2D CNN中,有一系列结合大卷积核提高有效感受野范围的方法,例如,ConvNeXt 采用 7×7 深度卷积,RepLKNet 使用 31×31 的超大卷积核。但是由于3D 和 2D 任务之间的差异,这些方法并不能直接用于3D 稀疏 CNN 。因此,3D 大核 CNN 设计难点主要分为两个方面:(1)效率问题 增大3维立方卷积核时,参数量和计算负担的...
利用Hadoop、Spark等分布式计算框架,可以高效地处理存储在稀疏矩阵格式中的大规模数据集。 结论 稀疏矩阵作为一种特殊的数据结构,在CNN处理大规模数据时展现出了巨大的潜力。通过优化存储和加速计算,稀疏矩阵处理能够显著提高CNN的性能和效率。未来,随着深度学习技术的不断发展,稀疏矩阵处理在CNN中的应用前景将更加广阔。
定理1证明,IP有着比SP更好的稀疏近似,而且生成的模型比SP具有更高的稀疏性和同等的性能。此外,与FB共享相结合提高了过度拟合CNN的泛化能力,即使是密集训练,这使得训练中的推理和额外梯度计算的计算开销很小。然而,稀疏空间表示比SP更能保持甚至提高基线的...
结合稀疏注意力机制和CNN的一个重要创新是在特征提取阶段应用稀疏注意力。传统的CNN在提取特征时可能会考虑图像中所有区域,而稀疏注意力机制允许网络只关注于那些对当前任务最重要的区域。例如,在图像分类任务中,稀疏注意力可以引导CNN集中于包含关键信息的图像部分,如对象的主要部位。这种方法不仅提高了特征提取的效率,还...
CNN特征一之 Sparse Connectivity(稀疏连接) 这是CNN的第一个特征,为了模仿visual cortex中的cell对visual field的局部敏感,CNN在探索spatial-local correlation 的时候,通过在相邻层的神经元间使用一种local connectivity的方式,如下图所示,m-1层作为输入层,hidden layer m中的输入是来自于m-1中的subset,每个单元uni...
所以,有研究者提出了稀疏RCNN(Sparse R-CNN),一种图像中目标检测的纯稀疏方法。现有的目标检测工作很大程度上依赖于密集的候选目标,如所有H×W的图像特征图网格上预定义的k个anchor boxes。 然而,在新提出的方法中,提供了一套固定的稀疏的学习候选目标,总长度N,给目标检测头进行分类和定位。通过消除H*W*k(多达...
然而,由于Figure 1中存在的问题,卷积层几乎没有大的加速,然而卷积才是CNN网络的计算瓶颈,所以在卷积层的压缩和加速变得至关重要,Liu等人在AlexNet卷积层实现了 >90%的稀疏度,同时准确率损失控制在2%以内,并且通过对稀疏权重硬件编码到程序中在CPU上获得了4.59倍的加速。这本文的工作中,我们也是聚焦于卷积层,与上面...
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连接的稀疏性意味着某些参数简单地丢失(即为零)，与共享相同的非零参数无关。在这种情况下，参数为零...
为解决这些问题，本文提出空间分区卷积，它在3D稀疏CNN中引入大卷积核，尤其在语义分割和对象检测中取得了显著改善。在ScanNetv2语义分割任务中，LargeKernel3D达到72.8%的mIOU，而在nuScenes目标检测中，该方法的mIoU提升至73.9%，并荣登LIDAR排行榜首位。空间分区卷积通过在空间维度而非通道维度共享权重，...