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  Keras实施MnasNet

  让我们探索一种名为MnasNet的移动平台感知神经网络架构搜索算法。MnasNet由GoogleBrain团队开发。在这里，我们将回顾论文的主要贡献，应用的方法，最后，快速实现Keras中的最终模型。在此之前，让我们了解这种模型背后的动...

  2024-09-12 btikc 技术文章 9 ℃ 0 评论
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  百度EdgeBoard为AI推理实现更强大的算力

  背景介绍数据、算法和算力是人工智能技术的三大要素。其中，算力体现着人工智能(AI)技术具体实现的能力，实现载体主要有CPU、GPU、FPGA和ASIC四类器件。CPU基于冯诺依曼架构，虽然灵活，却延迟很大，在推理和训练过程中主要完成其擅长...

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  UNeXt:基于 MLP 的快速医学图像分割网络

  UNeXt是约翰霍普金斯大学在2022年发布的论文。它在早期阶段使用卷积，在潜在空间阶段使用MLP。通过一个标记化的MLP块来标记和投影卷积特征，并使用MLP对表示进行建模。对输入通道进行移位，可以专注于学习局部依赖性。UNeXt...

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  在小数据集上降低VIT与卷积神经网络之间差距

  来源：DeepHubIMBA本文约1500字，建议阅读5分钟论文提出了动态混合视觉变压器(DHVT)来增强这两种感应偏差。...

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  YOLO算法改进Backbone系列之MogaNet

  卷积神经网络（ConvNets）一直是计算机视觉的首选方法。受灵长类视觉系统的启发，卷积层可以对具有区域密集连接和平移等方差约束的观测图像的邻域相关性进行编码。通过交错分层，ConvNets获得了被动增加的感受野，并善于识别潜在的语义模式。...

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  YOLOAir:Make the improvement of YOLO model faster，more convenient

  YOLOAir...

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  DHVT:小数据集上降低VIT与CNN之间差距，解决从零开始训练的问题

  VIT在归纳偏置方面存在空间相关性和信道表示的多样性两大缺陷。所以论文提出了动态混合视觉变压器(DHVT)来增强这两种感应偏差。在空间方面，采用混合结构，将卷积集成到补丁嵌入和多层感知器模块中，迫使模型捕获令牌特征及其相邻特征。在信道方面，...

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  汇总|实时性语义分割算法(全)

  作者：明泽Danny来源：公众号|计算机视觉工坊（系投稿）我们在上篇—...

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  YOLO跌落神坛?Mamba YOLO干翻YOLO系列模型!

  0.这篇文章干了啥？...

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  如何将卷积神经网络应用在一维时间序列数据上?

  这篇是ICLR上用TCN来做一般的时间序列分析的论文，在Rebuttal之后的分数为888，算得上是时间序列领域相关的论文中最高分那一档了。本文提出了一个ModernTCN的模型，实现起来也很简单，所以我后面附上了模型的代码实现。...

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