網絡檢測SEARCH AGGREGATION
...的類別？由于這是一個如此常見的問題，并且是關于神經網絡/深度學習目標檢測器實際工作的一個誤解，所以我決定在今天的博客中重溫深度學習目標檢測的話題。具體地，你將在這篇文章中學到以下內容：圖像分類和目標檢...
...先由算法生成一系列作為樣本的候選框，再通過卷積神經網絡進行樣本分類；后者則不用產生候選框，直接將目標邊框定位的問題轉化為回歸問題處理。正是由于兩種方法的差異，在性能上也有不同，前者在檢測準確率和定位精...
...、孫富春、Anbang Yao、劉華平、Ming Lu 和陳玉榮。基于深度網絡的目標對象檢測可以分為 region-based 和 region-free 兩種方法目標對象檢測領域正在取得重大進展，這主要得益于深度網絡。當前較好的基于深度網絡的目標檢測框架可以...
...近日聯合發布了一篇論文，名為《利用空間融合卷積神經網絡通過面部關鍵點進行偽裝人臉識別Disguised Face Identification (DFI) with Facial KeyPoints using Spatial Fusion Convolutional Network》，該論文利用空間融合卷積神經網絡為刑偵過程的人...
...這種技術讓兩種人工智能算法相互對抗。現在，深度神經網絡已經被應用于各種各樣問題，如自動駕駛車輛、癌癥檢測等，但是我們迫切需要更好地理解這些模型容易受到攻擊的方式。在圖像識別領域，在圖像中添加小的、往往...
...積模型 [2,3]。Scale[4,5,6]、context[7]、采樣和深度聯合卷積網絡在 DET 任務中得到了有效的使用。同時他們的得分排名也使用了物體概率估計。[1] Residual Attention Network for Image Classification[J]. arXiv:1704.06904, 2017.?[2] Deep residual learning for...
...些區域被轉換為固定大小的圖像，并分別饋送到卷積神經網絡中。該網絡架構后面會跟幾個全連接層，以實現目標分類并提煉邊界框。使用候選區域、CNN、仿射層來定位目標。以下是 R-CNN 整個系統的流程圖：通過使用更少且更...
...教程包含五個部分： 1. YOLO 的工作原理 2. 創建 YOLO 網絡層級 3. 實現網絡的前向傳播 4. objectness 置信度閾值和非極大值抑制 5. 設計輸入和輸出管道 所需背景知識 在學習本教程之前，你需要了解： 卷積神經網絡...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...
劉明
鄒立鵬
韓冰
王偉廷
高勝山
馬龍駒
