計(jì)算機(jī)視覺(jué)如何在復(fù)雜環(huán)境中進(jìn)行有效感知

近年來(lái)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)在智能交通系統(tǒng)（ITS）和自動(dòng)駕駛（AD）中的應(yīng)用逐漸轉(zhuǎn)向深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。雖然在基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上的性能似乎有所改善，但在研究中還沒(méi)有充分...

2022-12-22 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)自動(dòng)駕駛 1062 0

通過(guò)場(chǎng)景l(fā)andmark做定位的新思路（CVPR 2022）

與大多數(shù)landmark通?？梢?jiàn)的人體姿態(tài)估計(jì)不同，由于相機(jī)視野有限并且無(wú)法同時(shí)觀察場(chǎng)景的不同部分，相機(jī)姿態(tài)估計(jì)任務(wù)中大多數(shù)場(chǎng)景l(fā)andmark不會(huì)同時(shí)...

2022-12-16 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法cnn 1077 0

人工智能中訓(xùn)練和推理的區(qū)別是什么，需要關(guān)注哪些要點(diǎn)

我們?cè)趯W(xué)習(xí)人工智能時(shí)常會(huì)遇到訓(xùn)練（Training）和推理（Inference）兩個(gè)概念，這是人工智能實(shí)現(xiàn)的兩個(gè)環(huán)節(jié)。今天我們一起討論一下以下兩個(gè)問(wèn)題。

2022-12-16 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能 2.9萬(wàn) 0

PEMN：參數(shù)集約型掩碼網(wǎng)絡(luò)

來(lái)自美國(guó)東北大學(xué)和羅切斯特理工的研究者提出參數(shù)集約型掩碼網(wǎng)絡(luò)（Parameter-Efficient Masking Networks (PEMN)）。...

2022-12-15 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 1082 0

如何利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改善Netflix視頻質(zhì)量

1. 視頻預(yù)處理，它包括編碼前應(yīng)用于高質(zhì)量源視頻的任何轉(zhuǎn)換。視頻降分辨率是這里最相關(guān)的例子，它根據(jù)不同設(shè)備的屏幕分辨率定制我們的編碼，并在不同的網(wǎng)絡(luò)條件...

2022-12-13 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編解碼器 851 0

無(wú)殘差連接或歸一化層，也能成功訓(xùn)練深度Transformer

最近，使用信號(hào)傳播原則來(lái)訓(xùn)練更深度的 DNN 并且殘差架構(gòu)中沒(méi)有殘差連接和 / 或歸一化層的參與，成為了社區(qū)感興趣的領(lǐng)域。原因有兩個(gè)：首先驗(yàn)證了殘差架構(gòu)...

2022-12-12 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Transformerdnn 1016 0

無(wú)殘差連接或歸一化層，也能成功訓(xùn)練深度transformer

殘差架構(gòu)是最流行和成功的，最初是在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的背景下開(kāi)發(fā)的，后來(lái)自注意力網(wǎng)絡(luò)中產(chǎn)生了無(wú)處不在的 transformer 架構(gòu)。殘差架構(gòu)之所以...

2022-12-12 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Transformerdnn 1084 0

用于自動(dòng)駕駛的時(shí)空融合激光雷達(dá)地點(diǎn)識(shí)別算法SeqOT

1、摘要 在本文中，作者在其原有工作OverlapTransformer (OT)的基礎(chǔ)上，提出了一種用于自動(dòng)駕駛的時(shí)空融合激光雷達(dá)地點(diǎn)識(shí)別算法S...

2022-12-09 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)激光雷達(dá)自動(dòng)駕駛 1316 0

基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖異常值檢測(cè)庫(kù)介紹

我們先簡(jiǎn)單了解一下現(xiàn)在熱門的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (GNN)，這已經(jīng)成為圖數(shù)據(jù)挖掘的一種主導(dǎo)且強(qiáng)大的工具。與圖像數(shù)據(jù)的 CNN 相似，GNN 是一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，旨在...

