最近对深卷积神经网络 (CNNs) 的研究主要集中在提高计算机视觉数据集的精确度上。对于给定的精度级别, 通常可以用不同的 CNN 体系结构来实现了该精度级别。而具有更少参数的 CNN 体系结构具有以下几个优点:
数据压缩是保留相同或绝大部分数据前提下减小文件大小的过程。它的原理是消除不必要的数据或以更高效的格式重新组织数据。在进行数据压缩时，你可以选择使用有损方法或无损方法。有损方法会永久性地擦除掉一些数据，而无损方法则能保证持有全部的数据。使用哪类方法取决于你要让你的文件保持多大的精准度。
对于识别、检测、语义分割、人体姿势检测等富有挑战性的任务，当前最佳性能通常是通过卷积神经网络（CNN）取得的。有证据表明，这些方法成功背后的关键特征是过度参数化（over-parametrization），其有助于找出良好的局部最小值。但与此同时，过度参数化导致大量冗余，并且从统计学角度看，由于过度参数化增加的参数过多，它或许会阻碍泛化。
导读： 本文全面概述了深度神经网络的压缩方法，主要可分为参数修剪与共享、低秩分解、迁移/压缩卷积滤波器和知识精炼，本论文对每一类方法的性能、相关应用、优势和缺陷等进行独到的分析。机器之心简要介绍了该论文，更详细的内容请查看原论文。 大型神经网络具有大量的层级与结点，因此考虑如何减少它们所需要的内存与计算量就显得极为重要，特别是对于在线学习和增量学习等实时应用。此外，近来智能可穿戴设备的流行也为研究员提供了在资源（内存、CPU、能耗和带宽等）有限的便携式设备上部署深度学习应用提供了机会。高效的深度学习方法可以
选自arXiv 作者：Yu Cheng等 机器之心编译 参与：蒋思源、路雪、刘晓坤 本文全面概述了深度神经网络的压缩方法，主要可分为参数修剪与共享、低秩分解、迁移/压缩卷积滤波器和知识精炼，本论文对每一类方法的性能、相关应用、优势和缺陷等进行独到的分析。机器之心简要介绍了该论文，更详细的内容请查看原论文。 大型神经网络具有大量的层级与结点，因此考虑如何减少它们所需要的内存与计算量就显得极为重要，特别是对于在线学习和增量学习等实时应用。此外，近来智能可穿戴设备的流行也为研究员提供了在资源（内存、CPU、能耗和
COMPRESSION OF DEEP CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS FOR FAST AND LOW POWER MOBILE APPLICATIONS【ICLR 2016】
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 29.1 倍，准确性损失仅为 1％~1.5％。当在手机上采用 C3D 或 R(2+1)D 模型时，可以在 150ms 内完成 16 帧视频的计算。该工作由 CoCoPIE 团队：美国东北大学（Northeastern University）的王言治研究组、威廉与玛丽学院（William & Mary）的任彬研究组以及北卡罗来纳州立大学（North Carolina State University）的慎熙鹏研究组共同完成，发表于第 35 届美国人工智能协会年会（AAAI 2021）。
从本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章详细讲解了Keras实现分类学习，以MNIST数字图片为例进行讲解。本篇文章详细讲解了卷积神经网络CNN原理，并通过Keras编写CNN实现了MNIST分类学习案例。基础性文章，希望对您有所帮助！
《Quantized Convolutional Neural Networks for Mobile Devices》
卷积神经网络（CNN）在许多图像/视频处理任务中取得了不错的性能表现。而AVS3作为国内自研的新一代视频编码标准，我们将 CNN 应用于 AVS3 视频编码标准，提出了一个低复杂度多模型 CNN 环路过滤方案。首先通过多个轻量级网络模型对比，选择简化的 ResNet 作为整体方案的基础单模型。然后在这基础上，提出了多模型迭代训练框架，实现多模型滤波器方案。并针对不同的比特率范围对网络深度与多模型数量进行了优化，以实现网络模型性能和计算复杂度之间的权衡。实验结果表明：所提出的方法在 All intra 配置条件下，在 Y 分量上实现平均 6.06% 的 BD-rate 节省。与其他编码性能相当的 CNN 环路滤波器相比，我们所提出的多模型环路滤波方案可以显著降低解码器的复杂性，实验结果表明，解码时间平均可以节省 26.6%。
