——开，高，收、低和成交量。...你也可以从其他观点考虑——在任何时间戳我们的时间序列不代表一个单一的价，而是一个矢量（每天的开，高，收、低和成交量），但图片的metaphor是更加有用的去理解为什么我们今天将卷积神经网络应用于这个问题...但是，由于我们想预测第二天涨价的走势，我们需要考虑一个维度的变化： 所以，我们要训练的数据就是30天的时间窗口，但现在，我们每天将考虑整个开高收低成交量数据正确归一化以预测近距离移动的方向。...神经网络架构 如前所述，使用CNN作为分类器。 主要选择它是因为超参数的灵活性和可解释性（卷积核，下采样大小等）和RNNs性能类似，比MLP更好，训练更快。...关于回归 不预测二进制变量，可以预测实际值——次日回报或收盘价。 在以前的测试中，没有获得良好的效果。 ?
但训练R-CNN计算代价依旧高昂，因为每个图片中依旧包含约2000个候选区域。...但选择正确的阈值很难，因此我们宁愿找到所有可能的阈值取它们的平均值，这就是为什么平均精度(AP)非常重要的原因。 精确度和召回率曲线：展示了针对不同阈值，精确度和召回率之间的权衡。...曲线下的高区域代表高召回率和高精度，其中高精确度和低FP有关，高召回率和低FN有关，两者的高分都表明我们的模型返回了准确的结果（高精度），并且返回了大部分真实正样本（高查全率）。...召回率高但精度低的模型可以将大多数边界框定位在我们感兴趣对象的周围，但是与真实标签相比，这些对象的大多数预测类都不正确。...精度高而召回率低的模型则相反，通过定位很少相关边界框，但与真实标签相比这些边界框大多数预测类都正确。
尽管被广泛使用，但 GCN 方法依然在鲁棒性、兼容性和可扩展性上存在一定缺陷。 为解决这些缺陷，我们提出了 PoseC3D 这一新框架。...基于这一点，我们设计了 RGBPose-SlowFast，它包含两个分支，分别处理 RGB 和骨骼两个模态。 RGB 分支具有低帧率以及更大的网络宽度，骨骼分支具有高帧率和更小的网络宽度。...我们将两分支的预测结果融合，作为最终的预测。在训练时，我们用两个单独的损失函数分别训练两个分支，以避免过拟合。 4....在这种条件下，3D-CNN 依然取得了优秀的识别精度：使用单 clip 测试时，PoseC3D 的精度与 GCN 相近或超出；使用 10 clip 测试时，PoseC3D 的识别精度一致高于 GCN。...除此之外，当以不同条件（如训练数据使用 GT 框提取，测试数据使用 Tracking 框提取）提取的人体姿态分别用于训练、测试时，3D-CNN 的精度下降也远小于 GCN。
然而，FasterR-CNN由区域建议网络（RPN）和分类网络组成，在精度上取得了很好的效果，但检测速度慢，不能在高分辨率的实时图像中取得很好的效果。 ?...大数据集的训练和验证需要集群或服务器等高性能的计算机器，这些机器被广泛应用于大功率深度学习算法的部署中，然而，在低功率终端设备中，研究人员对CNNs在实时嵌入式平台中的效率提出了关注。...网络优化（即，网络剪枝或量化）是一种通过将密集模型压缩成稀疏或低比特结构来减小模型大小的技术，其精度下降最小甚至没有。...英伟达、英特尔和高通都是领先的市场品牌，它们为智能技术的发展做出了巨大贡献。其中，英特尔的Movidius神经计算棒（NCS）是用多层CNN实现计算扩展算法最便宜的设备。...它已经用一个定制的数据集进行了训练，在一个真实的果园中获得，并用所有可用的OIDv4图像进行了测试。准确度结果表明，在不同大小的目标出现时，召回率和准确度都有提高。
一方面，阈值越高，选出的RoI会更接近真实物体，检测器的定位会更加准确，但此时符合条件的RoI会变少，正、负样本会更加不均衡，容易导致训练过拟合；另一方面，阈值越低，正样本会更多，有利于模型训练，但这时误检也会增多...为了提高中心点的定位精度, 同样也会在每个位置上预测两个offset。 box的宽高通过直接回归得到(h, w)。...宽与高的预测：CenterNet不需要预测Embeddings来处理配对，而是预测了物体的宽与高，这里的预测是原图像素坐标的尺度。...总体上，对于特征图上的一个点，CenterNet会预测C+4个值，其中包括C个类别的中心点得分、中心点(x, y)的偏差以及该物体的宽高(w, h)。...推断时，使用水平翻转和比例因子为0.5、0.75、1、1.25、1.5的多比例测试。
