XDNN TVM - Nov 2019## FPGA CNN Accelerator and TVM Elliott Delaye EXILINX ## TVM Target devices and models HW Platforms   ## CNN on feature maps 0 码力 | 18 页 | 1.14 MB | 2 年前3
- 机器学习课程-温州大学-14深度学习-Vision Transformer (ViT) 4_2.jpg) ### 1. 背景知识 2017年google的机器翻译团队在NIPS上发表了Attention is all you need的文章，开创性地提出了在序列转录领域，完全抛弃CNN和RNN，只依赖Attention-注意力结构的简单的网络架构，名为Transformer；论文实现的任务是机器翻译。 ## Transformer结构  ### 1. 背景知识 ## 为什么需要用transformer CNN（如ResNet）是图像分类的最佳解决方案。 如果预训练的数据集足够大（至少一亿张图像），则Vision Transformer（ViT）将击败CNN（小幅度） Vision Transformer（ViT）实际上就是Transformer的encode网络。 Image 模型介绍 03 模型训练策略 04 模型的缺点与改进 05 模型的代码实现 ### 4. 模型缺点与改进 ## V iT缺点 Vision Transformer比CNN具有更少的图像特异性归纳偏差。 在CNN中，局部性、二维邻域结构和平移等方差被融入到整个模型的每一层中。 在ViT中，只有MLP层是局部的、平移等变的，而自注意层是全局的。 二维邻域结构的使用非常少：在模型的开始0 码力 | 34 页 | 2.78 MB | 2 年前3
- PyTorch Release NotesNGC. Mask R-CNN model: Mask R-CNN is a convolution-based neural network that is used for object instance segmentation. The paper describing the model can be found here. NVIDIA's Mask R-CNN model is an NGC. Mask R-CNN model: Mask R-CNN is a convolution-based neural network that is used for object instance segmentation. The paper describing the model can be found here. NVIDIA’s Mask R-CNN model is an Mask R-CNN model: Mask R-CNN is a convolution-based neural network that is used for object instance segmentation. The paper describing the model can be found here. NVIDIA's Mask R-CNN model is an0 码力 | 365 页 | 2.94 MB | 2 年前3
- 《TensorFlow 2项目进阶实战》4-商品检测篇：使用RetinaNet瞄准你的货架商品RetinaNet 瞄准你的货架商品 ## ☐ ☐ ☐ ☐ 扫码试看/订阅 《 TensorFlow 2 项目进阶实战》视频课程 ## 目录 - 基础：目标检测问题定义与说明 - 基础：R-CNN系列二阶段模型综述 - 基础：YOLO系列一阶段模型概述 - 基础：RetinaNet 与 Facol Loss 带来了什么 - 应用：检测数据准备与标注 - 应用：划分检测训练集与测试集 Detectors） • R-CNN • Fast R-CNN • Faster R-CNN • R-FCN ## 一 阶段检测器（One-stage Detectors） •YOLO v1 •YOLO v2 •YOLO v3 理论：R-CNN系列二阶段模型综述 ## 开启CNN+目标检测的大门 ## R-CNN: Regions with CNN features ![Ima jpg) 1. Input image 2. Extract region proposals ( $ \sim $ 2k) 3. Compute CNN features 4. Classify regions ## Slow R-CNN Bbox reg Bbox reg SVMs Bbox reg SVMs ←↑ ConvNet ConvNet SVMs Apply0 码力 | 67 页 | 21.59 MB | 2 年前3
- 《TensorFlow 快速入门与实战》7-实战TensorFlow人脸识别基于深度学习的人脸检测算法 CNN 在图像分类问题上取得成功之后很快被用于人脸检测问题，在精度上大幅度超越之前的AdaBoost框架。在此之前，滑动窗口+卷积对窗口图像进行分类的计算量巨大，无法做到实时检测。当前，已经有一些快速、高效的基于深度学习的算法，我们介绍重点介绍 Cascade CNN $ ^{[4]} $ 和 MTCNN $ ^{[5]} $ 。 Cascade CNN可以认为是传统技术和 CNN可以认为是传统技术和深度网络相结合的一个代表，和VJ人脸检测器一样，其包含了多个分类器，这些分类器采用级联结构进行组织。不同的地方在于，Cascade CNN采用卷积网络作为每一级的分类器。 ## Cascade CNN Cascade CNN 检测流程：构建多尺度的人脸图像金字塔，12-net密集的扫描整幅图像（不同的尺寸），快速的剔除掉超过90%的检测窗口；剩下窗口送入 12-calibration-net 调 网络训练，利用边界框的回归值微调候选窗体，再利用 NMS 去除重叠窗体。 3) O-Net 功能与 R-Net 作用类似，只是在去除重叠候选窗口的同时，显示五个人脸关键点定位。 MTCNN 同Cascade CNN一样也是基于cascade的框架，但是降低了模型整体复杂度，使其更好落地到工业界应用。 : int_sequences_input = tf.keras.Input(shape=(None,), dtype="int64") follows: # Training with pre-trained Word2Vec embeddings. cnn_model_w2v = get_cnn_model(get_pretrained_embedding_layer(trainable=True)) cnn_model_w2v.compile( loss='sparse_categorical_crossentropy' tropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'] ) cnn_model_w2v_history = cnn_model_w2v.fit( x_train_vectorized, y_train, batch_size=128, epochs=10, validation_data=(x_test_vectorized0 码力 | 53 页 | 3.92 MB | 2 年前3
- HBase基本介绍people| |---|---|---|---|---| |"com.cnn.ww"|t9||anchor:cnnsi.com = "CNN"|| |"com.cnn.ww"|t8||anchor:my.look, ca = "CNN.com"|| |"com.cnn.ww"|t6|contents:html = "<html> "<html>..."||| |"com.cnn.ww"|t5|contents:html = "<html>..."||| |"com.cnn.ww"|t3|contents:html = "<html>..."||| |"com.exam.ple.www"|t5|contents:html0 码力 | 33 页 | 4.86 MB | 2 年前3
- 动手学深度学习 v2.07.3 预测目标 ..... 596 13.8 区域卷积神经网络 (R-CNN) 系列 ..... 599 13.8.1 R-CNN ..... 600 13.8.2 Fast R-CNN ..... 601 13.8.3 Faster R-CNN ..... 603 13.8.4 Mask R-CNN ..... 604 13.9 语义分割和数据集 ..... 605 接下来的五章集中讨论现代深度学习技术。5节描述了深度学习计算的各种关键组件，并为我们随后实现更复杂的模型奠定了基础。接下来，在6节和7节中，我们介绍了卷积神经网络（convolutional neural network，CNN），这是构成大多数现代计算机视觉系统骨干的强大工具。随后，在8节和9节中，我们引入了循环神经网络(recurrent neural network，RNN)，这是一种利用数据中的时间或序列结构的模型 的顺序是不变的，因此最优的结果是利用先验知识，即利用相近像素之间的相互关联性，从图像数据中学习得到有效的模型。 本章介绍的卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）是一类强大的、为处理图像数据而设计的神经网络。基于卷积神经网络架构的模型在计算机视觉领域中已经占主导地位，当今几乎所有的图像识别、目标检测或语义分割相关的学术竞赛和商业应用都以这种方法为基础。0 码力 | 797 页 | 29.45 MB | 2 年前3
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