2022-12-08 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 2596 0

首個(gè)在ImageNet上精度超過(guò)80%的二值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BNext問(wèn)世

舉個(gè)例子，Meta 推薦系統(tǒng)模型 DLRM 使用 32-bit 浮點(diǎn)數(shù)來(lái)儲(chǔ)存權(quán)重和激活參數(shù)，它的模型大小約為 2.2GB。而一個(gè)少量精度下降 (<...

2022-12-06 標(biāo)簽：機(jī)器人神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI 611 0

如何創(chuàng)建張量并實(shí)現(xiàn)張量類型轉(zhuǎn)化

激活函數(shù)對(duì)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型去學(xué)習(xí)、理解非常復(fù)雜和非線性的函數(shù)來(lái)說(shuō)具有十分重要的作用。首先對(duì)于y=ax+b這樣的函數(shù)，當(dāng)x的輸入很大時(shí)，y的輸出也是無(wú)限...

2022-12-06 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 917 0

數(shù)據(jù)增強(qiáng)及其在機(jī)器學(xué)習(xí)中的重要性

　　數(shù)據(jù)的數(shù)量和變化對(duì)于大多數(shù) ML 模型（例如深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型）的性能非常重要。因此，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練需要一個(gè)非常大的數(shù)據(jù)集。只有它才能達(dá)到生產(chǎn)...

2022-12-05 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 2315 0

長(zhǎng)期短期記憶網(wǎng)絡(luò)：它是什么以及它是如何工作的？

　　機(jī)器學(xué)習(xí)是一種強(qiáng)大的技術(shù)，它通過(guò)開(kāi)發(fā)算法從其經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)和改進(jìn)。算法是計(jì)算、訪問(wèn)和處理輸入數(shù)據(jù)并預(yù)測(cè)結(jié)果的程序。機(jī)器學(xué)習(xí)模型旨在計(jì)算復(fù)雜的計(jì)算和學(xué)習(xí)模...

2022-12-05 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 3086 0

一種基于毒性樣本敏感性的有效后門防御！

訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNNs)往往需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)有時(shí)可能由不可信的第三方來(lái)源所提供。這些不可信的數(shù)據(jù)可能會(huì)對(duì)模型的訓(xùn)練帶來(lái)嚴(yán)重的安全威脅。

2022-12-05 標(biāo)簽：模塊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集 837 0

一項(xiàng)新研究可以讓機(jī)器人先扶墻保持平衡

法國(guó)洛林大學(xué)的研究人員開(kāi)發(fā)了一種“Damage Reflex”系統(tǒng)（損傷反射，又名 D-Reflex），當(dāng)機(jī)器人的一條腿斷了時(shí)，人形 TALOS 機(jī)器人...

2022-12-02 標(biāo)簽：機(jī)器人神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 802 0

在推理引擎中去除TOPS的頂部

　　當(dāng)推理引擎的性能出現(xiàn)時(shí)，供應(yīng)商會(huì)拋出基準(zhǔn)測(cè)試，引用TOPS（Tera-Operations/second）性能和TOPS/Watt等內(nèi)容。研究這些數(shù)...

2022-12-01 標(biāo)簽：芯片神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI 1063 0

LSTM之父再次炮轟LeCun：你那5點(diǎn)

1. 通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NN）自動(dòng)生成標(biāo)注的「自監(jiān)督學(xué)習(xí)」：至少可以追溯到我1990-91年的工作。 (I) 通過(guò)預(yù)測(cè)編碼在一個(gè)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）中...

2022-11-30 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LSTM 719 0

如何高效實(shí)現(xiàn)矩陣乘？CUDA初學(xué)者的角度入門

匯編。（主要是現(xiàn)在并沒(méi)有官方支持匯編的操作，目前的匯編器幾乎都是逆向的產(chǎn)物，不是很穩(wěn)定。同時(shí)匯編帶來(lái)的好處如消除寄存器的 bank conflict n...

2022-11-28 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)矩陣代碼 897 0