计算机视觉论文速递（九）EfficientFormer： Vision Transformers at MobileNet Speed 轻量化实时推理的Transformer模型
相关资源来自集智书童1. 摘要 Vision Transformers (ViT) 在计算机视觉任务中取得了快速进展，在各种基准测试中取得了可喜的成果。然而，由于大量的参数和模型设计，例如注意力机制，基于 ViT 的模型通常比轻量级卷积网络慢几倍。因此，应用部署 ViT 具有很大的挑战性...
《计算机视觉：模型、学习和推理》一3.3分类分布
3.3分类分布 图3-3 分类分布是有K个可能结果的离散分布，x∈｛1,2,…,K}和K个参数λ1,λ2,…,λK满足λK≥0,∑kλK=1。每一个参数代表结果的一个可能值，当可能结果K的数量为2的时候，分类分布就是伯努利分布分类分布（见图3-3）是一个离散分布，它观察k个可能结果的概率。因此，当仅...
《计算机视觉：模型、学习和推理》一导读
前言 目前，已有很多关于计算机视觉的书籍，那么还有必要再写另外一本吗？下面解释撰写本书的原因。计算机视觉是一门工程学科，机器在现实世界中捕获的视觉信息可以激发我们的积极性。因此，我们通过使用计算机视觉解决现实问题来对我们的知识进行分类。例如，大多数视觉教科书都包含目标识别和立体视觉内容。我们的学术研...
《计算机视觉：模型、学习和推理》一3.8 正态逆维希特分布
3.8 正态逆维希特分布 正态逆维希特分布由一个D×1维向量μ和D×D维正定矩阵Σ定义。同样，它可以用来描述多元正态分布中参数的概率分布。正态逆维希特分布有四个参数α，ψ，γ，δ，其中，α,γ是正的标量，δ为D×1维向量，ψ是D×D维正定矩阵其中,ΓD［］是多元伽马函数，Tr［ψ］是矩阵ψ的秩（见...
《计算机视觉：模型、学习和推理》一3.6 正态逆伽马分布
3.6 正态逆伽马分布 正态逆伽马分布（见图3-6）由μ和σ2两个参数定义，其中，前者可取任意值，后者仅取大于零的值。同样，该分布可以定义正态分布中参数方差和均值的分布。正态逆伽马分布有4个参数α、β、γ、δ，其中，前三个参数为正实数，最后一个参数可取任意值。其表达式为：或者简写为：图3-6 正态逆...
《计算机视觉：模型、学习和推理》一2.5 贝叶斯公式
2.5 贝叶斯公式 在式（2-5）和式（2-6）中，分别用两种方式表示联合概率。结合这些公式，可以得到Pr(xy)和Pr(yx)之间的关系：重新整理后得到：其中，第二行、第三行分别利用边缘概率和条件概率的定义对分母进行了展开。这三个式子通常统称为贝叶斯公式。贝叶斯公式中每项都有一个名称。等号左边的P...
《计算机视觉：模型、学习和推理》一第3章 总结
总结 使用概率分布可以描述全局状态和图像数据。为此已经给出了四个分布（伯努利分布、分类分布、一元正态分布、多元正态分布）。还给出了另外四个分布（贝塔分布、狄利克雷分布、正态逆伽马分布、正态逆维希特分布），可以用于描述上一组分布的参数的概率分布，因此它们可以描述拟合模型的不确定性。这4对分布有特殊关系...
《计算机视觉：模型、学习和推理》一3.7 多元正态分布
3.7 多元正态分布 图3-7 多元正态分布建立一个由D维变量x=［x1,…,xD］T决定的模型，其中x的每个元素x1,…,xD都是连续的且为任意实数。该分布由D×1维均值向量μ和D×D维协方差矩阵Σ定义，μ决定分布的均值，协方差矩阵Σ决定分布的形状。分布的等值线图是椭圆，椭圆的中心由μ决定，形状由...
《计算机视觉：模型、学习和推理》一3.4 狄利克雷分布
3.4 狄利克雷分布 狄利克雷分布（见图3-4）定义在K个连续值λ1，…，λK上，其中λk∈［0,1］，因此狄利克雷分布适合于定义分类分布中参数的分布。在K维空间中，狄利克雷分布有K个参数α1,…,αK，每个参数都取正值，参数的相对值决定期望值E［λ1］,…,E［λk］。参数的绝对值决定期望值两侧的...
《计算机视觉：模型、学习和推理》一3.2 贝塔分布
3.2 贝塔分布 贝塔分布（图3-2）是由单变量λ定义的连续分布，这里λ=[0,1]。因此，它适合表示伯努利分布中参数λ的不确定性。如图3-2所示，贝塔分布有两个参数(α,β)∈［0，∞］，两个参数均取正值并且都影响曲线的形状。在数学上，贝塔分布的形式如下：其中,Γ［］是伽马函数，简言之，它缩写为...
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
