【深度学习】6种卷积神经网络压缩方法
3N网络一个典型的模块是由卷积(Conv)->批标准化(BNorm)->激活(Activ)->池化(Pool)这样的顺序操作组成的。对于异或神经网络,设计出的模块是由批标准化(BNorm)->二值化激活(BinActiv)->二值化卷积(BinConv)->池化(Pool)的顺序操作完成。这样做的原因是批标准化以后,保证了输入...
Yann LeCun:ViT慢且效率低,实时图像处理还得看卷积
这时要么使用卷积,要么使用共享权重对ViT进行修补和处理,这在本质上还是卷积。因此,谢赛宁表示,有那么一刻自己意识到卷积网络不是一种架构,而是一种思维方式。这一观点得到了YannLeCun的认可。谷歌DeepMind研究者LucasBeyer也表示,得益于常规卷积网络的零填充,自己很确定「卷积ViT」(而不是ViT+...
卷积神经网络(CNN)基础知识整理
下面这张动图,很好地展示了图像卷积计算的过程,原始图像有RGB三个通道channel1-3,对应有3个卷积核Kernel1-3,每一个通道的图片与对应的卷积核做乘加运算,每个通道得到的数值再相加,加上总体的偏置Bias得到特征图(featuremap)里面的一个值。下面这个图是一个立体的展示。4kernel与featuremap这里面第一个...
后Sora时代,CV从业者如何选择模型?卷积还是ViT,监督学习还是CLIP...
因为计算机视觉模型已变得越来越复杂,从早期的ConvNets到VisionTransformers,可用模型的种类已大幅增加。同样,训练范式也从ImageNet上的监督训练发展到自监督学习和像CLIP这样的图像-文本对训练。ImageNet并不能捕捉到不同架构、训练范式和数据所产生的细微差别。如果仅根据ImageNet准确率来判断,具有...
手撕CNN:综述论文详解卷积网络的数学本质
3卷积网络的学习3.1前馈推断过程卷积网络的前馈传播过程可以从数学上解释为将输入值与随机初始化的权重相乘,然后每个神经元再加上一个初始偏置项,最后对所有神经元的所有乘积求和以馈送到激活函数中,激活函数对输入值进行非线性变换并输出激活结果。
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10月17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》...
卷积神经网络(CNN):如何高效的识别图像?
上文介绍了神经网络的基础概念,今天我们在神经网络的基础上,看看卷积神经网络(CNN)是如何完成图像识别任务的。一、图像识别的痛点问题在CNN出现之前,图像识别有两个大难题:图像需要处理的数据量太大:图片是由像素构成的,每个像素又由颜色(R、G、B三个数值)构成,用720p的手机摄像头随便拍张照片,就是1280*720...
DeepMind:谁说卷积网络不如ViT?
深度学习的早期成功可归功于卷积神经网络(ConvNets)的发展。近十年来,ConvNets主导了计算机视觉基准测试。然而近年来,它们越来越多地被ViTs(VisionTransformers)所取代。很多人认为,ConvNets在小型或中等规模的数据集上表现良好,但在那种比较大的网络规模的数据集上却无法与ViTs相竞争。
深度学习|掌握经典:深入学习卷积神经网络架构的必要性
在深度学习和计算机视觉领域,卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,简称CNN)无疑是最为经典且应用广泛的网络架构之一。本文将探讨学习经典的卷积网络架构的重要性,并阐述其在实际应用和研究中的深远影响。一、历史背景与重要性卷积神经网络起源于上世纪90年代,但真正获得突破性进展是在2012年,多伦多大学的深度学...
无需训练,这个新方法实现了生成图像尺寸、分辨率自由
1、空洞卷积保证跨分辨率下的结构一致性扩散模型的去噪网络通常是在特定分辨率的图像或潜在空间上训练的,这个网络通常采用U-Net结构。作者的目标是在推理阶段使用去噪网络的参数生成分辨率更高的图像,而无需重新训练。为了避免推理分辨率下的结构失真,作者尝试在默认分辨率和高分辨率之间建立结构一致性。对于U-Net...