另外,本发明实施例中的主干网络Backone采用的是 神经网络Resnet50网络结构,如图4所示的可分离卷积处加入注意力机制结构示意图,即在 深度卷积神经网络的Semantic Prediction、Instance Center Prediction及Instance Center Regression中可分离卷积处加入通道注意力机制,通过学习通道之间有用的特征 以达到提高模型分割性能的目的...
此外,可以通过多种方式实现DL模型的多样性,例如使用不同的网络架构和层配置、不同的权重初始化方案、不同的激活函数、正则化技术(如dropout、权重正则化和批量归一化)、超参数设置(学习率、求解器和小批量大小)以及随机化。提高DNN的稳健性和泛化性能在很大程度上依赖于实现网络中的多样性。这可以通过多种技术来完成。
因此本发明使用2015年ilsvrc冠军模型,即残差神经网络resnet152,来提取视频rgb图像特征。表1给出了不同层数的resnet模型结构,如18层、50层和152层等,主要区别就在于卷积层个数。 [0072] 表1不同层数的resnet模型结构 [0073][0074] 在使用resnet提取图像特征之前,本发明使用imagenet图片分类数据集对其进行预训练,...
还如下面进一步讨论的,基于fasterr-cnn网络(其用于对象检测)和作为fasterr-cnn网络的一部分的resnet-101(cnn)服务器,提取带注意力的自底向上的特征向量。 在框402处,特征向量被输入到自顶向下的残差网络,这将在下文进一步描述,以在框404处为图像产生自然语言字幕。如不久将更详细描述的,自顶向下的残差网络可以将...
26.1.1:利用resnet-50 1.和i3d 2.模型对视频进行特征提取得到视频的动态和外观特征,之后利用lstm 3.并拼接得到包含时序信息的视频特征向量xv,提供给步骤1.3; 27.1.2:利用bert 4.对附加文本的每个语句进行特征提取得到中间文本特征x,提供给步骤1.3;
这两个loss和原文提及的损失函数,非常的像,也就是HSC损失函数。 按原文来说,该函数会使正常数据靠向中心,异常数据远离中心。 网络的主体结构类似于这样,作者简单提了以下感受野这个基础概念,大概就是输出图与原始图之间的映射关系,网络越深,输出的一个像素就能代表更多的原始图像素。
新版全国人工智能技能知识竞赛考试题库 (含答案) 一、单选题 1 .深度学 神经网络训练时需要大量的矩阵计算,一般我们需要配用硬件让计算 机具备并行计算的能力,以下硬件设备可提供并行计算能力的是: A、主板 B、内存条 C、GPU D、CPU 答案:C 2 .若按照一定的顺序依次访问树中的每一个结点,而且每个结点只被访...
- NIC: CNN编码+LSTM解码网络结构 - 正向传播 - 反向传播 - 计算loss,计算正确率 - 采用SGD, ADAM等更新权重参数 测试模型(sample.py) - 对测试集运用训练好的模型 - 评价模型准确度 - 比较几种不同的网络和参数对于模型准确度的影响,并分析原因,反过来验证猜想,如此往复 ...
PCAN 采用 ResNet50作为主干网络,主要包含通道级注 意力模块(ChannelAttention Module,CAM)以及金字塔池化 模块(PyramidPooling Module,PPM)两个部分.本节 首先介 绍本文提出的 CAM,然后介绍 PPM. 图2 PCAN 的结构 Fig.2 StructureofPCAN 3.2.1 通道注意力模块 CAM 经过训练的 CNN 分类器中 的高层级卷积通道与...
关键词?图像描述生成;编码器-解码器架构;复合架构;注意机制;卷积神经网络;循环神经网络;长短期记忆网络随着互联网与信息技术的发展,多媒体数据呈现爆炸性增长的趋势,从各种信息源(如网络、新闻、相机等)上可获得的图像数据越来越多.由于图像数据具有海量特性和非结构化特性,如何快速有效地组织、存储和检索图像,成为...