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標簽 > 卷積網絡
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經典卷積網絡模型在深度學習領域,尤其是在計算機視覺任務中,扮演著舉足輕重的角色。這些模型通過不斷演進和創(chuàng)新,推動了圖像處理、目標檢測、圖像生成、語義分割...
視覺Transformer的一般結構如圖2所示,包括編碼器和解碼器兩部分,其中編碼器每一層包括一個多頭自注意力模塊(self-attention)和一個...
2024-04-03 標簽:解碼器神經網絡Transformer 4998 0
引言 草原生態(tài)系統(tǒng)促進經濟社會可持續(xù)發(fā)展、計劃到2025年和2035年 草原綜合植被蓋度要分別達到57%和60%以 上,但目前部分區(qū) 域的草原生態(tài)系統(tǒng)承...
基于八叉樹形式的三維卷積網絡數(shù)據(jù)中學習表征
1 前言 大多數(shù)現(xiàn)有的3D網絡架構通過稠密且規(guī)則的三維體素網格來代替2D像素陣列,并使用3D卷積和池化操作來處理該網格。然而,對于稠密的三維數(shù)據(jù),計算和...
2023-08-21 標簽:3D數(shù)據(jù)三維 1229 0
介紹一種自動駕駛汽車中可行駛區(qū)域和車道分割的高效輕量級模型
本文介紹了TwinLiteNet:一種自動駕駛汽車中可行駛區(qū)域和車道分割的高效輕量級模型。語義分割是自動駕駛中理解周圍環(huán)境的一項常見任務。
2023-08-03 標簽:嵌入式系統(tǒng)FPS自動駕駛 1677 0
與以往基于學習的視覺定位算法的區(qū)別在于:以前的方法往往需要數(shù)小時或數(shù)天的訓練,而且每個新場景都需要再次進行訓練,使得該方法在大多數(shù)應用程序中不太現(xiàn)實,所...
與以往基于學習的視覺定位算法的區(qū)別在于:以前的方法往往需要數(shù)小時或數(shù)天的訓練,而且每個新場景都需要再次進行訓練,使得該方法在大多數(shù)應用程序中不太現(xiàn)實,所...
卷積操作主要針對圖像進行運算,我們常見的RGB即為三通道的二維圖像,那么就可以通過一個一維數(shù)組存儲所有的數(shù)據(jù),再按照不同的布局去索引對應的數(shù)據(jù),現(xiàn)在主要...
2D CNN 使用大卷積代替小卷積,增大了卷積核的感受野,捕獲到的特征更偏向于全局,效果也得到了提升,這表明較大的 kernel size 很重要
自單細胞測序技術橫空出世以來,由于其可以將測序縮小到單個細胞的單位內進行,對于更加全面精確地了解生物基因表達情況具有重要意義。
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