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MLP也就是多層感知機。多層感知機(MLP,Multilayer Perceptron)也叫人工神經網絡(ANN,Artificial Neural Network),除了輸入輸出層,它中間可以有多個隱層,最簡單的MLP只含一個隱層,即三層的結構。
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標準預處理功能:圖像增強、腐蝕、膨脹、開運算、閉運算、濾波、傅立葉變換(頻域空間域轉換)、距離變換、差分、等
GO-Surf: 用于快速、高保真RGB-D表面重建的神經特征網格優化
GO-Surf使用多級特征網格和兩個淺層MLP解碼器。給定一個沿射線的采樣點,每個網格通過三線插值進行查詢。多級特征被串聯并解碼為SDF,并用于計算樣本...
用于快速高保真RGB-D表面重建的神經特征網格優化的GO-Surf
我們提出了GO-Surf,一種直接的特征網格優化方法,用于從RGB-D序列中準確和快速地重建表面。
這項研究使用了基于MLP的架構,團隊發現精心設計的MLP網絡已經可以實現與最先進方法相當的性能。然而,MLP網絡的預測運動可能包含抖動偽影。
ADS算法的典型系統分層架構一般包括傳感層,感知層,定位層,決策層(預測+規劃)和控制層。
我們提出了NICE-SLAM,一個密集的RGB-D SLAM系統,它具有實時性、可擴展性、預測性和對各種挑戰性場景的魯棒性。
為了能夠深入解讀Tesla上述的這些設計理念,本文從ADAS感知算法演進和工程化需求的角度,首先來重點介紹Tesla于2021年底發布的用來改進原有Hy...
SiamFC:用于目標跟蹤的全卷積孿生網絡 fully-convolutional siamese networks for object tracking
原文鏈接 SiamFC網絡 圖中z代表的是模板圖像,算法中使用的是第一幀的ground truth;x代表的是search region,代表在后面的待...
對于幾個預先訓練的擴散模型,作者研究了網絡中執行逆擴散過程馬爾可夫步驟的中間激活。
NLP一個重要的范式包括在通用領域數據上的大規模預訓練和在特定任務或者領域上的微調。
傳統的HOI范式傾向于以多階段的方式來解決這個有挑戰性的復雜問題,即先執行object detection,再執行動作關系的分類,這種范式需要繁重的后處...
隨著BERT、GPT等預訓練模型取得成功,預訓-微調范式已經被運用在自然語言處理、計算機視覺、多模態語言模型等多種場景,越來越多的預訓練模型取得了優異的效果。
如何將Flax/JAX模型轉換為TFLite并在原生Android應用中運行呢
JAX 是一個與 NumPy 類似的內容庫,由 Google Research 部門專為實現高性能計算而開發。JAX 使用 XLA 針對 GPU 和 T...
我們的神經編碼量在發送到MLP解碼器時與像素顏色相結合。保留這種微調的設計仍然有效,但會導致重建總是依賴于三個輸入。
UNet及其最新的擴展如TransUNet是近年來領先的醫學圖像分割方法。然而,由于這些網絡參數多、計算復雜、使用速度慢,因此不能有效地用于即時應用中的...
其中關于分割有兩個部分,Image segmentation I 在 Part IV, 而 Image segmentation II 在 Part V。
美圖影像研究院(MT Lab)與新加坡國立大學提出高效的 MLP(多層感知機模型)視頻主干網絡,用于解決極具挑戰性的視頻時空建模問題。
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