此外,本文提出了一种名为 DED 块的密集编码器-解码器结构,以将稀疏特征扩展到目标中心。通过 SED 和 DED 模块,本文引入了一种名为 HEDNet 的分层编码器-解码器网络,用于点云中的 3D 目标检测。 HEDNet 在 Waymo Open 和 nuScenes 数据集上都取得了最先进的性能,这证明了本文方法的有效性。本文希望本文的...
Encoder(编码器): 编码器的作用是将输入序列转换成一个固定长度的上下文向量。 它通常使用循环神经网络(RNN)或其变体(如LSTM、GRU)来实现。 在每个时间步,编码器会读取输入序列的一个元素,并更新其隐藏状态。 编码完成后,最终的隐藏状态或隐藏状态的某种变换被用作上下文向量。 Decoder(解码器): 解码器的任务是从...
相反,如果使用注意力模型,解码器不仅接受最终隐藏状态作为输入,还接受编码器处理输入序列的每一步的输出作为输入。编码器可以赋予编码器输出不同的权重,在计算解码器输出序列的每次迭代中使用。 解码器循环层的最终输入为注意力加权的编码器输出和循环单元前一步的预测单词索引。下为这一过程的示意图,其中“Context”(...
解码器:也是一个RNN模型,其将编码的输入序列进行解码,以输出目标序列。 下图显示了编码器和解码器之间的关系。 编码器 - 解码网络的示例 编码器-解码器网络的例子 来自于文章“Sequence to Sequence Learning with Neural Networks”,2014。 长短期记忆递归神经网络通常被编码器和解码器使用。编码器的输出代表了源序...
首先我们回忆一下CNN: 在CNN中,输入一张图片,经过多层的卷积层,最后到输出层判别图片中的物体的类别。CNN中使用卷积层做特征提取,使用Softmax回归做预测,从某种意义上来说,特征提取可以看成是编码,Softmax回归可以看成是解码 编码器:将输入编程成中间表达形式(特征)
[1] MLP参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/63184325 [2] 编码器-解码器参考:6405">https://zhuanlan.zhihu.com/p/52036405 [3] 注意力机制参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/46313756[4] skip connect参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/42833949...
我们以英语到法语的机器翻译为例:给定一个英文的输入序列:“Thye”、“are”、“watching”、“.”。首先,这种“编码器-解码器”架构将长度可变的输入序列编码成一个“状态”,然后对该状态进行解码,一个词元接着一个词元地生成翻译后的序列作为输出:“Ils”、“regorden”、“.”。
为了优化超表面的设计过程,提高超表面的设计效率,空军工程大学人工结构功能材料研究团队应用残差编码器-解码器卷积神经网络架构直接映射电场分布和输入图像,并用于超表面一体化设计。残差编码器-解码器卷积神经网络能够较好地将电场分布进行压缩与特征提取,并解压还原出输入图像的像素。
二、转化信号不同 1、网络视频编码器:音频信号以数字化方式进行存储,视频信号也开始使用数字化格式。2、网络视频解码器:将数字信号转换成模拟视频信号,然后输出。三、特点不同 1、网络视频编码器:全高清1080P60 H.264编码,没有延时,码流控制偏差小,编码码流可以用VLC,FFMPEG等标准播放器软件回放...
金融界2024年4月8日消息,据国家知识产权局公告,OPPO广东移动通信有限公司取得一项名为“提升低亮度图像的质量的方法、系统和计算机可读介质“,授权公告号CN113168684B,申请日期为2019年9月。专利摘要显示,在一个实施例中,提供一种方法,其包括:接收低亮度的数字图像;利用至少一处理器,通过编码器‑解码器神经...