学界|ConvCRF:一种结合条件随机场与CNN的高效语义分割方法
选自arxiv 作者:Marvin T. T. Teichmann、Roberto Cipolla 机器之心编译 参与:Pedro、思源 语义分割等结构化预测任务可以从条件随机场等概率图模型获取...
脸书开源最佳化行动深度学习函式库QNNPACK,效能是TensorFlowLite的2倍
大多数BLAS函式库都针对科学计算使用案例,其矩阵可达数千双精准度浮点数元素,但是QNNPACK的使用低精度矩阵,是为行动装置特化的电脑脑视觉模型。
脸书开源最佳化行动深度学习函式库QNNPACK,效能是TensorFlow Lite的2倍
大多数BLAS函式库都针对科学计算使用案例,其矩阵可达数千双精准度浮点数元素,但是QNNPACK的使用低精度矩阵,是为行动装置特化的电脑脑视觉模型。
把视觉 TransFormer 的优势融进卷积模型里,入选 ECCV 2022 的这篇论文火了
当下,计算机视觉领域最热议的方向,莫过于近两年越来越火的视觉Transformer(ViT)和传统的卷积神经网络(ConvNet),谁才能主宰计算机视觉的未来?风头正盛的ViT,是计算机视觉领域过去十
2022-08-03 资讯 我要分享脸书开源第一个使用卷积神经网络技术的端到端语音辨识系统
脸书的语音团队释出第一个全卷积的语音辨识系统,系统的可学习部分能仅由卷积层组成,而且效能可以与循环架构相当。
英特尔用 ViT 做密集预测效果超越卷积:性能提高 28%,在线可玩
用全卷积网络做密集预测(denseprediction),优点很多。但现在,你可以试试VisionTransformer了--英特尔最近用它搞了一个密集预测模型,结果是相比全卷积,该模型在单目深度估计