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利用Transformer和CNN 各自的优势以获得更好的分割性能
概述 在这篇论文中,提出了一种新的医学图像分割混合架构:PHTrans,它在主要构建块中并行混合 Transformer 和 CNN,分别从全局和局部特...
2022-11-05 标签:数据集cnnTransformer 6457 0
Visual recognition 模型通常只能预测一组固定的预先确定的目标类别,这限制了在现实世界的可扩展能力,因为对于新的视觉概念类别和新的任务领...
PRVR任务旨在从大量未剪辑的长视频中检索出与查询文本部分相关的对应视频。若一个未经剪辑的长视频中存在某一片段与给出的查询文本相关,则认为该长视频与给出...
机器视觉(Machine Vision)是人工智能领域中发展迅速的一个重要分支,目前正处于不断突破、走向成熟的阶段。 一般认为机器视觉是通过光学装置...
深度学习与图神经网络学习分享:CNN经典网络之-ResNet
深度学习与图神经网络学习分享:CNN 经典网络之-ResNet resnet 又叫深度残差网络 图像识别准确率很高,主要作者是国人哦 深度网络的退化问题...
如果图像数据集具有丰富的基于纹理的特征,如果将额外的纹理特征提取技术作为端到端体系结构的一部分,则深度学习技术会更有效。
特征扭曲是光流估计的核心技术,然而扭曲过程中由遮挡区域引起的模糊性是一个尚未解决的主要问题。图像扭曲导致遮挡区域的模糊,在特征扭曲过程中也存在同样的问题...
Vision Transformers比基于CNN的模型更具有潜力
对于两个长度不同的特征向量,很难衡量它们的相似性。因此,作者提出了一种特殊的度量,中心核对齐(CKA),整个论文中都在使用这个。假设X和Y是m个不同样本...
用图神经网络(GNN)做CV的研究有不少,但通常是围绕点云数据做文章,少有直接处理图像数据的。其实与CNN把一张图片看成一个网格、Transformer...
基于DINO知识蒸馏架构的分层级联Transformer网络
在本文的网络设计中,训练阶段首先会训练第一阶段的 Transformer 网络来得到一个有较好表征能力的特征生成器,随后再引入池化操作,加上二三阶段 T...
简单讲就是小batch 先不带梯度推理保存结果,再带梯度推理计算loss,但是需要重复推理,浪费了训练时间。
AI开发平台Vitis AI 2.5让AI加速体验更上一层楼 Vitis AI新功能概述
Vitis AI 2.5 的模型库增加了广受欢迎的NLP及更多 CNN 模型,例如 Bert-base,Vision Transformer、端到端 O...
CNN 是多层感知器的正则化版本。多层感知器通常表示全连接网络,即一层中的每个神经元都连接到下一层中的所有神经元。这些网络的“完全连通性”使它们容易过度...
经过了前面的开胃菜,项目正式开始。一步步讲解这个模型怎么玩起来的。从C 到 matlab 到 FPGA ,三个平台联合起来完成这个 由 RTL 实现 C...
作者:stark 近些年来随着科学技术的不断进步,人工智能(AI)正在逐步从尖端技术变得普及。人工智能的发展涉及物联网、大规模并行计算、大数据以及深度学...
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