在传统的QAT中,训练的只有权重,而量化参数是根据权重的分布所确定的。有研究者就想,为什么不把量化参数也作为训练对象呢?既然量化参...
Quantize Aware Training(QAT)通过在训练过程中融入量化和反量化过程,来实现量化模型的精度恢复,但考虑一下量化过程显然取整的求导的...
Data-free指的是不需要数据,它可以是完全不依赖数据也不利用生成数据,也可以是利用某些手段来生成数据。在量化上,Data-free既可以用...
按照是否需要训练划分,量化通常可以分为从头训练(train from scratch)、重训练(retrain)、后训练(post-training)三种,本文主要...
今天来看一下使用的文章,主要的内容是移动机器人用于电梯场景中下,对电梯按钮进行角点检测,并对透视畸变自动去除。整体思路将深度学...
神经网络模型的规模和计算复杂性继续呈指数级增长。这种增长的原因很容易理解,一般来说较大的神经网络在许多用户关心的图像和语言任务...
神经网络在始终在线的IoT边缘设备中变得越来越流行,这些IoT边缘设备从源头开始执行数据分析,从而减少了数据通信的延迟和能耗。
用户面临的最大挑战之一是如何在视觉信息不完整的情况下识别包装食品,无论是在杂货店还是在他们家里的厨房橱柜中。这是因为许多食品都...
从保证司机安全驾驶的驾驶员辅助功能到要求手机设置提醒功能,神经网络正在为我们的生活提供越来越多的计算机交互功能。
当前AI离自己给自己写代码还有距离,但是目前最新的AI模型 GPT-3 已经可以使用编程语言进行coding了,并且无需提前学习这种语言。
作者:Chaitanya Joshi编译:ronghuaiyang 首发:AI公园公众号导读这个观点的目的是构建Transformer结构背后的NLP上的直觉,以及与图神...
原始点云数据不可避免地从3D传感器或在重建算法中包含异常值。本文提出了一种用于鲁棒点云处理的新型端到端网络,称为 PointASNL,可以...
记忆网络(MemNN)是神经网络的重要分支,在问答领域有广泛应用。其计算特点更符合人类记忆和思考的过程,相比传统RNN、LSTM等模型具有...
原始点云数据不可避免地从3D传感器或在重建算法中包含异常值。本文提出了一种用于鲁棒点云处理的新型端到端网络,称为 PointASNL,可以...
上一篇文章跟大家介绍了卷积Op的求导过程,熟悉卷积的同学不难发现,conv2d实际上是对input feature进行spatial空间的采样(sliding-win...
自动驾驶技术、智能服务工作台、CT影像分析诊断系统……近年来,人工智能(AI)技术应用让人们的工作效率大大提升,而这背后离不开人工智...
目标检测中最经典的损失函数就是Faster RCNN所用的“softmax交叉熵分类损失 + SmoothL1回归损失”的形式,后来有很多改进的目标检测网络、...
论文:《Squeeze-and-Excitation Networks (CVPR2018)》提出了SE模块,是注意力机制的一种应用,学习特征图上通道间的相关性,作为权重R...
大多数时候,人们使用不同的深度学习框架和标准开发工具箱。(SDKs),用于实施深度学习方法,具体如下:
论文题目:Imagination-Augmented Agents for Deep Reinforcement Learning