一、认识编解码网络 编解码模型分为编码器和解码器两部分,编码器通常输入的是一个信息量比较大的数据。 二、什么是编解码网络? 编解码结构的网络模型又叫encoder-decoder模型,顾名思义,编解码模型就像一个压缩器和解压器的组合,它们分别负责对输入到各自网络当中的信息进行压缩和解压,因此成为编解码模型。 三、编...
本发明公开了一种基于编码‑解码结构多尺度卷积神经网络的人群计数方法,其特征在于,包括以下步骤:考虑图像的视角扭曲,采用自适应高斯滤波器,计算图像的真值密度图;采用编码‑解码结构,搭建多尺度卷积神经网络模型,所述多尺度卷积神经网络模型的损失函数包括像素空间损失和计数误差描述;对搭建的多尺度卷积神经网络模型进行...
摘要 编解码型网络矩阵结构,包括带有可拆卸上盖的矩阵机箱,机箱内部安装主板、网络模块、视频模块、电源模块、连接排线,所述的视频模块通过连接排线和主板连接;另,交换机通过网络线连接网络模块,所述交换机再连接网络控制键盘、PC机及网络摄像机;本实用新型主要用于模拟监控系统和网络监控系统并存的情形下实现中心对前端设...
编解码网络结构、图像压缩方法、装置及存储介质专利信息由爱企查专利频道提供,编解码网络结构、图像压缩方法、装置及存储介质说明:本申请实施例中提供了一种编解码网络结构、图像压缩方法、装置及存储介质,编/解码网络,包括主编/...专利查询请上爱企查
一种基于有序结构编码指针网络解码的实体关系抽取方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于有序结构编码指针网络解码的实体关系抽取方法说明:本发明提出一种基于有序结构编码指针网络解码的实体关系抽取方法,该方法包括在输入层利用BERT预训练模...专利查询请上爱企查
本次实验完成了RNN、GRU、LSTM和BiRNN四种神经网络模型的PyTorch实现,并通过调整模型超参数进行优化。在数据集上进行测试后,得到如下结果: RNN模型: 隐藏层数量:2 隐藏单元数:128 准确率:75.3% GRU模型: 隐藏层数量:1 隐藏单元数:256 准确率:81.5%
一种基于由粗到细密集编解码网络的颞骨内耳骨腔结构自动分割方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于由粗到细密集编解码网络的颞骨内耳骨腔结构自动分割方法说明:一种基于由粗到细密集编解码网络的颞骨内耳骨腔结构自动分割方法属于医学影像领域。本发明采用一种由...
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。这项工作为超表面设计提供了一种整体的场-图设计方法,为直...
1. 特征提取:DDColor首先用一个编码器(如深度神经网络)分析黑白图像,提取重要视觉特征,从大致轮廓到细节纹理。 2. 多尺度处理:将提取的特征处理成多尺度表示,不同部分(如远近对象)按不同细节级别分析,以更好理解图像内容和上下文。 3. 双解码器结构: ...
星型组网是一种集中式网络结构,其中心节点连接着所有的终端节点,形成星型的拓扑结构。如我司的GC433-TC037模组,UART接口,支持星型组网和无线唤醒功能,上电即用。 技术特点 1. 集中式管理:所有的末端节点都连接到中心节点,由中心节点进行管理和控制,因此管理相对简单。