LSTM+CTC详解随着智能硬件的普及，语音交互请求会越来越多。 2011年之后，深度学习技术引入到语音识别之后，大家也一直再问一个问题，深度学习技术还能像刚提出时候那样，持续大幅度提升现在的语音识别技术吗？语音技术能够从小规模的使用转向全面产业化成熟吗? 如果全面产业化成熟，意味着会有越来越多的语音处理需求，但百度语音技术部的负责人贾磊说，如果线上50%的搜索都由语音完成，而
单位：MBZUAI（位于阿布扎比的默罕默德人工智能大学），IIAI（起源研究院，邵岭团队） ArXiv: https://arxiv.org/abs/2206.10589 Github: https://github.com/mmaaz60/EdgeNeXt导读：CNN和Transformer单独玩出的花样层出不穷。你中有我我中有你的思想，交替出现，例如Large Kernel CNN试图去模仿
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2024-04-13 10:52:53
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bert就是无监督训练的transformertransformer :seq2seq model with “self-attention”单向的RNN: 在输出b4的时候，已经看了a1~a4 在输出b3的时候，已经看了a1~a3 双向的RNN: 在输出每一个bi的时候，已经看了a1~a4 RNN的优点： 可以考虑到长距离的依赖 RNN的缺点： 不能实现并行化也可以用CNN来处理序列数据，图中每
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2024-04-16 13:04:43
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RNN、CNN和Transformer是目前在NLP中最常用的三个特征抽取器，本篇博客将对它们三个做一下全面对比。RNN1、为何RNN能够成为解决NLP问题的主流特征抽取器 主要原因还是因为RNN的结构天然适配解决NLP的问题： （1）NLP的输入往往是个不定长的线性序列句子，而RNN本身结构就是个可以接纳不定长输入的由前向后
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2024-08-12 12:14:16
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系列文章目录本文总结了2021年以来，所有将CNN与Transformer框架结合的CV算法如有疑问与补充，欢迎评论 CNN+Transformer系列算法系列文章目录前言一、Conformer(国科大&华为&鹏城)1.框架概述2.方法3.CNN分支4.Transformer分支5.FCU单元（Feature Coupling Unit6.实验结果7.总结二、Mobile-Form
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2024-03-07 21:24:55
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Transformer 有可能替代 CNN 吗？现在下结论还为时过早。Transformer 的跨界之旅，从 2020 延续到了 2021。2020 年 5 月，Facebook AI 推出了 Detection Transformer（DETR），用于目标检测和全景分割。这是第一个将 Transformer 成功整合为检测 pipeline 中心构建块的目标检测框架， 在大型目标上的检测性能要优
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2024-05-05 21:54:11
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提示：作者将用一个系列的博客，总结机器/深度学习算法工程师岗位面试中常见的一些知识点，以帮助小伙伴们更好的应对面试。本系列的内容包括如下： 系列一：机器学习相关基础知识小Tip 系列二：Python基础总结 系列三：CNN相关知识 系列四：Transformer相关知识总结 系列五：经典/热门模型介绍，及深度学习常用知识点 系列六：PyTorch相关知识点及端侧部署基础知识 注：以防再也找不到我，
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2024-08-27 09:56:00
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Transformer模型1 seq2seq方法对比CNN：将序列分为多个窗口（卷积核），每个窗口具有相同的权重，可以带来平移不变性的好处；卷积核之间可以进行并行计算；根据局部关联性建模，若想获得更大的感受野，除了增加卷积核尺寸，还需要增加多层卷积；对相对位置敏感（旋转），对绝对位置不敏感（顺序）。RNN：对顺序敏感；无法并行计算，耗时；长程建模能力弱（前后序列跨度大，若保存数据则耗费空间过大）；
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2024-07-17 16:12:46
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Transformer导言 Introduction背景中提到的工作：用CNN代替RNN，但是问题是CNN只能观察一个小窗口，但Transformer可以一次看整个序列；CNN的好处是可以使用多通道，每一个通道可以识别不一样的模式，于是Transformer采用了 Multi-head Attention来模仿CNN的多通道编码器 解码器（在做预测的时候，输入是编码器在前一时刻的输出）LayerN
前 言：作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv5，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv5的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。解决问题：YOLOv5主干特征提取网络为CNN网络，CNN具有
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2024-03-28 07:52:22
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from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping
