2023年7月5日

目标跟踪基础:两张图片相似度算法

摘要: 本文来自公众号“AI大道理” —————— 目标跟踪就是在时序帧中搜索目标的过程,本质上就是检索。 不管是传统的目标跟踪中的生成模型和判别模型,还是用深度学习来做目标跟踪,本质上都是来求取目标区域与搜索区域的相似度,这就是典型的多输入。 目标跟踪为什么需要相似度? 在跟踪中,下一帧的目标要和上一帧的 阅读全文

posted @ 2023-07-05 22:21 AI大道理 阅读(2840) 评论(0) 推荐(0)

孪生网络:图片相似度对比神器

摘要: 本文来自公众号"AI大道理" —————— Siamese Network(孪生网络)很早就被发明了,它的作者是著名的卷积神经网络LeNet-5的作者LeCun。最早用来从相似图片数据集上学习图片表示的网络结构就是siamese网络。两幅图通过两个共享权重的CNN得到各自的表示,而各自表示的距离决定 阅读全文

posted @ 2023-07-05 22:08 AI大道理 阅读(822) 评论(0) 推荐(0)

模型剪枝:Network Slimming剪枝实战

摘要: ​ 本文来自公众号“AI大道理” ​ Network Slimming剪枝是比较广泛的一种模型剪枝方法,作者来自清华大学、英特尔中国实验室、复旦大学和科内尔大学。 ​ 添加图片注释,不超过 140 字(可选) ​ 1、Network Slimming剪枝理论 Network Slimming剪枝是结 阅读全文

posted @ 2023-07-05 22:07 AI大道理 阅读(399) 评论(0) 推荐(0)

模型剪枝:给模型剪个头发

摘要: ​ 本文来自公众号“AI大道理”。 深度学习网络模型从卷积层到全连接层存在着大量冗余的参数,大量神经元激活值趋近于0,将这些神经元去除后可以表现出同样的模型表达能力,这种情况被称为过参数化,而对应的技术则被称为模型剪枝。 网络一般是over-parameterized参数过多的,有冗余的权重和神经元 阅读全文

posted @ 2023-07-05 22:06 AI大道理 阅读(420) 评论(0) 推荐(0)

论文解读:Siamese Network

摘要: ​ 本文来自公众号“AI大道理” —————— 论文原文: http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/chopra-05.pdf 很多园区楼下都有人脸识别的机器,然后智能的为你开门。 实现这样的功能需要将你本人的一张图片输入到系统中,接下来就可以识别出你是不是在系统 阅读全文

posted @ 2023-07-05 22:03 AI大道理 阅读(137) 评论(0) 推荐(0)

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