CNN 在时间维度上对音频和文本数据进行一维卷积和池化操作,沿(高度×宽度)维度对图像进行二维处理,沿(高度×宽度×时间)维度对视频进行三维处理。对于图像,在输入上滑动滤波器会生成一个特征图,为每个空间位置提供滤波器的响应。 换句话说,一个 ConvNet 由多个滤波器堆叠在一起,学习识别在图像中独立于位置信息的具...
PUG-ImageNet包含逼真的ImageNet图像，这些图像具有照明等因素的系统变化，性能以绝对最高准确率来衡量。研究人员提供了PUG-ImageNet中不同因素的结果，发现ConvNeXt在几乎所有因素上都优于ViT。这表明ConvNeXt在合成数据上优于ViT，而CLIP模型的差距较小，因为CLIP模型的准确率低于监督模型，这可能与原始ImageNet的准确...
如前所述,该网络中的每个卷积层都运行一系列的卷积与可教的过滤器集合,从输入图像中提取特征。 Lenet-5架构是最早用于手写数字识别的有效CNNs之一,说明了一个传统的CNNs。它有两套卷积层和池化层,紧随两个全连接层。Lenet-5架构证明了CNNs在图像识别方面的效率,这也使其在计算机视觉任务中得到更广泛的应用。
在这个工作中,作者对于 ConvNet 和 Vision Transformer 架构在 ImageNet 精度之外的模型行为进行了深入分析,每个架构都涵盖了有监督训练范式和 CLIP 训练范式。尽管作者选择的模型具有相似的 ImageNet 精度和计算要求,但本文发现它们在许多其他的方面有所不同: 错误类型 (types of mistakes) 输出校准 (output calibrati...
大核ConvNet在多模态领域的普适感知能力: 发现大核ConvNet在原本不擅长的领域具有出色的性能表现。通过特定的模态相关预处理方法,该模型在时间序列预测和音频识别任务上实现了业界领先的性能,即使没有进行模态特定的架构定制化。 证明了大核ConvNet在多模态任务中的卓越性能,为ConvNet在新领域的应用开辟了新的可能性...
ConvNet is a fast C++ based GPU implementation of Convolutional Neural Nets. Supports Multi-GPU architectures (Multiple GPUs, Single machine). Provides a fast CPU-only feature extractor. Installation [Install guide] (https://github.com/torontodeeplearning/convnet/blob/master/INSTALL) ...
源代码:https://github.com/hkzhang91/ParC-Net 一、取ViT的三个亮点,将纯卷积结构变强 在计算机视觉领域,ViT模型性能彪悍,门槛和成本却惊人,无论是庞大数据量,还是超高算力需求,都离不开“钞能力”的支撑。 相比之下,轻量级ConvNet虽然性能难以与ViT媲美,但具有易训练、参数量少、计算成本低、推理速度快等优势...
convnet源代码解析(一):基础准备 ConvNet是一个基于GPU实现的卷积神经网络开源码(C++11)。是由多伦多大学的Geoffrey Hinton深度学习团队编写的,它的最初版本号是Hinton的学生Alex Krizhevsky编写的cuda-convnet(其项目地址在google code上面),近期cuda-convnet也从1.0版本号更新到2.0版本号(...
ConvNet是一个基于GPU实现的卷积神经网络开源码(C++11)。是由多伦多大学的Geoffrey Hinton深度学习团队编写的,它的最初版本号是Hinton的学生Alex Krizhevsky编写的cuda-convnet(其项目地址在google code上面),近期cuda-convnet也从1.0版本号更新到2.0版本号(地址)。
卷积神经网络(CNN,有时被称为 ConvNet)是很吸引人的。在短时间内,它们变成了一 种颠覆性的技术,打破了从文本、视频到语音等多个领域所有最先进的算法,远远超出了其 最初在图像处理的应用范围。 CNN 由许多神经网络层组成。卷积和池化这两种不同类型的层通常是交替的。网络中每个 滤波器的深度从左到右增加。最...