导读 耐能新推出的AI晶片，结合了可重组式AI神经网路技术与模型压缩技术，来支援多种机器学习框架与CNN模型。 ?...，并搭载同为自家设计的神经网路处理器（NPU），来支援多种机器学习框架与CNN模型，目前已落地应用于手机、IoT、家居、安防等场景，预计在今年Q4放量出货。...、Yolo、Lenet、MobileNet、DenseNet等，刘峻诚表示，举凡被业界与学界大量采用的CNN模型，耐能几乎都可以支援，也能客制化支援少见的模型。...）等四种方式，在模型精度的损失小于0.5%的情况下，将模型中较不影响表现的小网路拿掉，来有效将模型压缩变小，进而降低在终端部署的储存成本与记忆体频宽的需求。...刘峻诚表示，未来的愿景是要赋予终端装置有判断能力的AI引擎、建立Edge AI Net，并以去中心化、多模输入、离线本地处理、算力共享、主动智慧等五大核心，串起边缘运算的网络。
实验结果表明，该方法在YCB-Video和Linemod两种数据集上均优于现有的方法。论文还将所提出的方法应用到一个真实的机器人上，根据所估计的姿态来抓取和操纵物体。...进一步地，这种表示提供了关键点位置的不确定性，PNP解算器又可以进一步利用这些不确定性。...3、在LineMOD、LineMOD Occlusion和TLess三个不同数据集上的实验结果表明，即使对象是被遮挡或对称的，Pix2Pose也优于最新的方法。 ? ? ? 实验结果： ?...由此产生的姿态回归损失是微分的，不受约束的，使训练变得容易处理。在两个标准位姿基准数据集上的实验表明，我们提出的方法与目前最先进的基于RGB的多阶段位姿估计方法相比，具有更好的性能。...为此，我们扩展了流行的SSD范式，以覆盖完整的6D姿势空间，并仅对合成模型数据进行训练。我们的方法可以与当前最先进的方法在多个具有挑战性的RGBD数据集上竞争或超越。
卷积核厚度等于1时为2D卷积，对应平面点相乘然后把结果加起来，相当于点积运算； 卷积核厚度大于1时为3D卷积，每片分别平面点求卷积，然后把每片结果加起来，作为3D卷积结果；1x1卷积属于3D卷积的一个特例...； 下面解释一下特殊情况的 M> H： 实际上，除了输入数据的通道数比较少之外，中间层的feature map数很多，这样中间层算卷积会累死计算机(鱼塘太深，每层鱼都打，需要的 鱼网太重).所以很多深度卷积网络把全部通道...特 别是现在需要在移动设备上进行AI应用计算(也叫推断), 模型参数规模必须更小, 所以出现很多减少握手规模的卷积形式, 现在主流网络架构大都如此 3.全连接层的作用： 答：在CNN结构中，经多个卷积层和池化层后...答：relu函数：梯度弥散没有完全解决，神经元死亡问题 解决方案：LeakyRelu 解决了神经死亡问题 Maxout:参数较多，本质上是在输出结果上又增加了一层 克服了relu的缺点，比较提倡使用 10...原因在于非线性相当于对空间进行变换，变换完成之后相当于对问题空间进行简化，原来线性不可解的问题现 在变得可以解了 3.如果不用激励函数(其实相当于激励函数是f(x)=x),在这种情况下，你的每一层输出都是上层输入的线性函数
并·将相应的结果与之前设计的基于patch的卷积神经网络(CNN)的结果进行比较。分割质量的评估基于使用几种形态学（2D DSC、3D DSC、精度）和体积指标与手动分割进行的比较分析。...这种模型需要很高的计算资源，因此不能部署在边缘设备上。所以构建资源高效的通用网络在多个应用领域都受到到了很大的关注。...EdgeNeXt模型具有5.6M参数，在ImageNet-1K上实现了79.4% top-1精度。 4....受这些论文的启发，该论文研究了 3D 大内核设计的可行性和挑战。证明了在 3D CNN 中应用大卷积核在性能和效率上有更多的困难。...论文提出的CNN架构在具有挑战性的场景流和不同曝光的Middlebury立体数据集上，在定量和定性方面都超过了最先进的单眼和立体深度估计方法。
