有深度学习,包括各种架构,如自动编码器,生成式对抗网络和循环神经网络,可用于图像生成,风格转移和视频分析等复杂任务。5.6特征提取特征提取是识别图像中的关键点或特征,如边缘和角,并找到不同图像之间的对应关系。这对于对象识别、运动跟踪和全景拼接等任务至关重要。
前沿综述:面向复杂系统建模的多模态图学习
二、图神经网络用于多模态图学习深度学习已经为多模态学习开创了诸多融合方法。例如,循环神经网络(RNN)与卷积神经网络(CNN)的结构成功地相结合,用于视频描述问题中声音和图像信息的融合。最近,生成模型在语言相关及基于物理的多模态数据上也被证明非常精确。这些模型基于编码器-解码器框架,在编码器中,组合后的架构同时...
亿万富翁找回失散 25 年儿子,背后的人脸识别技术太牛了!
卷积神经网络带来飞跃在2010年前后,基于卷积神经网络的深度学习技术,让人脸识别技术再出现飞跃。卷积神经网络是一种模仿生物视觉建立的神经网络,它本身的架构就非常擅长处理图像信息。人们在卷积神经网络基础上进行各种优化,能够根据需要提取出画面上不同类型的信息,比如光线明暗,线条轮廓等等,从而对图片做出综合判断。