文章 2023-05-14 来自:开发者社区

计算机视觉论文速递(九)EfficientFormer: Vision Transformers at MobileNet Speed 轻量化实时推理的Transformer模型

相关资源来自集智书童1. 摘要  Vision Transformers (ViT) 在计算机视觉任务中取得了快速进展,在各种基准测试中取得了可喜的成果。然而,由于大量的参数和模型设计,例如注意力机制,基于 ViT 的模型通常比轻量级卷积网络慢几倍。因此,应用部署 ViT 具有很大的挑战性,尤其是在移动设备等资源受限的硬件上。  最近的很多工作都试图通过网络架构搜索或与 Mo....

计算机视觉论文速递(九)EfficientFormer: Vision Transformers at MobileNet Speed 轻量化实时推理的Transformer模型
文章 2017-09-11 来自:开发者社区

《计算机视觉:模型、学习和推理》一3.3分类分布

3.3分类分布 图3-3 分类分布是有K个可能结果的离散分布,x∈{1,2,…,K}和K个参数λ1,λ2,…,λK满足λK≥0,∑kλK=1。每一个参数代表结果的一个可能值,当可能结果K的数量为2的时候,分类分布就是伯努利分布分类分布(见图3-3)是一个离散分布,它观察k个可能结果的概率。因此,当仅有两种结果时,伯努利分布是一种特殊的分类分布。在计算机视觉中,因为一个像素的亮度数值通常被量化离.....

文章 2017-09-08 来自:开发者社区

《计算机视觉:模型、学习和推理》一导读

前言 目前,已有很多关于计算机视觉的书籍,那么还有必要再写另外一本吗?下面解释撰写本书的原因。计算机视觉是一门工程学科,机器在现实世界中捕获的视觉信息可以激发我们的积极性。因此,我们通过使用计算机视觉解决现实问题来对我们的知识进行分类。例如,大多数视觉教科书都包含目标识别和立体视觉内容。我们的学术研讨会也是用同样的模式进行组织的。本书对这一传统方式提出了质疑:这真的是我们组织自己知识的正确方法吗....

文章 2017-09-08 来自:开发者社区

《计算机视觉:模型、学习和推理》一3.8 正态逆维希特分布

3.8 正态逆维希特分布 正态逆维希特分布由一个D×1维向量μ和D×D维正定矩阵Σ定义。同样,它可以用来描述多元正态分布中参数的概率分布。正态逆维希特分布有四个参数α,ψ,γ,δ,其中,α,γ是正的标量,δ为D×1维向量,ψ是D×D维正定矩阵其中,ΓD[]是多元伽马函数,Tr[ψ]是矩阵ψ的秩(见附录C.2.4节)。它也可以简写为:正态逆维希特分布的数学形式很模糊。然而,任何给定有效的均值向量....

文章 2017-09-08 来自:开发者社区

《计算机视觉:模型、学习和推理》一3.6 正态逆伽马分布

3.6 正态逆伽马分布 正态逆伽马分布(见图3-6)由μ和σ2两个参数定义,其中,前者可取任意值,后者仅取大于零的值。同样,该分布可以定义正态分布中参数方差和均值的分布。正态逆伽马分布有4个参数α、β、γ、δ,其中,前三个参数为正实数,最后一个参数可取任意值。其表达式为:或者简写为:图3-6 正态逆伽马分布由一个二元连续变量μ,σ2定义的分布定义,其中,前者可取任意值,后者为非负值。a) 参数为....

文章 2017-09-08 来自:开发者社区

《计算机视觉:模型、学习和推理》一2.5 贝叶斯公式

2.5 贝叶斯公式 在式(2-5)和式(2-6)中,分别用两种方式表示联合概率。结合这些公式,可以得到Pr(xy)和Pr(yx)之间的关系:重新整理后得到:其中,第二行、第三行分别利用边缘概率和条件概率的定义对分母进行了展开。这三个式子通常统称为贝叶斯公式。贝叶斯公式中每项都有一个名称。等号左边的Pr(yx)叫做后验概率,代表给定x下y的概率。相反,Pr(y)叫做先验概率,表示在考虑x之前y的概....

文章 2017-09-07 来自:开发者社区

《计算机视觉:模型、学习和推理》一第3章 总结

总结 使用概率分布可以描述全局状态和图像数据。为此已经给出了四个分布(伯努利分布、分类分布、一元正态分布、多元正态分布)。还给出了另外四个分布(贝塔分布、狄利克雷分布、正态逆伽马分布、正态逆维希特分布),可以用于描述上一组分布的参数的概率分布,因此它们可以描述拟合模型的不确定性。这4对分布有特殊关系:第二组中的每个分布是对应的第一组的共轭。正如我们看到的,共轭关系可以更容易地拟合观测数据并在拟合....

文章 2017-09-07 来自:开发者社区

《计算机视觉:模型、学习和推理》一3.7 多元正态分布

3.7 多元正态分布 图3-7 多元正态分布建立一个由D维变量x=[x1,…,xD]T决定的模型,其中x的每个元素x1,…,xD都是连续的且为任意实数。该分布由D×1维均值向量μ和D×D维协方差矩阵Σ定义,μ决定分布的均值,协方差矩阵Σ决定分布的形状。分布的等值线图是椭圆,椭圆的中心由μ决定,形状由Σ决定。该图描述了一个二元分布,其中协方差通过绘制其中一个椭圆描述多元正态分布或多元高斯分布是一个....

文章 2017-09-07 来自:开发者社区

《计算机视觉:模型、学习和推理》一3.4 狄利克雷分布

3.4 狄利克雷分布 狄利克雷分布(见图3-4)定义在K个连续值λ1,…,λK上,其中λk∈[0,1],因此狄利克雷分布适合于定义分类分布中参数的分布。在K维空间中,狄利克雷分布有K个参数α1,…,αK,每个参数都取正值,参数的相对值决定期望值E[λ1],…,E[λk]。参数的绝对值决定期望值两侧的集中程度。可以写成:也可以简写为正如伯克利分布是仅有两个输出结果的特殊分类分布一样,贝塔分布是一个....

文章 2017-09-07 来自:开发者社区

《计算机视觉:模型、学习和推理》一3.2 贝塔分布

3.2 贝塔分布 贝塔分布(图3-2)是由单变量λ定义的连续分布,这里λ=[0,1]。因此,它适合表示伯努利分布中参数λ的不确定性。如图3-2所示,贝塔分布有两个参数(α,β)∈[0,∞],两个参数均取正值并且都影响曲线的形状。在数学上,贝塔分布的形式如下:其中,Γ[]是伽马函数,简言之,它缩写为:图3-2 贝塔分布。贝塔分布值域在[0,1]之间,有参数(α,β),参数相对值决定预期值,所以E....

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