基于交错组卷积的高效深度神经网络-AI100-专题视频课程

最新推荐文章于 2024-07-24 15:56:41 发布
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分类专栏： 视频教程 文章标签： 神经网络 卷积 矩阵计算 人工智能 结构
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本课程介绍一种基于交错组卷积的高效深度神经网络，该方法已在ICCV2017和CVPR2018上发表。交错组卷积通过互补的组卷积实现比标准卷积和Mobilenet更优的性能，在相同参数量和计算量下构建更宽的网络。

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基于交错组卷积的高效深度神经网络—953人已学习
课程介绍    
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    本课程将会讲解发表在计算机视觉顶级会议上的ICCV 2017和CVPR2018交错组卷积的方法，优于ResNets和谷歌的Mobilenets。交错组卷积包括几个互相互补的组卷积，可以解释为结构化的稀疏矩阵的乘积。在相同参数量相同计算量的条件下，会得到比标准卷积和Mobilenet更宽的网络，所以结果会更好。
课程收益
    对卷积神经网络和矩阵计算有初步了解，希望进一步提升的学习者。
讲师介绍
    AI100 更多讲师课程
    人工智能工程师特训班。
课程大纲
  第1章:基于交错组卷积的高效深度神经网络
    1. 基于交错组卷积的高效深度神经网络  01:07:30
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基于交错组卷积的高效深度神经网络（DNN）解析及编程实现
2301_79326510的博客
10-04 162
为了进一步提高DNN的效率和性能，微软资深研究员开发了一种基于交错组卷积的高效DNN方法。交错组卷积是一种特殊的卷积操作，它能够在DNN中有效地捕获图像的空间信息。与传统的卷积操作相比，交错组卷积在空间上更加密集，能够更好地提取图像中的细节特征。通过使用交错组卷积，这种高效的DNN模型能够更好地捕获图像中的空间信息，从而提高了模型的性能和效率。你可以根据自己的需求进行进一步的修改和优化，以适应特定的任务和数据集。的高效DNN模型，其中包含了两个交错组卷积层和一个全连接层。在上述示例中，我们定义了一个名为。
基于交错组卷积的高效深度神经网络
06-01
本课程将会讲解发表在计算机视觉顶级会议上的ICCV 2017和CVPR2018交错组卷积的方法，优于ResNets和谷歌的Mobilenets。交错组卷积包括几个互相互补的组卷积，可以解释为结构化的稀疏矩阵的乘积。在相同参数量相同计算量的条件下，会得到比标准卷积和Mobilenet更宽的网络，所以结果会更好。
轻量级网络IGCNets--对组卷积的运用
panghuzhenbang的博客
05-26 1021
IGCNet v1 论文地址：2017.07 《Interleaved Group Convolutions for Deep Neural Networks》 IGC（Interleaved Group Convolutions）：交错分组卷积 前言 随着卷积神经网络的不断发展，越来越多的网络结构不断出现，例如MobileNet、shuffleNet等，这些网络结构都是为了进一步提升模型的效果； 那么如何提高网络分类的精度呢？ 提升网络的深度与宽度，即增加网络层数、增加输入输出的特征层通道数
AI科技大本营公开课-《基于交错组卷积的高效深度神经网络》 共82页.pptx
05-29
《基于交错组卷积的高效深度神经网络》公开课主要探讨了如何通过创新的网络结构设计和计算优化技术来提升深度学习模型的效率和性能。在深度学习领域，尤其是在计算机视觉任务中，深度神经网络（DNN）已经成为核心...
人工智能-基于深度改进卷积神经网络的肺结节图像检测.pdf
06-30
基于深度改进卷积神经网络的肺结节图像检测是人工智能领域中的一项重要技术，对于肺结节的检测具有重要意义。本文主要介绍了基于深度改进卷积神经网络的肺结节图像检测方法，旨在提高肺结节检测的准确性和效率。 ...
人工智能-基于卷积神经网络的外汇汇率预测.pdf
06-28
人工智能-基于卷积神经网络的外汇汇率预测 一、卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）概述 卷积神经网络（CNN）是一种深度学习算法，能对图像、视频、音频等数据进行处理。CNN的主要特点是使用卷...
卷积笔记0
最新发布
xiaobai111112的博客
07-24 1140
卷积笔记
MSRA王井东详解ICCV 2017入选论文：通用卷积神经网络交错组卷积
每天都要看论文
05-10 709
7 月 17 日，微软亚洲研究院的一篇论文，《Interleaved Group Convolutions for Deep Neural Networks》入选计算机视觉领域顶级会议 ICCV 2017（International Conference on Computer Vision）。论文中提出了一种全新的通用卷积神经网络交错组卷积（Interleaved Group Convolution，简称 IGC）模块，解决了神经网络基本卷积单元中的冗余问题，可以在无损性能的前提下，缩减模型、提升计算速度
IGCV1：Interleaved Group Convolutions for Deep Neural Networks
dawnyi_yang的博客
05-16 821
摘要 文章提出了一种一种简单的模块化网络结构，将其称为交错组卷积神经网络(IGCNets)。它的重点在于一个新颖的构建块：是由一对连续且相互交错的组卷积组成。这两个组卷积是互补的： 在第一个组卷积中的卷积都是空间域卷积；第二个组卷积中的卷积是逐点卷积； 第二个组卷积中同一个分组内的所有通道来自于第一个组卷积中不同分组。 这样做的优势是：和普通卷积相比，在网络参数量和计算复杂度不变的同时，使得网络变得更宽了。 论文地址：Interleaved Group Convolutions for Deep Neura
Interleaved Group Convolutions
AnnChou的博客
10-14 754
交错组卷积（Interleaved Group Convolutions） 定义 组卷积：一种将输入通道划分成几个分区并在每个分区上分别执行常规的卷积的方法。 交错组卷积：包括两个组卷积，初级组卷积（ primary group convolution）和次级组卷积（ secondary group convolution）。 初级组卷积 设L为初级组卷积的分区数，称为初级分区（primary ...
轻量级网络：IGCV系列V1、V2、V3
qq_39382877的博客
07-26 3266
前言 IGCV1 IGCV2 IGCV3 前言 前面在写ShuffleNet的时候提到了解决Group Conv各个组之间的信息交互的问题就提到了IGCV，今天就整理一下IGCV系列。 附上微软的视频分享：https://www.bilibili.com/video/av23295590?from=search&seid=7224169471719308503 IGCV1 论文...
公开课 | 比MobileNet更高效，微软资深研究员详解基于交错组卷积的高效DNN
优快云人工智能头条
05-28 4004
卷积神经网络在近几年获得了跨越式的发展，虽然它们在诸如图像识别任务上的效果越来越好，但是随之而来的则是模型复杂度的不断提升。越来越深、越来越复杂的卷积神经网络在训练阶段需要大量存储与计算资源，因此设计高效的卷积神经网络是非常重要和基础的问题，而消除卷积核的冗余性是该问题主要的解决方案。如何消除消除卷积核的冗余性？AI科技大本营邀请到微软亚洲研究院视觉计算组资深研究员王井东，他将在 31 号的直播公...
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