并·将相应的结果与之前设计的基于patch的卷积神经网络(CNN)的结果进行比较。分割质量的评估基于使用几种形态学（2D DSC、3D DSC、精度）和体积指标与手动分割进行的比较分析。...这种模型需要很高的计算资源，因此不能部署在边缘设备上。所以构建资源高效的通用网络在多个应用领域都收到了很大的关注。...EdgeNeXt模型具有5.6M参数，在ImageNet-1K上实现了79.4% top-1精度。...受这些论文的启发，改论文研究了 3D 大内核设计的可行性和挑战。证明了在 3D CNN 中应用大卷积核在性能和效率上有更多的困难。...论文提出的CNN架构在具有挑战性的场景流和不同曝光的Middlebury立体数据集上，在定量和定性方面都超过了最先进的单眼和立体深度估计方法。
常规的做法是在算力强大的 GPU 或 TPU 上对模型进行训练，之后再使用一系列模型压缩的方法，将其转换为可在移动端上运行的模型，并与 APP 连通起来。...用 60000 个 MNIST 样本训练了 10 个 epoch，在模型架构与训练参数完全相同的前提下，使用 Core ML 在 iPhone 11 上训练大概需要 248 秒，在 i7 MacBook...为 Core ML 模型（CNN）训练做准备 处理好训练数据的 batch 并将其归一化之后，现在就可以使用 SwiftCoreMLTools 库在 Swift 的 CNN Core ML 模型中进行一系列本地化准备...接下来是构建 CNN 网络，卷积层、激活与池化层定义如下： ? 再使用一组与前面相同的卷积、激活与池化操作，之后输入 Flatten 层，再经过两个全连接层后使用 Softmax 输出结果。 ?...可以看到，这里的层、层形状、卷积过滤器和池大小与使用 SwiftCoreMLTools 库在设备上创建的 Core ML 模型完全相同。
实验表明，在训练集以外的主体上，该方法在跨身份重演方面表现出了良好的性能，并具有更好的 3D 一致性。 引言 图 1：OTAvatar 动画结果。...实验表明，我们的方法在 2D 和 3D 数据集上的自然运动和 3D 一致性均取得了有前途的效果。 方法 图 2：OTAvatar 总览。...反演解耦算法是一种基于优化的图像反演，可将隐编码解耦为身份编码与运动编码。模型训练完成后，可从单张参考图像推理运动无关的身份编码，并构建训练数据以外的主体化身。...在 HDTF 数据集上，我们通过迁移一个主体的运动来驱动另一个主体，即跨身份重演来检验身份-运动的解耦度。所采用的运动提取自具有较大运动变化的视频以评估极端条件下的结果。...表 4：联合训练、损失项、微调的消融实验。 图 5：反演解耦训练与联合训练的定性对比。联合训练无法在单样本化身构建中维持身份信息。
若都局限于 pose estimator 得到的关键点， 那么使用 2D 姿态估计的结果作为输入，通常远好于使用 3D 姿态估计结果，或是 2D -> 3D lifting 的结果作为输入；2....在 PYSKL 中，我们同样使用了来源于 Kinect 的 3D 骨骼点与 HRNet 输出的 2D 骨骼点训练 ST-GCN [3] 与 ST-GCN++ [2]（我们开发的一个 ST-GCN 的简单变种...值得注意的是，HRNet 2D Pose 虽在大部分的评测数据集上取得了优势，但并非全部：如在 NTURGB+D 120 Xsub 这个评测基准上，2D Pose 的效果就要差于 3D Pose。...PoTion 使用 color coding 将骨骼点序列绘制在一张图上 作为基于 3D-CNN 的方案，PoseC3D 将 keypoint heatmap 堆叠为 3D Voxel，并用 3D-CNN...相对 GCN，所需计算量还是较多：使用基于 R50 的 3D 网络，其算力消耗仅能做到与 GCN 中的较 heavy 方法 MS-G3D [7] 相当，多于其他一些更轻量的 GCN 方法。
