探索未来的视觉革命：卷积神经网络的崭新时代（二）
本节在学完刘二大人的卷积神经网络进阶篇，令我感受颇深，下面我先说一下知识点，文章的结尾我再表达一下我的个人看法以及刘二大人对我们的建议。 引言 本节介绍一下GoogleNet，首先说一下它的背景历史，GoogleNet是由Google研究员Christian Szegedy等人于2014年提出的深度...
探索未来的视觉革命：卷积神经网络的崭新时代（一）
引言 当谈到深度学习和计算机视觉时，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNNs）一直是热门话题。CNNs是一类专门设计用于处理图像数据的深度学习神经网络，已经在许多领域取得了重大成功，如图像分类、目标检测、人脸识别和自动驾驶。本文将探讨卷积神经网络的基本原理、...
视觉神经网络模型优秀开源工作：PyTorch Image Models（timm）库（下）
1.4. 特征提取timm 提供了很多不同类型网络中间层的机制，其有助于作为特征提取以应用于下游任务.1.4.1. 最终特征图from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import torch i...
视觉神经网络模型优秀开源工作：PyTorch Image Models（timm）库（上）
视觉神经网络模型优秀开源工作：PyTorch Image Models（timm）库PyTorchImageModels，简称timm，是一个巨大的PyTorch代码集合，包括了一系列：image modelslayersutilitiesoptimizersschedulersdata-loade...
【第26篇】MobileNets：用于移动视觉应用的高效卷积神经网络
MobileNets：用于移动视觉应用的高效卷积神经网络摘要我们提出了一类称为 MobileNets 的高效模型，用于移动和嵌入式视觉应用。 MobileNets 基于流线型架构，使用深度可分离卷积来构建轻量级深度神经网络。 我们引入了两个简单的全局超参数，可以有效地在延迟和准确性之间进行权衡。 这...
最前沿：视觉推理（Visual Reasoning），神经网络也可以有逻辑
在我们的上一篇文章 最前沿：百家争鸣的Meta Learning/Learning to learn 中，我们谈到了星际2 需要AI具备极好的逻辑推理能力才行，那么实际上逻辑推理这个问题学术界一直有研究，但是进展缓慢。吴恩达Andrew Ng也说过当前的深度学习技术比较适合那些对...
如何实现模拟人类视觉注意力的循环神经网络？
我们观察PPT的时候，面对整个场景，不会一下子处理全部场景信息，而会有选择地分配注意力，每次关注不同的区域，然后将信息整合来得到整个的视觉印象，进而指导后面的眼球运动。将感兴趣的东西放在视野中心，每次只处理视野中的部分，忽略视野外区域，这样做最大的好处是降低了任务的复杂度。 深度学习领域中，处理一张...
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