Micro-Factorized convolution通过低秩近似将原卷积分解成多个小卷积,保持输入输出的连接性并降低连接数,Dynamic Shift-Max通过动态的组间特征融合增加节点的连接以及提升非线性,弥补网络深度减少带来的性能降低。从实验结果来看,MicroNet的性能十分强劲。
为突破这一困境,国内研究团队针对工业场景中缺失数据攻击的高效修复展开攻关。他们提出的注意力引导低秩卷积加权(Attention-guided Low-rank Convolutional Weighting,AGLRCW)方法,如同为数据修复装上 “智能导航系统”,在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》上发表的研究成果,为工业数据可靠性保障提供了新...
卷积低秩适应 卷积低秩适应聚焦于数据特征的高效提取。其能在减少参数数量时维持模型性能。低秩分解技术是卷积低秩适应的关键基础。可有效降低卷积运算过程中的计算量。能让模型在资源受限环境下良好运行。对于大规模图像数据处理优势明显。通过低秩表示压缩卷积核参数。卷积低秩适应能加速模型训练进程。能优化卷积神经网络的...
使用两个低秩的卷积核(1*3 和3*1)代替一个满秩的卷积核(3*3),参数量从 K2 降为2K。 2.Bottleneck Module 使用两次(two stage squeeze layer)1*1卷积核,将减少输入通道数。 resnet、squeezenet和squeezenext block对比 一个squeezeNext block: squeezenext block 3.Fully Connected Layer In the case of Alex...
以MobileNet为例,采用深度可分离卷积后模型更轻量化。深度可分离卷积能在不显著损失精度下提升模型运行速度。低秩近似基于矩阵奇异值分解原理。 奇异值分解将矩阵分解为三个矩阵的乘积:U、Σ、V^T (U、V为正交矩阵,Σ为对角矩阵,对角元素是奇异值 ,中文解释:通过这种分解能分析矩阵结构)。低秩近似选取前k个较大...
https://ashun989.github.io/2023/01/12/Conv-Spatial-Low-Rank-Decomp/#more 论文:Speeding up Convolutional Neural Networks with Low Rank Expansions 作者:Max Jaderberg, Andrea Vedaldi and Andrew Zisserman; 一作单位:Visual Geometry Group Department o...
在模糊核未知的情况下对模糊图像进行复原称为盲解卷积问题, 这是一个欠定逆问题, 现有的大部分盲解卷积算法利用图像的各种先验知识约束问题的解空间. 由于清晰图像的跨尺度自相似性强于模糊图像的跨尺度自相似性, 且降采样模糊图像与清晰图像具有更强的相似性, 本文提出了一种基于跨尺度低秩约束的单幅图像盲解卷积...
【交错低秩分组卷积高效深度神经网络IGCV3】'Code and Pretrained model for IGCV3: Interleaved Low-Rank Group Convolutions for Efficient Deep Neural Networks' by lmj4869 GitHub:O网页链接 k收起 f查看大图 m向左旋转 n向右旋转 û ...
基于低秩矩阵重构和广义卷积的纺织品瑕疵检测方法.pdf,本发明公开了一种基于低秩矩阵重构和广义卷积的纺织品瑕疵检测方法,包括,首先使用自编码器重构瑕疵样品图像,从而获得符合真实分布的无暇背景;其次,利用重构图像和原图像构造差异性矩阵作为后续检测的先验,并定义
The characteristics of 2-D convolutions with big kernel in low-rank are analysed, and a fast algorithm is given. Then a systolic array implementation, which is derived by a three-stage dependence-graph-based mapping approach, is presented. It is shown th