在Cityscapes测试集上，没有额外的处理和预训练步骤，只用0.68M参数，在GTX 1080Ti显卡上的速度为71FPS，获得了72.2% mIoU。...但作者指出之前的搜索方法更偏向于搜索架构，而忽略了训练超参数（Recipe 配方参数）。 于是该文提出JointNAS，联合搜索架构和配置参数。...相比于之前的NAS方法得到的结果，在ImageNet数据集上训练得到的FBNetV3一系列模型，精度高而且参数量更少、所需FLOPs更低。...与EfficientNet和ResNeSt的相匹配的精度的FBNetV3模型分别减少了1.4倍和5.0倍的FLOPs。 另外实验也显示JointNAS得到的训练超参数可改进不同网络和任务的精度。...在DeepFashion2测试集上精度达到0.582 mAP，获得2020年的DeepFashion2挑战赛的第二名。 提出的方法计算复杂度低，即使在低功率的设备上运行，依然可以保持较高的精度。
在高通骁龙855 ARMv8处理器上单线程测试加速1.22倍。 ?...新增Libra-RCNN模型，精度提升2% 新增的Libra R-CNN模型。检测模型训练大多包含候选区域生成与选择、特征提取、类别分类和检测框回归等多个任务的训练与收敛。...03 部署流程无缝衔接 PaddleDetection为用户提供了从训练到部署的端到端流程，并提供一个跨平台的图像检测模型的C++预测部署方案。...预测部署方案拥有如下四大特点： 1. 跨平台。支持在 Windows和Linux 完成编译、开发和部署。 2. 可扩展性。支持用户针对新模型开发自己特殊的数据预处理等逻辑。 3....传统电网设备巡检方式是人工和智能分析设备相结合的方式，但是人工方式存在工种缺员率高，成本大，时效性低，且多为事后报警等问题，即使发现了，也已经造成了重大损失，例如火灾或大型挖掘机触碰到高压电网，等人工发现时重大隐患已经发生了一段时间
IBM正在研制一种可兼顾高精度学习和低精度推理的深度学习芯片。 深度学习领域仍在不断发展，特别地，专家们认识到如果芯片能够使用低精度的计算方式得出近似答案，神经网络就可以用很少的资源完成大量的计算。...Gopalakrishnan说：“在深度学习方面，传统芯片架构面临的挑战之一是利用率一般非常低。”也就是说，即使芯片可能具有非常高的峰值性能，通常只有20％到30％的资源能够被用于解决问题。...由此产生的芯片可以执行当前所有的三种主要深度学习AI：卷积神经网络（CNN）、多层感知器（MLP）和长-短期记忆（LSTM）。...新的架构也证明了IBM研究人员几年来一直在探索的东西：如果以高得多的精度训练神经网络，真正低精度的推理就无法正常进行。Gopalakrishnan说：“当低于8位时，训练与推理将开始直接相互影响。...一个在16位模式下训练但以1位模式部署的神经网络系统将出现无法接受的重大错误。因此，以与最终部署方式类似的精度训练网络将带来最好的结果。”
一旦确定了类别，算法就使用经过训练的边界框回归器来预测其边界框，该边界框回归器预测四个参数，即框的中心坐标以及其宽度和高度。 R-CNN 有一个复杂的多阶段训练过程。...一个网格单元预测多个边界框，每个预测数组由 5 个元素组成：边界框中心的 x 和 y 坐标、宽高 w 和 h，以及置信度得分。...该模块将输入的低维表示扩展到高维，并用深度卷积进行滤波编码，然后将其投影回低维，不同于常见的残差块，它的执行顺序是压缩、卷积再扩展。...他们将搜索问题表示为旨在同时获得高精度和低延迟的多目标优化问题。...尽管模型已经取得了很高的准确度，但如果在人类水平性能以下部署任何东西都会引发安全问题。 视频目标检测 目标检测算法旨在在不相关的单个图像上进行推理预测。
每个Bounding box包含5个数值，分别为x,y,w,h,confidence，代表检测框的中心坐标、宽高和置信度，但实际训练时w和h使用图像的宽高来归一化到[0,1]区间，x和y使用中心坐标与当前格子的偏移量并归一化到...预测的Bounding box宽高为Wb，Hb，归一化之后为： ?...YOLO对背景内容的误判率（4.75%）比fast rcnn的误判率（13.6%）低很多。...下图为在数据集VOC2007上的速度和精度对比 ?...如下图，横轴是每张图像的预测推理时间，纵轴是在COCO数据集上测试的精度，无论在速度还是精度都完胜。 ?