在本文中，我们提出了一种不基于物理或数学特征的自然图像反卷积方法，我们展示了使用图像样本构建数据驱动系统的新方向，这些图像样本可以很容易地从摄像机中生成或在线收集。 我们使用卷积神经网络（CNN）来学习反卷积操作，不需要知道人 为视觉效果产生的原因，与之前的基于学习的图像去模糊方法不同，它不依赖任何预处理。本文的工作是在反卷积的伪逆背景下，我们利用生成模型来弥补经验决定的卷积神经网络与现有方法之间的差距。我们产生一个实用的系统，提供了有效的策略来初始化网络的权重值，否则在卷积随机初始化训练过程中很难得到，实验证明，当输入的模糊图像是部分饱和的，我们的系统比之前的方法效果都要好。
卷积神经网络(CNN)在各种计算机视觉任务中取得了显著的成功，但其也依赖于巨大的计算成本。为了解决这个问题，现有的方法要么压缩训练大规模模型，要么学习具有精心设计的网络结构的轻量级模型。在这项工作中，作者仔细研究了卷积算子以减少其计算负载。特别是，本文提出了一个紧凑的卷积模块，称为CompConv，以促进高效的特征学习。通过分治法的策略，CompConv能够节省大量的计算和参数来生成特定维度的特征图。
生成模型 GAN 是机器学习领域里最为重要的发展方向之一。但这类算法需要消耗巨量算力，大多数研究者已经很难得出新成果。近年来，这一方向颇有被大型机构垄断的趋势。
这就是阿里达摩院提出的图像分析新方法：“频域学习”（Learning in the Frequency Domain）。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1903.11752.pdf
深度神经网络模型被广泛应用在图像分类、物体检测等机器视觉任务中，并取得了巨大成功。然而，由于存储空间和功耗的限制，神经网络模型在嵌入式设备上的存储与计算仍然是一个巨大的挑战。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2007.09355.pdf
论文作者：Xiaojun Jia, Xingxing Wei, Xiaochun Cao, Hassan Foroosh
自 2007 年启动首个 AI 项目之后，高通（Qualcomm）在人工智能研发方面取得了很多进展。2018 年 5 月，高通成立 Qualcomm AI Research，进一步强化整合公司内部对前沿人工智能研究。现在，高通不仅是一家移动通信公司，更是人工智能领域的重要玩家。
作者：Zechun Liu，Baoyuan Wu，Wenhan Luo，Xin Yang，Wei Liu，Kwang-Ting Cheng
前一篇文章介绍什么是过拟合，并采用droput解决神经网络中过拟合的问题，以TensorFlow和sklearn的load_digits为案例讲解；本篇文章详细讲解了卷积神经网络CNN原理，并通过TensorFlow编写CNN实现了MNIST分类学习案例。本专栏主要结合作者之前的博客、AI经验和"莫烦大神"的视频介绍，后面随着深入会讲解更多的Python人工智能应用。
说到图像压缩算法，最典型的就是 JPEG、JPEG2000 等。 图 1：典型图像压缩算法 JPEG、JPEG2000 其中 JPEG 采用的是以离散余弦转换（Discrete Cosine Tra
秋雨伴随着寒风冰冷的飘落，告知大家初冬已经离我们不远！虽然今夜不能欣赏圆月和家人团聚，但是我们的心永远在一起。在此，也衷心祝福大家中秋节快乐，祝愿大家心想事成，万事如意！ ---- ---- ---- 今天主要和大家分享的是比较火热的话题——压缩网络！ 自从深度学习（Deep Learning）开始流行，已经在很多领域有了很大的突破，尤其是AlexNet一举夺得ILSVRC 2012 ImageNet图像分类竞赛的冠军后，卷积神经网络（CNN）的热潮便席卷了整个计算机视觉领域。CNN模型火速替代了传统人工
随着深度学习算法在图像领域中的成功运用，学术界的目光重新回到神经网络上；而随着 AlphaGo 在围棋领域制造的大新闻，全科技界的目光都聚焦在“深度学习”、“神经网络”这些关键词上。与大众的印象不完全一致的是，神经网络算法并不算是十分高深晦涩的算法；相对于机器学习中某一些数学味很强的算法来说，神经网络算法甚至可以算得上是“简单粗暴”。只是，在神经网络的训练过程中，以及算法的实际运用中，存在着许多困难，和一些经验，这些经验是比较有技巧性的。 有道云笔记不久前更新的文档扫描功能中使用了神经网络算法。本文试图以文
