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首先基於互相關運算構造一個卷積層，將其卷積核初始化為隨機陣列，然後在每一次迭代訓練中，使用平方誤差作為損失函式來比較Y和卷積層的輸出，然後計算梯度來更新權重引數...

未來自動駕駛等級還將提升，而為保證自動駕駛系統安全執行，感知攝像頭元件也將相應增多，這自然離不開高算力晶片的支撐，而能耗同樣會上漲...

他們將視覺transformers中的注意力層替換為應用於path維度的前饋層，在ImageNet上的實驗中，這種體系架構表現如下：ViT/DeiT-base-sized模型獲得74...

同理，如果對於彩色圖片，輸入的RGB影象是三維的神經元，那麼卷積層對應的濾波器也是三維的，具體運算方法與二維相似，也是重疊元素之間逐個進行乘法運算，最後累加，如下圖...

為了對得到的特徵進行比較，ReID需要將得到的Feature Map進行對比，最直觀的想法是將圖片對應的特徵圖相減，文章則是使用一種“Cross-Input Neighborhood Differences”的操作，之所以使用這種方式主要為...

01—離散卷積對於函式 f（x） 和 g（x），記 （f*g）（x） 為函式 f（x） 和 g（x） 的卷積，它是一個關於x的新函式，如下公式所示：卷積過程：如下表所示，f（x） 和 g（x） 在x屬於［-5，5］的區間取值以及對應的卷積（...

圖：現代移動架構中1x1卷積的推斷時間對比在現代的推理裝置中（如XNNPACK），深度學習模型中1x1卷積的實現以及其他操作都依賴於HWC張量佈局，其中張量的維數對應於輸入影象的高度、寬度和通道（如紅色、綠色或藍色）...