饲养密度是影响畜禽大规模生产和动物福利的关键因素。然而，麻鸭养殖业目前使用的人工计数方法效率低、人工成本高、精度低，而且容易重复计数和遗漏。...特别是，在商业环境中，技术限制和高成本导致这种方法的可行性低。 因此，基于光流的视频评估将是监测家禽行为和生理的理想方法。...例如，2014年Girshick等人提出的R-CNN首次引入了两阶段检测方法。该方法使用深度卷积网络来获得优异的目标检测精度，但其许多冗余操作大大增加了空间和时间成本，并且难以在实际的养鸭场中部署。...，并且由于网络结构简单、处理耗时、速率低和测量结果不稳定，它不能满足麻鸭工业化养殖所需的高性能和高准确率的要求。...最后，数据集总共包含了1500张图像，其中包括训练集中的1300张图像和测试集中的200张图像。图1显示了非最大抑制对麻鸭的检测、识别和计数任务所带来的挑战的分析。
后来的 Fast R-CNN，Faster R-CNN[16] 虽有改进，比如不再是将图片一块块的传进 CNN 提取特征，而是整体放进 CNN 提取特征图后，再做进一步处理，但依旧是整体流程分为区域提取和目标分类两部分...对其种类的物体，训练后识别效果也十分优异，具有很强的泛化能力。 但是 YOLO v1 的精准性和召回率相对于 fast rcnn 比较差。其对背景的误判率比 Fast RCNN 的误判率低很多。...为了使网络更易学到准确的预测位置，作者使用了 K-means 聚类方法类训练 bounding boxes，可以自动找到更好的框宽高维度。...bx,by,bw,bh 是预测的 bbox 的中心点坐标和宽高，中心点坐标的尺度是相对于网格。 如图四： ?...图十：ImageNet结果 每个网络都使用相同的设置进行训练，并以 256×256 的单精度测试进行测试。运行时间是在 Titan X 上以 256×256 进行测量的。
Performance：构建实时性AI服务能力 相较于GPU/CPU数量级提升的低延时预测能力 相较于GPU/CPU数量级提升的单瓦特性能能力 Scale 板卡间高速互联IO Intel CPU-FPGA...通用CNN FPGA架构 基于FPGA的通用CNN加速器整体框架如下，通过Caffe/Tensorflow/Mxnet等框架训练出来的CNN模型，通过编译器的一系列优化生成模型对应的指令；同时，图片数据和模型权重数据按照优化规则进行预处理以及压缩后通过...在fpga中，int8的性能可以做到int16的2倍，但是为了使公司内以及腾讯云上的客户可以无感知的部署其训练的浮点模型，而不需要retrain int8模型来控制精度损失，我们采用了支持动态精度调整的定点化...通过此种方法，用户训练好的模型可以直接通过编译器进行部署，而几乎无任何精度损失。 内存架构设计 带宽问题始终是计算机体系结构中制约性能的瓶颈之一，同时内存访问直接影响加速器件功耗效率。...同时，FPGA预测性能略强于Nvidia的GPU P4，但延时上有一个数量级的优化。
比如，在 400M FLOPs 的网络架构中，高延迟能达到 25ms ，而低延迟仅需要 17.1ms。那么，如何在保证模型精度，FLOPs 的前提下尽量的做到低延迟呢？ 方法 ?...Latency-DARTS架构示意图 延迟预测模块（LPM） image.png 延时预测结果 这里本文使用测试集上预测与 ground-truth 之间的绝对误差和相对误差来评估 LPM 。...延时预测结果 随着训练数据量的增加，测试误差也相应下降。另一方面，当训练数据量大于40K时，精度的提高变得微乎其微。...ImageNet实验结果 总结 本文提出了一种在复杂搜索空间中预测架构延迟的可微分方法，并将该模块融入到可微分架构搜索中。这使得我们可以控制识别精度和推理速度的平衡。...但是，对于不同的硬件架构和软件部署平台，需要构造不同的数据集才能得到准确的预测结果，因此，本文提出的推理延迟预测模块严重依赖数据集的构建。
它的一部分也使用CNN。并且不需要大量的训练数据。 YOLO (2015) - You Only Look Once是一个用于实时目标检测的CNN。...最初基于GoogleNet和VGGNet，被称为Darknet。它将输入分割成一个单元格网格，每个单元格预测一个边界框和对象类，然后合并为最终的预测。...所以总体看起来是这样的: 任务确认→提取算法和模型架构→数据收集(如果不存在，则标记)→预处理和增强→特征提取→模型训练→推理和测试→分析和优化→更多测试→部署上线→收集反馈→模型改进（在线，离线训练）...通常选择阈值0.5来决定预测是否良好，但这取决于模型要解决的问题。它还解决了一个目标问题的多个预测:只选择一个(最精确的)。...mAP(平均精度均值)——一个借助IoU、精度和召回率以及精确召回率曲线进行统计的度量。我们必须计算一个类的 IoU，然后计算精度和召回率。