随着深度学习的快速发展，目前已经出现了海量的不同结构的神经网络，本文介绍11种炼丹师都需要知道一点的神经网络结构。
2017年9月17日至20日，IEEE国际图像处理会议（ICIP 2017）在北京国家会议中心举办，国内外许多学术界以及工业界的专家学者们都与会进行交流与讨论。9月20日早，旨在使用图像恢复方法来提升编码效率的Grand Challenge环节中，我们作为唯一的参赛者进行了技术分享。主办方希望可以征集一种类似于HEVC标准中后处理的方法来提升编码效率，与传统不同的是，可以使用伴随码流传输的辅助信息在解码器上帮助图像复原，其中辅助信息可以在编码端进行提取与压缩。为了将图像复原技术更好结合到视频压缩之中，这里也
像神经网络这样的数据驱动算法已席卷全球。他们最近的激增是由于硬件变得更加便宜也更加强大，同时也不缺乏大量的数据的支持。神经网络目前发展到“图像识别”，“自然语言理解”等认知任务，当然也仅限于此类任务。在这篇文章中，我将讨论一种使用神经网络压缩图像的方法，以更快的速度实现图像压缩的最新技术。 本文基于“基于卷积神经网络的端到端压缩框架”（https://arxiv.org/pdf/1708.00838v1.pdf）。 你需要对神经网络有一些熟悉，包括卷积和损失函数。 什么是图像压缩 图像压缩是转换图像使其
CNN-based图像压缩方法能较好地提取局部信息，Transformer-based图像压缩方法能较好地提取全局信息，于是想将这两者的优势相结合。
NIPS 2016 http://arxiv.org/abs/1608.04493
大部分检测假脸工作是在图片上进行的，而针对deepfake视频往往有很少检测方法。这个工作里我们提出了一种基于时间序列的处理方法，用于检测Deepfake视频。我们采用了CNN去提取帧级别的高维特征，并用这些高维特征训练RNN。我们展示了通过一个简单的架构也能在检测任务上达到不俗的效果。
以GauGAN为例，与MobileNet-v3这样的识别CNN相比，参数只相差1个数量级（4.2 : 93）计算强度却高出了2个数量级（0.5 : 281）。
在近些年，深度学习领域的卷积神经网络（CNNs或ConvNets)在各行各业为我们解决了大量的实际问题。但是对于大多数人来说，CNN仿佛戴上了神秘的面纱。 CNN能做什么 CNN是深度学习算法在图像处理领域的一个应用。主要被用来找寻图片中的模式。这个过程主要有两个步骤，首先要对图片做卷积，然后找寻模式。在神经网络中，前几层是用来寻找边界和角，随着层数的增加，我们就能识别更加复杂的特征。这个性质让CNN非常擅长识别图片中的物体。 学习CNN之前，我们需要对CNN和Deep Learning有一个简单的了解。
本文介绍了神经网络模型压缩技术的研究进展，包括基于知识蒸馏、剪枝、量化、低秩近似等方法。这些方法旨在减小模型的大小和计算量，以便在资源受限的设备上高效地运行。同时，文章还探讨了这些方法在实际应用中的效果和挑战。
这篇文章是深度学习算法优化系列的第一篇文章，主要解读一篇ICLR 2017年的《Pruning Filters for Efficient ConvNets》，关于通道剪枝策略的一篇论文。论文原地址见附录。
VMAF是目前比较好用的质量评价模型。但是在图像/视频压缩，视频增强等领域，可能需要一定的质量评价模块作为损失函数指导网络的训练。VMAF作为不可微的质量评价模型，无法直接作为损失函数，在这样的前提下，Darren等人提出使用神经网络去模拟VMAF的分数，使得该质量评价模块可以直接应用于其他网络的训练过程当中。
ISCAS 2018于2018年5月26日到5月30日在意大利佛罗伦萨举行，会议主题为Art of Circuits and Systems，与佛罗伦萨-欧洲文艺复兴的起源地相映成趣。会议为期五天，包含四天的技术报告，并有David H. Robertson、Reid R. Harrison、Alessandro Cremonesi和Mauro Bosio等学界业界专家进行报告。今年是ISCAS 50周年，因此会议举办的格外盛大。
【导读】大家好，我是泳鱼。一个乐于探索和分享AI知识的码农！今天带来的这篇文章，详细介绍了CNN网络结构的组成，让你深入了解这一强大的深度学习网络。同时，我们也将回顾CNN神经网络在发展历程中的经典模型，帮助你了解神经网络的演进和创新。希望这篇文章能对你有所帮助，让你在学习和应用AI技术的道路上更进一步！