import tensorflow as tf
import time
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import sys
from tensorflow import keras
import os
from tenso
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2024-06-25 18:41:27
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Transformer在CV领域有可能替代CNN吗？OpenCV学堂昨天来源：极市平台&知乎编辑：SF目前已经有基于Transformer在三大图像问题上的应用：分类（ViT），检测（DETR）和分割（SETR），并且都取得了不错的效果。那么未来，Transformer有可能替换CNN吗，Transformer会不会如同在NLP领域的应用一样革新CV领域？后面的研究思路可能会有哪些？&nb
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2024-05-21 18:26:05
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我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动，高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成，将成为保障国家安全的基础性和战略性资源。未来10年全球每天获取的观测数据将超过10PB，遥感大数据时代已然来临。随着小卫星星座的普及，对地观测已具备3次以上的全球覆盖能力，遥感影像也不断被更深入的应用于矿产勘探、精准农业、城市规划、林业测量、军事目标识别和
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2024-03-15 08:33:07
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BERT 就是 UNsupervised trained TransformerBert 只用到了 Transformer 结构中的 Encoder 部分，训练的时候不需要标注序列。比如训练一个中英翻译模型，只收集中文语料就可以了，并不需要输入对应翻译之后的英文文本。Transformer 就是 用到了大量 Self-attention layer 的 Seq2seq model下面来看看 Sel
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2024-08-19 20:35:13
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作者丨王云鹤导读到底CNN和Transformer哪个更好？当然是强强联手最好。华为诺亚实验室的研究员提出一种新型视觉网络架构CMT，通过简单的结合传统卷积和Transformer，获得的网络性能优于谷歌提出的EfficientNet，ViT和MSRA的Swin Transformer。摘要近年来，Transformer在视觉领域吸引了越来越多的关注，随之也自然的产生了一个疑问：到底CNN和Tra
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2024-04-16 09:59:13
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目标检测之 R-CNN系列前言R-CNN系列一、[R-CNN](https://arxiv.org/abs/1311.2524)二、 [Fast R-CNN](https://arxiv.org/abs/1504.08083)三、[Faster R-CNN](https://arxiv.org/abs/1506.01497)四、 [Mask R-CNN](https://arxiv.org/ab
Transformer模型由《Attention is all your need》论文中提出，在seq2seq中应用，该模型在Machine Translation任务中表现很好。动机常见的seq2seq问题，比如摘要提取，机器翻译等大部分采用的都是encoder-decoder模型。而实现encoder-decoder模型主要有RNN和CNN两种实现；CNNcnn 通过进行卷积，来实现对输入数
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2024-04-30 04:12:41
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文章目录1、卷积神经网络的概念2、 发展过程3、如何利用CNN实现图像识别的任务4、CNN的特征5、CNN的求解6、卷积神经网络注意事项7、CNN发展综合介绍8、LeNet-5结构分析9、AlexNet10、ZFNet10.1 意义10.2 实现方法10.3 训练细节10.4 卷积网络可视化10.6 总结11、VGGNet11.1 结构11.2 网络特点：11.3 分类框架：12、GoogLeNe
在过去的几年里，关于介绍卷积神经网络(CNN)的文档有很多，特别是它已经彻底改变了计算机视觉领域。在这篇文章中，我们将以神经网络的基本背景知识为基础，探索CNN是什么，了解它是如何工作的，并从头开始构建一个简单的CNN。1.目的CNN的一个典型的用例是执行图像分类任务，例如查看宠物图像，并决定它是猫还是狗。这似乎是个简单的任务–为什么不直接使用正常的神经网络呢？（1）图像大 目前用于处理计算机视觉
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2024-02-18 11:50:13
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代码地址：https://github.com/leoxiaobin/CvThttps://github.com/microsoft/CvT/blob/main/lib/models/cls_cvt.py Transformer大火，最近的论文几乎都是transformer系列了，但是CNN也有其可取之处，未来CNN和transformer结合想必是大势所趋。这篇文章将CNN引入Transform
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2024-03-19 13:43:03
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