摘要:RNN可以用于描述时间上连续状态的输出,有记忆功能,能处理时间序列的能力,让我惊叹。 本文分享自华为云社区《用RNN进行图像分类——CNN之后的探索》,作者: Yin-Manny。 一、 写前的思考: 当看完RNN的PPT,我惊叹于RNN可以用于描述时间上连续状态的输出,有记忆功能,能处理时间序列的能力。 当拿到思考题,在CNN...
LSTM是一种特殊的RNN,它通过引入门控机制和记忆单元,可以实现对序列中的信息进行记忆和遗忘,从而实现对序列的长期依赖关系的处理。在图像分类任务中,LSTM可以帮助我们更好地捕捉图像内部各部分之间的关联性和时序性,提高分类的准确性。 在具体实现上,我们可以先将图像划分成M个部位,然后将每个部位的特征向量作为RNN的...
摘要:RNN可以用于描述时间上连续状态的输出,有记忆功能,能处理时间序列的能力,让我惊叹。 本文分享自华为云社区《用RNN进行图像分类——CNN之后的探索》,作...
CNN(卷积神经网络)和RNN(循环神经网络)是深度学习中两种经典架构,分别针对空间数据和时序数据设计。在大模型(如多模态模型)中,二者常结合使用或由Transformer替代。以下是多维度对比分析:一、核心原理对比 维度CNN(卷积神经网络)RNN(循环神经网络) 核心思想 通过卷积核提取局部空间特征(如图像纹理、边缘) 通过循环结构...
目的 在FPGA上面实现一个NPU计算单元。能够执行矩阵运算(ADD / ADDi / ADDs / MULT / MULTi / DOT等)、图像处理运算(CONV / POOL等)、非线性映射(RELU / TANH / SIGM等)。 优点 考虑到灵活性较强,易于修改网络结构,适用于实现小型CNN/RNN网络。
利用cnn和rnn视频分类的解决方法 基于cnn的图像分类算法 标题 KNN算法 KNN算法简介 KNN(K-Nearest Neighbor)工作原理:存在一个样本数据集合,也称为训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据与所属分类对应的关系。输入没有标签的数据后,将新数据中的每个特征与样本集中数据对应的特征进行...
目标定位:可以在图像中定位目标,并确定目标的位置及大小。典型场景:自动驾驶。 目标分割:简单理解就是一个像素级的分类。典型场景:视频裁剪。 人脸识别:非常普及的应用,戴口罩都可以识别。典型场景:身份认证。 二、什么是RNN 循环神经网络(RNN):一种能处理序列数据并存储历史信息的神经网络,通过利用先前的预测作为上...
CNN-RNN:一种统一的多标签图像分类框架 文章是2017 CVPR的,主要用于多标签图像分类 摘要 虽然深度卷积神经网络(CNNs)在单标签图像分类方面取得了巨大成功,但需要注意的是,现实世界的图像通常包含多个标签,这些标签可以对应于一幅图像中不同的物体、场景、动作和属性,传统的多标签图像分类方法是对每个...
CNN在图像处理领域有广泛应用,如图像分类、目标检测和人脸识别等。 RNN:序列数据的能手 🎶RNN是一种专门处理序列数据的神经网络,适用于时间序列数据和自然语言处理等领域。RNN的基本原理是将序列数据输入到网络中,通过循环的方式不断处理每个数据,同时将前面的处理结果作为当前处理的输入之一。这样,RNN能够捕捉到序列...