今年这个方向在人工智能顶会上火得不行!(赠CV系列课程+书籍)
数据集:CIFAR-10数据集链接:httpcs.toronto.edu/~kriz/cifar.html8、图像着色图像着色是一种为照片增添样式或对照片应用多种方法的技术。图像着色的一个流行项目是使用OpenCV转换黑白图像。该项目的目的是通过获取输入灰度图像来生成表示语义颜色和色调的输出彩色图像。数据集:图像着色数据集链接:ht...
可解释性终极追问,什么才是第一性解释?20篇CCF-A+ICLR论文给你答案
上述的两阶段现象广泛存在于不同结构的神经网络训练于不同任务上的不同数据集的训练过程中。我们在图像数据集(CIFAR-10数据集、MNIST数据集、CUB200-2011数据集(使用从图片中裁剪出来的鸟类图像)和Tiny-ImageNet数据集)上训练了VGG-11/13/16和AlexNet。我们在SST-2数据集上训练了用于情感语义分类...
CV最新论文|1月10日 arXiv更新论文合集
然而，对抗性训练领域落后，主要集中在ResNet-50等小模型大小，以及CIFAR-10等微小和低分辨率数据集。为了弥合这一转型差距，本文通过对抗性训练进行了现代重新审视，研究了其大规模应用时的潜在好处。此外，我们还引入了一种高效且有效的训练策略，以可承受的计算成本实现使用巨型模型和网络规模数据的对抗性训练。
ICLR 2024 | NUS尤洋团队联合MIT/上海AI Lab等提出首个无损数据集...
通过应用这一思想,作者提出了第一个可以在高/低压缩率皆能保持有效的数据集蒸馏算法,并首次实现了无损数据集蒸馏,将CIFAR-10,CIFAR-100压缩到了原数据集的1/5大小而不对训练ConvNet造成性能损失。参考文献[1]Datasetdistillationbymatchingtrainingtrajectories.InCVPR,2022.[2]Acloserlookat...
比Stable Diffusion便宜118倍!1890美元训出11.6亿参数高质量文...
由于SA1B不提供真实的字幕,这里使用LLaVA模型生成的合成字幕。作者还在大规模训练中添加了两个包含1500万个图像文本对的合成图像数据集:JourneyDB和DiffusionDB。对于小规模消融,研究人员通过从较大的COYO-700M数据集中对10个CIFAR-10类的图像进行二次采样,构建了一个名为cifar-captions的文本到图像数据集。
清华首款AI光芯片登上Science,全球首创架构迈向AGI
在CIFAR-10数据集中,具有四个分布式层的「太极」实现了与16层电子VGG-16网络相当的精度(www.e993.com)2024年11月11日。图1.「太极」:一个配备分布式计算架构的大规模光子芯片,专为百万神经元级芯片网络模型设计图1(B)中展示了「太极」芯片,包括用于大规模输入和输出数据的双衍射单元,以及用于可重构特征嵌入和硬件多路复用的MZI阵列的可调...
如何高效率训练卷积神经网络
数据训练如前所述,在训练过程中,会为网络提供标有正确对象类别(如汽车、轮船等)的图像。在该示例中,采用了已有的CIFAR-10数据集。在实践中,人工智能的应用可能不仅局限于识别猫、狗和汽车。例如,如果必须开发一种新的应用来检测生产过程中螺丝钉的质量,那么也必须使用好螺丝钉和坏螺丝钉的训练数据来训练网络。创...
【深度学习】PyTorch训练一个CNN分类器
在这个教程中,我们使用CIFAR10数据集,它有如下10个类别:’airplane’,’automobile’,’bird’,’cat’,’deer’,’dog’,’frog’,’horse’,’ship’,’truck’。这个数据集中的图像大小为3*32*32,即,3通道,32*32像素。训练一个图像分类器
不用卷积,也能生成清晰图像,华人博士生首次尝试用两个Transformer...
研究者在CIFAR-10数据集上对比了TransGAN和近来基于卷积的GAN的研究,结果如下表5所示:如上表5所示,TransGAN优于AutoGAN(Gong等人,2019),在IS评分方面也优于许多竞争者,如SN-GAN(Miyato等人,2018)、improvingMMDGAN(Wang等人,2018a)、MGAN(Hoang等人,2018)。TransGAN仅...
基于忆阻器的感存算一体技术研究进展
另外,Xue等[25]在2019年采用55nm工艺制造了1Mb的1T1R阵列,在FPGA的控制下,可有效进行CNN运算,对CIFAR-10数据集的计算精度达到了88.52%,芯片结构如图6所示。在二值化条件下运算时能耗为53.17TOPS/W,多值化条件下处理能耗为21.9TOPS/W,能耗十分优越。