，依赖于部署框架的实现；RPN只有2个卷积层，且输出通道数仅为4和1，运行时间占比不高。...主干网络预训练模型的精度和速度会极大的影响检测模型的最终表现。飞桨图像分类库PaddleClas的预训练模型为主干网络提供了丰富的选择。...由此，我们在FPN模块里添加降采样卷积，额外生成P5~P6，此修改将COCO mAP提升了1.3%，但预测时间仅增加9%左右。 ? 图3 FPN调整 优化检测头 检测头通常由多层卷积组成。...模型裁剪 卷积通道裁剪是一种很有效的在保证模型精度的情况下减小模型大小的解决方案。通过一定的裁剪机制，将重要性低的卷积通道剪裁掉，从而减小运算量。...就CV而言，知识蒸馏的有效性在分类任务已获得大量验证，但目前在检测领域的应用还相对较少。
，依赖于部署框架的实现；RPN 只有 2 个卷积层，且输出通道数仅为 4 和 1，运行时间占比不高。...主干网络预训练模型的精度和速度会极大的影响检测模型的最终表现。飞桨图像分类库 PaddleClas 的预训练模型为主干网络提供了丰富的选择。...由此，我们在 FPN 模块里添加降采样卷积，额外生成 P5~P6，此修改将 COCO mAP 提升了 1.3%，但预测时间仅增加 9% 左右。 ?...模型裁剪 卷积通道裁剪是一种很有效的在保证模型精度的情况下减小模型大小的解决方案。通过一定的裁剪机制，将重要性低的卷积通道剪裁掉，从而减小运算量。...就 CV 而言，知识蒸馏的有效性在分类任务已获得大量验证，但目前在检测领域的应用还相对较少。
其构成包括CPU和NPU等，其中CPU采用的是八核A55处理器，NPU则采用了自研混合精度技术，可以做到43.2TOPs（INT4）或10.8TOPs（INT8）的高算力。...——不仅能跑起来，还跑得飞快、性能高且功耗低。 具体而言，AX650N端侧部署Swin Transformer性能可达361 FPS。 这是什么概念？...不仅性能高，AX650N还能保证准确率，做到高于市场水平的80.45%精度。...除了这些优势，AX650N还支持低比特混合精度，遇到大规模参数的模型，我们就可以采用INT4来减少内存和带宽占用率，从而降低大模型在端侧边缘侧部署的成本。...比如河道垃圾监测，用CNN等网络，可能出现一类新的垃圾就得花数月去重新采集数据进行训练，不然系统就认不出来。
当在自然图片上训练好的模型，在艺术图片上测试时，YOLO的表现远超DPM和R-CNN。由于YOLO的高泛化能力，应用到新领域或未见过的输入上，相比之下不太可能出现故障。...YOLO在检测精度方面，仍然落后于最先进的检测系统。虽然识别目标的速度快，但是很难精确的定位某些目标，尤其是小目标。我们会在实验中对此进行权衡。我们所有的训练和测试代码都是开源的。...我们在PASCAL VOC2007和2012的训练集和验证集上训练网络用了135个epochs。当测试2012的数据时，我们也包含了2007的测试集进行训练。...最近的Faster R-CNN使用神经网路代替了selective search方法来给出边界框候选，类似 Szegedy et al.[8] 我们测试过，他们的最好精度下能达到7fps，降低精度的话能达到...联合YOLO和Fast R-CNN后，其表现比Fast R-CNN增加了2.3%，排名上升了5。 4.5 泛化能力：检测艺术品中的人 目标检测的学术数据集的训练和测试数据都是来自同一个分布。
CNN 模型也和以前的十分相似： ? 作为参考，MLP 大约有 12 万个参数，而 CNN 大约有 20 万个参数。根据原文的假设，当我们有这么多的参数和少量样本时，模型好像真的会出错。...我们尽可能地靠近原始分析，我们使用了 5 层交叉验证（5-fold cross validation），但使用了标准 MNIST 测试集进行评估（大约有 2000 张测试样本）。...我们将测试集分为两部分，上半部分用于评估训练过程的收敛，而下半部分用于测量样本预测的准确度。我们甚至没有调整这些模型，对于大多数超参数，仅仅只是使用合理的默认值。...我重新运行了 Leekasso，但仅使用了最好的预测器，其结果几乎完全等同于全 Leekasso。实际上，我确定我可以做出一个不使用数据的且具有高准确度的分类器。...更明白地讲，我认为 Jeff 真正在做的辩驳是关于模型复杂度和偏差/方差折衷。如果你没有很多数据，很可能训练一个简单模型（高偏差/低方差）要比复杂模型（低偏差/高方差）效果更好。
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