Mar, 2023

交通标志识别的二值化神经网络架构设计

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TL;DR研究比较卷积神经网络和二值神经网络在识别交通标志上的表现，提出了一种从底层进行二值神经网络架构设计的方法，并且在测试集上取得了高于 80% 的准确率。
发现论文，激发创造
  • 提升交通标志识别准确率的高准确性二进制神经网络的局部鲁棒性评估

    交通标志、二进制神经网络、本地稳健性、验证工具、VNN-COMP'23

    Sep, 2023

  • 基于卷积神经网络的 GTRSB 交通标志检测和分类优化

    在交通运输不断演进的背景下，汽车的普及使道路交通更加复杂，需要先进的视觉辅助技术来提高安全性和导航能力。本文提出了一种基于卷积神经网络的创新方法，实现了接近 96% 的准确率，突出了通过高级定位技术可以实现更高的精度，这不仅对交通标志识别技术的持续发展有所贡献，也强调了这些发展对道路安全和自动驾驶的未来的关键性影响。

    Mar, 2024

  • 使用胶囊网络进行交通标志检测的新型深度学习模型

    该论文提出了一种使用胶囊网络的交通标志检测新方法，通过动态路由和路由协议算法，胶囊网络可以更好地捕获图像的姿态、视角和方向，提高了自主车辆交通标志检测的可靠性和准确性。

    May, 2018

  • 二元图神经网络

    本论文探讨了将二值化技术应用于图神经网络的方法，并成功设计了能够在 Hamming 空间内快速构建动态图的模型，实现了在准确性轻微损失的代价下在嵌入式设备上取得了显著的存储空间和时间扩展的效果。

    Dec, 2020

  • 基于局部视觉变换器的交通标志识别

    通过结合卷积网络和 Transformer 网络的优势，本研究提出了一种新型的模型用于交通标志识别，实验证明该模型在德国和波斯交通标志数据集上超过了纯 Transformer 模型和最佳卷积网络的准确率，并且在保持快速推理速度的同时，更适合实际应用。

    Nov, 2023

  • 使用深度神经网络和量子神经网络进行交通标志分类

    本文介绍了使用混合量子 - 经典卷积神经网络实现的交通标志分类系统，基于其在德国交通标志识别基准数据集上的 90% 以上精度，揭示了量子神经网络在高级计算机视觉领域中的潜力。

    Sep, 2022

  • 二值化神经网络

    本文介绍了一种对二值化神经网络进行训练的方法，并在 Torch7 和 Theano 两个框架下，对 MNIST、CIFAR-10 和 SVHN 数据集进行了实验，取得了近乎领先水平的结果。通过在前向传递过程中使用二值化的权重和激活值，可以大幅减少内存消耗，用位运算取代大多数算术运算，并且使用二进制矩阵乘法 GPU 内核可以比未优化的 GPU 内核快 7 倍，而不会损失分类准确度。

    Feb, 2016

  • 多列深度神经网络用于图像分类

    介绍了一种基于神经网络算法的计算机视觉和机器学习新方法，通过极小的感受野感知神经元构建深度神经网络来实现图像分类，相比于传统的方法显著提高识别性能

    Feb, 2012

  • 二值化神经网络：训练深度神经网络，使权重和激活限制为 + 1 或 - 1

    本篇论文介绍了一种通过二值化权重和激活训练神经网络的方法，并在 Torch7 和 Theano 框架上进行了实验，在 MNIST、CIFAR-10 和 SVHN 数据集上取得了接近最佳水平的结果。同时，作者提出了一种二进制矩阵乘法 GPU 核函数，使得 MNIST BNN 可以比优化前快 7 倍，而不影响分类准确性。

    Feb, 2016

  • LAB: 可学习激活元素二值化用于二值神经网络

    本文提出了一种名为 LAB 的可学习二值化激励技术，替代二元特征映射中的 sign () 函数，其可以适用于各种已有的架构中，实验证明这种方法可以在不显著增加时间和复杂度的情况下，为四个二值神经网络模型带来明显性能提升，并在 ImageNet 数据集上实现了与最先进模型相同的性能。

    Oct, 2022