结果表明，新模型 ViTGAN 极大优于之前的基于 Transformer 的 GAN 模型，并且在没有使用卷积和池化时也取得了与 StyleGAN2 等领先的基于 CNN 的 GAN 相媲美的表现。...ViTGAN 模型架构。 生成器架构。 推荐：Transformer 也能生成图像，新型 ViTGAN 性能比肩基于 CNN 的 GAN。...与 SOTA 方法相比，该方法的探索效率（每秒平均探索量）提高了 80%，但消耗的算力还不到 SOTA 方法的 50%。 探索框架示意图。 其他方法的比较。...该工作刚刚发表在计算机综述顶刊 ACM Computing Surveys 上。 事件预测中不同的时间类型。 事件预测问题与技术分类。...YOLOv3 头与本文提出的解耦头之间的架构差异。 研究者提出的基于 YOLOX 模型的 2D 实时目标检测系统在 Argoverse-HD 数据集上实现了 41.1% 的 AP。
这种基于模型的 3D 表示形式将 3D 人体形状限制在低维线性空间里，使其更容易通过 CNN 模型学习，但由于线性模型的限制，其性能可能无法达到最优。...该研究在多个 3D 人体数据集上评估了这一方法，并将其与之前研究中的方法做了对比。 评估结果表明该方法的性能远超其他结果，且运行速度更快。...结果显示，该方法在多个 3D 数据集上实现了显著的性能提升，运行速度也更快。 ? 图 1：示例结果。...之前的方法大体上依赖于预测中间结果，比如人体分割、2D/3D 关节、以及轮廓掩码，将当前问题分解成多个子任务，从而利用更多 2D 标签或者结合低维线性空间内的参数化人体模型来简化问题。...表 2：在 SURREAL 上的实验结果，全身精度误差和关节精度误差以毫米为单位。 ? 表 4：UP-3D 上的实验结果。全身精度误差和关节精度误差以毫米为单位。 ?
本文试图用最新的Material Point Method来解算，基本思想是将模拟的元素视为流体或连续体，避免了显示的解算碰撞和摩擦，从而揭示出一种统一的物理模拟框架。...，提出了一个变形梯度投射的思想，将动力学解算放在网格空间处理，从而可以处理颗粒之间的压缩、弹性和断裂等效果；APIC算法则解决了MPM中从网格向粒子传递时的耗散问题（相当于低通滤波）；沙子模拟算法则是利用...，在时间步长比较小的时候，能基本避免；４）网格的尺寸需要设定为与材质元素的尺寸一致，否则模拟中会出现瑕疵。...，那么估计出的参数会不准确；４)在实际生产中，一般很少考虑BRDF随空间位置变化的情况，所以模型上应该可以进一步简化。...【结果分析】 优势：１）在计算时间和内存占用上，相对不压缩的方法有近10倍的提升，且在物体识别和segmentation上和之前的方法准确度基本一致。
而Ledig等人的这篇论文在Perceptual Loss基础上加入GAN loss，约束超分辨率结果需符合自然图像分布规律，使超分辨率结果获得了非常逼真的细节效果。...这篇论文提出了一个全新模型SCA-CNN，可针对CNN中的空间和通道信息设计新的注意力模型。在图像描述生成任务中，该模型表现出了良好性能。 ?...本届CVPR上这种融合趋势可分为两个具体方向：一个是传统机器学习模型方法与深度学习模型深度融合，让后者能设计更好模型；另一个是用传统机器学习理论解释或阐述深度学习模型性能。...这样的函数很大可能是非凸函数，在优化过程中存在很多局部最优解，增加了模型训练难度。但约翰霍普金斯大学的这篇论文证明，在网络构成函数满足一定假设时，能保证得到全局最优解。...这项研究工作展示了全局最优解在深度神经网络中存在的条件，为我们设计更加容易训练的模型提供了有价值的指导。 ?
