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一文了解padding在深度学习模型中重要吗？
本文来自公众号CV技术指南的技术总结系列欢迎关注CV技术指南 ,专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读。前言本文介绍了两个实验,展示了padding在深度学习模型中的影响。实验一卷积是平移等变的:将输入图像平移 1 个像素,输出图像也平移 1 个像素(见图 1)
国产AI厂商为何有的赚钱有的赔钱？
“放大灯”将不定期邀请科技行业的创业者进行分享,请他们说出对行业的前沿洞见。与早年许多“草根英雄”创业者不同,他们有着长期学术研究积累,在象牙塔里发现了产业缺环,也看见了技术转化至生产力的可能,于是决定投身科技产业之路
一文学会以极低的 FLOPs 改进图像识别
前言:这篇论文旨在以极低的计算成本解决性能大幅下降的问题。提出了微分解卷积,将卷积矩阵分解为低秩矩阵,将稀疏连接整合到卷积中。提出了一个新的动态激活函数-- Dynamic Shift Max,通过最大化输入特征图与其循环通道移位之间的多个动态融合来改善非线性
2021年中国人工智能应用市场现状与发展趋势分析
人工智能行业主要上市公司：目前国内人工智能行业的上市公司主要有百度百度（BAIDU）、腾讯（TCTZF）、阿里巴巴（BABA）、科大讯飞（002230）等。本文核心数据：2020年中国企业人工智能核心
一文了解如何使用CNN进行图像分类
介绍在计算机视觉中,我们有一个卷积神经网络,它非常适用于计算机视觉任务,例如图像分类、对象检测、图像分割等等。图像分类是当今时代最需要的技术之一,它被用于医疗保健、商业等各个领域,因此,了解并制作最先进的计算机视觉模型是AI的一个必须的领域
一文带你重新思考BatchNorm中的Batch
前言公众号在前面发过三篇分别对BatchNorm解读、分析和总结的文章(文章链接在文末),阅读过这三篇文章的读者对BatchNorm和归一化方法应该已经有了较深的认识和理解。在本文将介绍一篇关于BatchNorm举足轻重的论文
一文详解计算机视觉与深度学习的应用
全球汽车快讯 据外媒报道,当人们看风景或看图像时,他(她)们能够理解看到的内容——风景或照片内的目标。若该行为正在进行中,那么会发生什么呢?而一台计算机则仅能处理用于描述各像素颜色值的数字数据。对于某个人而言,从凌乱的桌面上识别出一块披萨,可谓毫不费力
计数和定位：一个纯粹基于点的框架
欢迎关注公众号 CV技术指南 ,专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读。前言:在人群中定位个体更符合后续高级人群分析任务的实际需求,而不是简单地计数。然而,现有的基于定位的方法依赖于作为学习目标的中间表示(即密度图或伪框)是违反直觉和容易出错的
教你使用基于计算机视觉的PAN卡欺诈检测
什么是计算机视觉?计算机视觉是人工智能的一个领域,它训练计算机解释和理解视觉世界。使用来自相机和视频的数字图像以及深度学习模型,机器可以准确地识别和分类物体——然后对它们“看到”的东西做出反应。计算机
重新思考视觉transformers的空间维度
欢迎关注公众号 CV技术指南 ,专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读。前言:由于基于transformers的架构在计算机视觉建模方面具有创新性,因此对有效架构的设计约定的研究还较少。从 CNN 的成功设计原则出发
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