通知：这篇推文有13篇论文速递信息，涉及图像分割、SLAM、显著性、深度估计、车辆计数等方向 往期回顾 [计算机视觉] 入门学习资料 [计算机视觉论文速递] 2018-03-18 [计算机视觉论文速递] 2018-03-16 图像分割 [1]《Training of Convolutional Networks on Multiple Heterogeneous Datasets for Street Scene Semantic Segmentation》 Abstract：我们提出了一种具有分层分
CNN被设计用于图像识别任务，最初是用于手写数字识别的挑战（Fukushima 1980，LeCun 1989）。CNN的基本设计目标是创建一个网络，其中网络早期层的神经元将提取局部视觉特征，而后期层的神经元将这些特征组合起来以形成高阶特征。
一、背景介绍 随着超高清（UHD，Ultra High Definition）概念的普及，4K分辨率的视频应用越来越受到消费者的青睐。4K分辨率的视频应用在为消费者提供更加精细的细节以及更加生动的体验的同时，对视频信息的传输与存储也提出了更大的挑战。虽然最新一代的视频编码标准HEVC（High Efficiency Video Coding）相比于上一代编码标准压缩性能有近一倍的提升，在应对高分辨率视频应用时其压缩性能仍稍显不足。因此进一步提高压缩效率的先进视频编码技术依旧需要大力研究。 作为人工智能领域的
随着互联网的发展，人们对高清图片的需求也在不断增加，在保证图像画质的情况下最大程度降低图像体积已成为行业发展趋势。
一方面，大多数国家网络带宽不足以支持传送高质量的OTT视频内容。即使在美国，欧洲和日本等发达国家，3Mbps以上用户只有不到10％，2Mbps和3Mbps之间的比例为15-20％，1Mbps和2Mbps之间的比例为40-50％，低于1Mbps的比例超过30％。另一方面，H.264/AVC编解码设备已广泛部署，消费电子设备的更换周期长，难以短时间内升级到更高性能的方案，尽管存在多种新编码替代方案（例如，HEVC，SHVC，VP9，AV1和VVC）。
在近些年，深度学习领域的卷积神经网络（CNNs或ConvNets)在各行各业为我们解决了大量的实际问题。但是对于大多数人来说，CNN仿佛戴上了神秘的面纱。我经常会想，要是能将神经网络的过程分解，看一看每一个步骤是什么样的结果该有多好！这也就是这篇存在的意义。 首先，我们要了解一下卷积神经网络擅长什么。CNN主要被用来找寻图片中的模式。这个过程主要有两个步骤，首先要对图片做卷积，然后找寻模式。在神经网络中，前几层是用来寻找边界和角，随着层数的增加，我们就能识别更加复杂的特征。这个性质让CNN非常擅长识别图片
深度残差网络：主要应用于计算机视觉——图像分类、语义分割（semantic segmentation）、目标检测（object detection），其主要是使用CNN进行改造。何恺明老师有一篇文献《Deep Residual Networks——Deep learning Gets Way Deeper》。 普通CNN网络的问题（plain network）：一层的网络数据只能来源于前一层，网络越深，学习到的东西就越多，收敛速度越慢，时间越长，但是由于网络深度 加深而产生学习率变低，准确率无法提升（出现了
参数共享机制 在卷积层中每个神经元连接数据窗的权重是固定的，每个神经元只关注一个特性。神经元就是图像处理中的滤波器，比如边缘检测专用的Sobel滤波器，即卷积层的每个滤波器都会有自己所关注一个图像特征，比如垂直边缘，水平边缘，颜色，纹理等等，这些所有神经元加起来就好比就是整张图像的特征提取器集合。
提出了一种基于区域卷积网络的快速目标检测方法(Fast R-CNN)。Fast R-CNN建立在以前工作的基础上，使用深度卷积网络有效地分类目标建议。与之前的工作相比，Fast R-CNN在提高训练和测试速度的同时，也提高了检测精度。Fast R-CNN训练了非常深的VGG16网络，速度比R-CNN快9倍，测试时速度213被，在PASCAL VOC 2012上实现了更高的mAP。与SPPnet相比，Fast R-CNN训练VGG16快三倍，测试速度快10倍，精度更高。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