而Ledig等人的这篇论文在Perceptual Loss基础上加入GAN loss，约束超分辨率结果需符合自然图像分布规律，使超分辨率结果获得了非常逼真的细节效果。...这篇论文提出了一个全新模型SCA-CNN，可针对CNN中的空间和通道信息设计新的注意力模型。在图像描述生成任务中，该模型表现出了良好性能。...本届CVPR上这种融合趋势可分为两个具体方向：一个是传统机器学习模型方法与深度学习模型深度融合，让后者能设计更好模型；另一个是用传统机器学习理论解释或阐述深度学习模型性能。...这样的函数很大可能是非凸函数，在优化过程中存在很多局部最优解，增加了模型训练难度。但约翰霍普金斯大学的这篇论文证明，在网络构成函数满足一定假设时，能保证得到全局最优解。...这项研究工作展示了全局最优解在深度神经网络中存在的条件，为我们设计更加容易训练的模型提供了有价值的指导。
3D-CNN建立在3D卷积自动编码器的基础上，该编码器经过预训练，可以捕获结构性脑MRI扫描中的解剖形状变化。...其次，我们证明了生成模型作为匿名化工具的价值，当在合成数据上训练与在真实受试者数据上训练时，可达到可比的肿瘤分割结果。...在3D DSN生成的高质量得分图的基础上，进一步采用条件随机场模型来获得精确的分割结果。...本文探索了三种不同的方案来构建用于整个乳房X线照片分类的深层多实例网络。在INbreast数据集上的实验结果证明，与以前在训练中使用分段和检测注释的工作相比，深层网络的鲁棒性更高。...基于卷积神经网络（CNN）分类器和形状统计数据的结果，论文使用窄带图切割优化来实现股骨表面的3D分割。最后，根据表面网格的几何提示，将解剖学界标定位在股骨上。
随着GPU以及计算机算力的不断发展，目前基于深度学习的光流计算无论在准确度还是实时性上都已经超过经典算法。...以上两种框架都是基于CNN的，而也有部分方法致力于改进CNN卷积模型本身性能，使其更适用于光流估计任务，从而在本质上提高光流估计的性能，如模型PPAC-HD3[17]，利用概率像素自适应卷积提高模型性能...，用第1个CNN对光流的预测结果来指导第2个有遮挡情况下的CNN训练，从而提高第2个模块的抗遮挡能力。...光流数据集的发展促进了光流相关算法的发展，相关模型与算法的性能可以在数据集上得到验证，在公开数据集上的测试结果往往作为评价光流算法与模型效果的重要参考。...与此技术相关的还有基于光流的3维重建技术，其基本原理也是通过光流解算相机位姿，而后基于不同视角的相机位姿利用几何约束生成点云以实现物体的3维重建等，此项技术的具体应用场景包括文物3D数据录入、3D动画建模
本文提出了一种用于三维卷积神经网络（3D CNN）的模型压缩和移动加速框架 RT3D，通过结合神经网络权重剪枝和编译器代码优化技术，使模型的端到端运行时间与目前支持 3D CNN 的移动框架相比速度提升高达...然而，目前的模型加速技术多应用于 2D CNN 上，很难使 3D CNN 在移动设备上实时运行且保持较高精度，因为现存的商用移动设备的计算和存储能力不能承载高度复杂的模型结构和较高的模型维度。 ?...表 1 在 UCF101 数据集上 3D CNN 压缩结果比较 表 1 提供了在 UCF101 数据集上使用各种剪枝算法和稀疏模式对 C3D，R（2+1）D 模型的修剪结果。...接下来，我们将提出的 RT3D 与 MNN 和 PyTorch Mobile（PyTorch）的运行时间进行比较，来评估 RT3D 的实际加速效果。表 2 给出了端到端的 3D CNN 运行时间结果。...RT3D 在移动 CPU 和移动 GPU 上都支持稠密的（尚未压缩的）和稀疏的 3D CNN，PyTorch 仅在 CPU 上支持稠密模型，而 MNN 仅在 CPU 上支持稠密 C3D 模型。
跟TSM最相关的视频理解模型当属Limin Wang等人在ECCV2016上发表的Temporal Segment Network (TSN)了。...TSN模型从视频中采样N帧图像并通过最简单直接地对N帧图像分类结果进行平均的方式进行时序信息融合，取得了当时State-of-the-art的性能，并得到大规模的应用。...TSM关键技术介绍 在传统的图片分析的基础上，视频分析需要研究者补充关于时间信息（temporal information）的建模结构。...目前，2D CNN和3D CNN是视频理解中最常用的两个方法：使用2D CNN 模型运算量少但会丧失部分时间信息；而使用3D CNN虽然效果好但运算量极大。...他们将时间位移模块嵌入2D CNN，从而可以在不添加任何额外的计算量和参数的情况下，轻松地达到与3D CNN效果相当的视频理解能力。 ?
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