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MLP也就是多层感知机。多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)也叫人工神经网络(ANN,Artificial Neural Network),除了输入输出层,它中间可以有多个隐层,最简单的MLP只含一个隐层,即三层的结构。
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标准预处理功能:图像增强、腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、滤波、傅立叶变换(频域空间域转换)、距离变换、差分、等
GO-Surf: 用于快速、高保真RGB-D表面重建的神经特征网格优化
GO-Surf使用多级特征网格和两个浅层MLP解码器。给定一个沿射线的采样点,每个网格通过三线插值进行查询。多级特征被串联并解码为SDF,并用于计算样本...
用于快速高保真RGB-D表面重建的神经特征网格优化的GO-Surf
我们提出了GO-Surf,一种直接的特征网格优化方法,用于从RGB-D序列中准确和快速地重建表面。
这项研究使用了基于MLP的架构,团队发现精心设计的MLP网络已经可以实现与最先进方法相当的性能。然而,MLP网络的预测运动可能包含抖动伪影。
ADS算法的典型系统分层架构一般包括传感层,感知层,定位层,决策层(预测+规划)和控制层。
我们提出了NICE-SLAM,一个密集的RGB-D SLAM系统,它具有实时性、可扩展性、预测性和对各种挑战性场景的鲁棒性。
为了能够深入解读Tesla上述的这些设计理念,本文从ADAS感知算法演进和工程化需求的角度,首先来重点介绍Tesla于2021年底发布的用来改进原有Hy...
SiamFC:用于目标跟踪的全卷积孪生网络 fully-convolutional siamese networks for object tracking
原文链接 SiamFC网络 图中z代表的是模板图像,算法中使用的是第一帧的ground truth;x代表的是search region,代表在后面的待...
对于几个预先训练的扩散模型,作者研究了网络中执行逆扩散过程马尔可夫步骤的中间激活。
NLP一个重要的范式包括在通用领域数据上的大规模预训练和在特定任务或者领域上的微调。
传统的HOI范式倾向于以多阶段的方式来解决这个有挑战性的复杂问题,即先执行object detection,再执行动作关系的分类,这种范式需要繁重的后处...
随着BERT、GPT等预训练模型取得成功,预训-微调范式已经被运用在自然语言处理、计算机视觉、多模态语言模型等多种场景,越来越多的预训练模型取得了优异的效果。
如何将Flax/JAX模型转换为TFLite并在原生Android应用中运行呢
JAX 是一个与 NumPy 类似的内容库,由 Google Research 部门专为实现高性能计算而开发。JAX 使用 XLA 针对 GPU 和 T...
我们的神经编码量在发送到MLP解码器时与像素颜色相结合。保留这种微调的设计仍然有效,但会导致重建总是依赖于三个输入。
UNet及其最新的扩展如TransUNet是近年来领先的医学图像分割方法。然而,由于这些网络参数多、计算复杂、使用速度慢,因此不能有效地用于即时应用中的...
其中关于分割有两个部分,Image segmentation I 在 Part IV, 而 Image segmentation II 在 Part V。
美图影像研究院(MT Lab)与新加坡国立大学提出高效的 MLP(多层感知机模型)视频主干网络,用于解决极具挑战性的视频时空建模问题。
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