近日,清华大学计图(Jittor)团队提出了一种针对三角网格的卷积神经网络,在两个网格分类数据集上首次取得100%正确率,在其他多个几何学习任务中,性能显著超过现有方法。 尤为重要的是,这种基于细分表示的网格卷积神经网络的提出,使得VGG、ResNet和DeepLabV3+等二维图像的骨干网络模型可以方便地应用到三维模型的学习上,从而...
为了缓解这个问题,ViG 引入前馈神经网络 FFN 模块以及更多线性变换来增强特征变换能力和特征多样性,更具体的理论证明可以参考原文的附录。 作者在图卷积之前和之后应用一个线性层,将节点特征投影到同一个域中,并增加特征的多样性。在图卷积后插入一个非线性激活函数,以避免多层退化为单层。升级后的模块称为 Grapher ...
CNN(卷积神经网络)特点1. 局部连接:网络中的神经元仅与部分输入数据相连,减少了参数数量。2. 权重共享:同一层的神经元共享相同的权重,提高了模型的泛化能力。3. 空间不变性:通过卷积操作,模型对输入数据的空间变换具有一定的不变性。应用- 图像识别:如人脸识别、物体检测等。- 视频处理:如动作识别、视频分类等。T...
人工智能研究所 VIT与transformer模型区别 | Vision Transformer(ViT)是一种基于Transformer架构的图像分类模型,它将图像划分为一系列的图像块,然后将这些图像块转换为序列输入,最终使用Transformer模型进行分类。与传统的卷积神经网络(CNN)模型不同,ViT不需要使用卷积操作来提取特征,而是使用自注意力机制来学习图像中...
近年来,语义分割领域取得了显著的进展,创新点主要集中在以下几个方面:1⃣深度学习架构:随着深度学习的发展,卷积神经网络(CNN)成为语义分割的主流方法。特别是全卷积网络(FCN)、U-Net、DeepLab系列等模型在该领域取得了突破性进展。2⃣注意力机制:注意力机制被广泛应用于语义分割模型中,以提高模型对重要特征的关注...
近日, 清华大学计图(Jittor)团队提出了一种针对三角网格的卷积神经网络,在两个网格分类数据集上首次取得100%正确率,在其他多个几何学习任务中,性能显著超过现有方法。 尤为重要的是,这种基于细分表示的网格卷积神经网络的提出, 使得VGG、ResNet和DeepLabV3+等二维图像的骨干网络模型可以方便地应用到三维模型的学习上,...
大多数成功的深度神经网络架构都是结构化的,通常由卷积神经网络和门控递归神经网络等元素组成。近年来,图神经网络已成功应用于图结构化数据,例如点云和分子数据。 这些网络在图结构上运行时,通常仅考虑成对的依赖性。 作者将图神经网络概括为因子图神经网络(FGNN),以捕获更高阶的依赖关系。 作者证明,FGNN能够表示最...
卷积神经网络(CNN)和视觉Transformer(ViTs)是两种最流行的视觉表示学习基础模型。虽然CNN在图像分辨率方面具有线性复杂度的可扩展性,但ViTs在拟合能力方面超越了它们,尽管存在二次复杂度的挑战。仔细观察发现,ViTs通过引入全局感受野和动态权重实现了卓越的视觉建模性能。这一观察激发了作者提出一种新颖的架构,继承了这些组...
CV视觉Swin transformer | Swin Transformer是基于Transformer的架构,但是与传统的Transformer不同,Swin Transformer还借鉴了CNN卷积神经网络的优点,把NLP领域强大的注意力机制与计算机视觉领域强大的卷积操作结合起来,打造出了全新的模型设计。 我们知道注意力机制的计算是不会改变尺寸维度的,这就意味着当把注意力机制使用在...
一图看懂AI进化史 |#AI发展 从2012年AlexNet使用卷积神经网络大幅提高了在ImageNet的图像识别竞赛中的准确率后,AI可以说进入了蓬勃发展的新时期。 2016年,谷歌的AlphaGo战胜了围棋世界冠军李世石和柯洁,证明了深度学习和强化学习在复杂策略游戏中的优势。