檢索結果:共3筆資料 檢索策略: ckeyword.raw="動態卷積"
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近年來關於神經網路減少存儲空間和計算資源的研究與日俱增,而這些研究從理論研究到平台實現,都已經有了非常大的進展。本論文針對監控影像大多的場景具有高相似度的特性,提出一種優化卷積神經網路的方法,稱為動…
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近幾年來卷積神經網絡(CNNs)已在許多領域中得到廣泛運用,像是臉部偵測、車輛重新識別和語音識別等。隨著卷積神經網路模型越來越龐大,神經網路的運算量需求也迅速增加,為了解決巨大的計算壓力,過去的研究…
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隨著智能城市的發展,大規模監控影像分析變得越來越重要;然而,最先進的深度學習模型所需的大量計算資源使得實時處理難以實現。由於監控視頻中普遍存在高場景相似性的特點,我們採用了一種稱為動態卷積的有效壓縮…