因此,本文提出了一种基于自监督卷积神经网络的图像去水印方法(Self-supervised Convolutional Neural Network in image watermark removal, SWCNN)。SWCNN摒弃了借助成对训练样本的监督学习方法,而采用自监督方式构建参考水印图像。采用异构U-Net架构提取更多的互补的结构信息用于图像水印去除。考虑到纹理信息,采用混合损失来...
华为发布VMamba——视觉状态空间模型 | 论文地址:链接| 代码地址:链接 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...
全新SOTA骨干网络HIRI-ViT 大力出奇迹 高分辨率+双路径设计,让Backbone卖力生产精度,该论文提出了一种名为“High-Resolution Image Transformer”的新型卷积神经网络结构,旨在实现高分辨率输入 - AI番茄学姐于20240408发布在抖音,已经收获了1028个喜欢,来抖音,记录美
本项目给出了边缘智能方面的相关论文,并且给出了一个Python语言实现的卷积神经网络协同推断仿真系统。 关键词:边缘智能(Edge Intelligence),计算卸载(Computing Offloading),CNN模型分区(CNN Partition),协同推断(Collaborative Inference),移动云计算(Mobile Cloud Computing) About 随着移动云计算和边缘计算的快速发展,以及...
根据硬件平台、无线网络以及服务器负载等因素实现动态分区,降低时延以及能耗。本项目给出了边缘智能方面的相关论文,并且给出了一个Python语言实现的卷积神经网络协同推断仿真系统。 关键词:边缘智能(Edge Intelligence),计算卸载(Computing Offloading),CNN模型分区(CNN Partition),协同推断(Collaborative Inference),移动云...
LeNet-5的pytorch实现 | 作为最早发布的典型的卷积神经网络(CNN)之一,LeCun等人提出的LeNet-5因为其在计算机视觉任务中的高效性能而受到广泛关注。在20世纪90年代,它被美国很多银行用来识别支票上面的手写数字。现在也是成为CNN学习的入门框架之一。 #今日份胡思乱想#博士#博士日常#LeNet#PyTorch#cnn#卷积#计算机视觉...
Transformer架构是由Vaswani等人在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出的,它彻底改变了序列建模的方式,尤其是在自然语言处理(NLP)领域。Transformer完全基于注意力机制,摒弃了传统的循环神经网络(RNNs)和卷积神经网络(CNNs)在处理长序列时的局限性,能够并行处理输入序列的信息。