①基于python深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践②基于PyTorch深度学习无人机遥感影像目标检测、地物分类及语义分割实践③遥感影像目标检测:从CNN(Faster-RCNN)到Transformer(DETR)④PyTorch深度学习遥感影像地物分类与目标检测、分割及遥感影像问题深度学习优化...
【教程】从CNN到Transformer:基于PyTorch的遥感影像、无人机影像的地物分类、目标检测、语义分割和点云分类 一:深度卷积网络1. 深度学习在遥感图像识别中的范式和问题2. 深度学习的历史发展历程3. 机器学习,深…
得益于 3D 点云扫描仪的普及,3D 目标检测正成为越来越热门的研究课题。 与 2D 目标检测任务类似,3D 目标检测器旨在输出3D边界框。 最近,[15] 提出了第一个基于 Transformer 的 2D 目标检测器 DETR。其将 Transformer 和 CNN 结合起来,并摒弃了非极大值抑制 (NMS)。 从那时起,Transformer 相关的作品在基于点...
https://github.com/AILab-CVC/UniRepLKNet UniRepLKNet:用于音频、视频、点云、时间序列和图像识别的通用感知大核卷积网络 结论 本文对CNN、Transformer和MLP这三种深度学习模型进行了比较,并讨论了它们在不同场景下的优劣势。总的来说,CNN在图像处理领域表现突出,Transformer在处理序列数据中的长距离依赖关系方面具有...
Cusiem 点云可视 点云 transformer 作者| 汽车人 作者单位:麻省理工学院 上海交通大学 清华大学 论文思路: Transformer,作为CNN的一种替代品,已经被证明在许多模态(例如,文本和图像)中都是有效的。对于3D点云transformer,现有的工作主要集中在将其准确性提高到最先进的水平。然而,它们的延迟滞后于基于稀疏卷积的模型...
到作者为止,FlatFormer是第一个在较低延迟下达到稀疏卷积方法相等或更好的准确性,同时比卷积神经网络(CNN)快得多的点云 Transformer 。它也是第一个在边缘GPU上实现实时性能的点云 Transformer 。在更好地支持 Transformer (例如,NVIDIA Hopper)的硬件支持下,点云 Transformer 将具有巨大的潜力成为3D深度学习中的首...
CNN的行为可以被描述为更具析取性,这意味着网络可以从较少数量的补丁中自信地预测,尽管它可以识别几种不同的补丁组合中的任何一种。图1右下角展示了几个例子,其中一组几个揭示的局部补丁导致比完整图像更自信的预测,这反映了与组合网络截然不同的遮挡处理机制。我们还发现,常用的蒸馏机制,即使用CNN来训练Transform...
由于点云的无序性,点云分析一直是一个比较有挑战性的问题。在本篇文章中,我们提出了RS-CNN方法,即基于几何关系的卷积网络,它把原来基于有序信息的卷积网络扩展到可以适应无序信息。实现这一方法的关键因素在于从点云中提取出拓扑约束关系,进一步,卷积网络的权重在学习中也被拓扑关系约束,这样,我们就可以得到一个鲁...
点云（Point Cloud）数据以一组包含 x, y, z 坐标的值形式出现，通常通过 3D 扫描器获得。与 2D 图像数据不同，点云数据稀疏且局部结构复杂，使得传统的卷积网络（CNN）难以有效处理。为解决这一问题，研究人员引入了注意力机制（Neural attention），该机制通过计算与查询向量的注意力分布，从输入数据...
GhostSR|针对图像超分的特征冗余,华为诺亚&北大联合提出GhostSR Meta推出像素级动作追踪模型,简易版在线可玩 | GitHub 1.4K星 CSUNet | 完美缝合Transformer和CNN,性能达到UNet家族的巅峰! AI最全资料汇总 | 基础入门、技术前沿、工业应用、部署框架、实战教程学习 计算机视觉入门1v3辅导班 计算机视觉交流群...