convolutional kernels | BriefGPT

关键词convolutional kernels

搜索结果 - 11

基于脉冲活动修剪的高效深度脉冲神经网络构建
基于脉冲神经网络（SNN）的结构稀疏化，提出了一种基于卷积核活动水平的结构删减方法，通过动态调整网络结构使其更适应当前目标任务，提高模型的适应性、降低计算负载和加速推理过程。
PDFa month ago
大型卷积模型的参数高效调优
通过细调滤波核元素，我们引入了一个简单的方法来改进现有的微调方法，以提取面向任务的表示，这种方法在区分和生成任务方面优于之前的微调基准。
PDF4 months ago
轻量级 CNNs 的统一张量视角
通过将 3D 重塑的卷积核张量与其各种分片和秩 - 1 分解相连，连接了各种张量逼近方法和高效 CNN 模块之间的直接联系，同时发现点对点深度点（PDP）配置对于轻量级 CNN 构造是可行的，并建立了与最新的 ShiftNet 的新链接，启
PDF7 months ago
物理信息神经网络中融入非局部交通流模型
该研究提出了一种利用非局部 LWR 模型在物理有信息的深度学习框架中改进交通状态估计方法的方法，通过考虑速度为下游交通密度的加权均值，解决了传统 LWR 模型在准确表示真实交通流方面的不足，实验结果表明该方法能够提高交通状态估计的准确性和可
PDF10 months ago
基于稠密通道压缩的物体检测与特征空间坚固化方法
通过提出密集通道压缩特征空间固化的方法 (即 Dense Channel Compression for Feature Spatial Solidification Method)，并在骨干网络和头部网络中引入两个创新模块 (即 DCFS
PDFa year ago
MixFaceNets：极高效的人脸识别网络
针对面部验证应用所需要效率极高和吞吐量大的需求，本文提出了基于混合深度卷积核的一组极其高效的深度学习模型 MixFaceNets，在多个数据集中对模型进行了评估，结果表明在计算复杂度相同的情况下，MixFaceNets 在所有的数据集上性能
PDF3 years ago
MMMFGNet: 基于动态模态感知滤波器生成的 RGB-T 跟踪网络
提出一种名为 MFGNet 的动态模态感知滤波器生成模块，其能够通过自适应调整卷积核来增强可见和热数据之间的信息交流，以解决 RGB-T 跟踪中的遮挡、快速运动和视野范围限制等问题，并且实验表明该算法的有效性。
PDF3 years ago
CKConv：连续核卷积用于序列数据
本文提出一种新的卷积神经网络架构，通过将卷积核建模为连续函数，解决了传统神经网络处理序列数据时的梯度爆炸、记忆短视、非定长序列等问题，并在多个数据集上获得了最先进的结果。
PDF3 years ago
学习预测布局到图像的条件卷积，用于语义图像合成
通过在生成器中条件化卷积核以更好地利用语义布局，提出一种特征金字塔语义嵌入判别器的多尺度生成对抗网络方法，该方法在各种语义分割数据集上实现了优秀的量化指标和主观评估。
PDF5 years ago
通过深度张量分解实现卷积神经网络的端到端学习
本文研究了通过 Deep Tensor Decomposition 算法来学习深度卷积神经网络，理论上可以在样本数大于网络中总卷积权重数时提高数据利用效率并验证了实际有效性和理论结果。
PDF6 years ago
ICLR剪枝卷积神经网络以实现高效推理
提出了一种新的神经网络卷积核剪枝方法，通过 Taylor 扩展来近似剪枝参数变化引起的代价函数的改变，并结合反向传播的微调来保持剪枝网络的良好泛化性能，该方法在细粒度分类任务中表现出优异的性能。
PDF8 years ago