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一種簡單而高效的深度CNN模型來解決圖像的Efficient SR問題
為了減少沉重的計算負擔,各種方法,包括有效的模塊設計,知識蒸餾,神經架構搜索和結構重新參數化等都試圖提高SR算法的效率。在這些有效的SR模型中,主要有兩...
Apple提出FastViT:快速卷積和Transformer混合架構
進一步使用大核卷積使得 FastViT 精度得到提升,而且不怎么影響延時。在移動設備和 ImageNet 數據集上的精度相同的前提下,FastViT 比...
隨著人工智能(AI)技術的快速發展,AI可以越來越多地支持以前無法實現或者難以實現的應用。本文基于此解釋了卷積神經網絡(CNN)及其對人工智能和機器學習...
卷積神經網絡(Convolutional Neural Network,CNN)是一種非常重要的機器學習算法,主要應用于圖像處理領域,用于圖像分類、目標...
riscv的fpga實現案例 基于RISC-V加速器實現現場可編程門陣列 CNN異構的控制方案
現場可編程門陣列(FPGA)具有低功耗、高性能和靈活性的特點。FPGA神經網絡加速的研究正在興起,但大多數研究都基于國外的FPGA器件。為了改善國內FP...
在入門級使用的數據集很小,可以放入主內存中。只需幾行代碼即可應用此類操作。在此階段數據包括Audio、Image、Time-series和Text等類型。
PyTorch教程-14.8。基于區域的 CNN (R-CNN)
14.8。基于區域的 CNN (R-CNN)? Colab [火炬]在 Colab 中打開筆記本 Colab [mxnet] Open the ...
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