CNN的“性能優(yōu)化器”

CNN的本質(zhì)的與核心價值

CNN的實操優(yōu)化：提升模型性能的核心技巧

CNN的迭代脈絡(luò)：從基礎(chǔ)模型到深度、輕量化模型

CNN的“高層特征整合與輸出核心”

CNN的“特征降維與增強核心”

CNN的“特征提取核心”

通用CNN加速器的指令驅(qū)動架構(gòu)與模塊化實現(xiàn)

隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的飛速發(fā)展，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像分類、目標(biāo)檢測等領(lǐng)域取得了顯著成果。然而，CNN的高計算復(fù)雜度對硬件平臺提出了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。針對這一問題，本文提出了一種基于指令驅(qū)動的通用CNN加速器架構(gòu)，通過模塊化設(shè)計實現(xiàn)了高效能、可擴展的硬件解決方案。

通俗易懂講解什么是卷積

在深度學(xué)習(xí)和計算機視覺領(lǐng)域，我們常常會聽到一個詞匯：卷積。那么，卷積到底是什么?如何通俗易懂地解釋它?本文將為大家詳細解析卷積的概念、原理和應(yīng)用。

將CNN硬件加速器集成進通用MCU，ADI的MAX78000和MAX78002實現(xiàn)高能效邊緣AI應(yīng)用

邊緣AI落地，需要滿足端側(cè)的功耗要求。因此內(nèi)置硬件CNN進行專門的AI運算，成為了AI MCU的最佳選擇。

人臉表情識別算法綜述

摘 要：人臉表情識別因其廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域與良好的發(fā)展前景，成為計算機視覺領(lǐng)域的一個研究熱點。文中綜合論述了表情識別的研究狀況與各類算法，并對其中的特征提取算法與表情分類算法進行了簡單描述。常規(guī)的特征提取算法有基于幾何特征的提取方法、基于整體統(tǒng)計特征的提取方法、基于頻率特征率的提取方法和基于運動特征的提取方法。常規(guī)的表情分類算法則從基于傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)兩個角度進行介紹。

CNN結(jié)構(gòu)演化進程

演化脈絡(luò) 下圖所示CNN結(jié)構(gòu)演化的歷史，起點是神經(jīng)認(rèn)知機模型，已經(jīng)出現(xiàn)了卷積結(jié)構(gòu)，但是第一個CNN模型誕生于1989年，1998年誕生了LeNet。隨著ReLU和dropout的提出，以

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的簡單介紹及代碼實現(xiàn)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的基礎(chǔ)介紹見 ，這里主要以代碼實現(xiàn)為主。 CNN是一個多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，每層由多個二維平面組成，而每個平面由多個獨立神經(jīng)元組成。 以MNIST作為數(shù)據(jù)庫，仿照

CNN模型思路、加速算法設(shè)計及其實驗樣例

自從AlexNet一舉奪得ILSVRC 2012 ImageNet圖像分類競賽的冠軍后，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的熱潮便席卷了整個計算機視覺領(lǐng)域。CNN模型火速替代了傳統(tǒng)人工設(shè)計（hand-cra

NLP中CNN模型常見的Pooling操作方法及其典型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

CNN是目前自然語言處理中和RNN并駕齊驅(qū)的兩種最常見的深度學(xué)習(xí)模型。圖1展示了在NLP任務(wù)中使用CNN模型的典型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。一般而言，輸入的字或者詞用Word Embedding的方式表達，這樣

神奇GIF動畫讓你秒懂各種深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)操作原理

嚴(yán)格來說不是在講Python而是講在Python下使用OpenCV。本篇將介紹和深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)處理階段最相關(guān)的基礎(chǔ)使用，并完成4個有趣實用的小例子： - 延時攝影小程序 - 視頻中截屏

用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測臉部關(guān)鍵點之訓(xùn)練專項網(wǎng)絡(luò)教程

訓(xùn)練專項網(wǎng)絡(luò) 還記得我們在開始時丟棄的70％的培訓(xùn)數(shù)據(jù)嗎？結(jié)果表明，如果我們想在Kaggle排行榜上獲得一個有競爭力的得分，這是一個很糟糕的主意。在70％的數(shù)據(jù)和挑戰(zhàn)的測試集中，我們的模

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測臉部關(guān)鍵點的教程之卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與數(shù)據(jù)擴充

上一次我們用了單隱層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，效果還可以改善，這一次就使用CNN。 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 上圖演示了卷積操作 LeNet-5式的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是計算機視覺領(lǐng)域近期取得

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測臉部關(guān)鍵點的教程之兩個重要參數(shù)：學(xué)習(xí)率，學(xué)習(xí)動量

Pybrain號稱最好用的Python神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫。其實Scikit-Learn號稱Python上最好用的機器學(xué)習(xí)庫，但是它偏偏就沒有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這塊，所以就與我無緣了。 之前也看過一些提到N

基于nolear建立的ConvNet體系結(jié)構(gòu)并用它去訓(xùn)練一個特征提取器

摘要：本文展示了如何基于nolearn使用一些卷積層和池化層來建立一個簡單的ConvNet體系結(jié)構(gòu)，以及如何使用ConvNet去訓(xùn)練一個特征提取器，然后在使用如SVM、LogisTIc回歸等不同