像神经网络这样的数据驱动算法已席卷全球。他们最近的激增是由于硬件变得更加便宜也更加强大，同时也不缺乏大量的数据的支持。神经网络目前发展到“图像识别”，“自然语言理解”等认知任务，当然也仅限于此类任务。在这篇文章中，我将讨论一种使用神经网络压缩图像的方法，以更快的速度实现图像压缩的最新技术。 本文基于“基于卷积神经网络的端到端压缩框架”（https://arxiv.org/pdf/1708.00838v1.pdf）。 你需要对神经网络有一些熟悉，包括卷积和损失函数。 什么是图像压缩 图像压缩是转换图像使其
说到图像压缩算法，最典型的就是 JPEG、JPEG2000 等。 图 1：典型图像压缩算法 JPEG、JPEG2000 其中 JPEG 采用的是以离散余弦转换（Discrete Cosine Tra
随着互联网的发展，人们对高清图片的需求也在不断增加，在保证图像画质的情况下最大程度降低图像体积已成为行业发展趋势。
雷锋网 AI 研习社按，2012 年，AlexNet 横空出世，以 15.4% 的低失误率夺得当年 ILSVRC（ImageNet 大规模视觉识别挑战赛）冠军，超出亚军十多个百分点。AlexNet 开启了深度学习黄金时代，随之而来是深度学习在图像识别上的蓬勃发展：
论文作者：Xiaojun Jia, Xingxing Wei, Xiaochun Cao, Hassan Foroosh
随着深度学习的快速发展，人们创建了一整套神经网络结构来解决各种各样的任务和问题。尽管有无数的神经网络结构，这里有十一种对于任何深度学习工程师来说都应该理解的结构，可以分为四大类: 标准网络、循环网络、卷积网络和自动编码器。
最新的好消息是，谷歌团队采用了一种GANs与基于神经网络的压缩算法相结合的图像压缩方式HiFiC，在码率高度压缩的情况下，仍能对图像高保真还原。
通知：这篇推文有13篇论文速递信息，涉及图像分割、SLAM、显著性、深度估计、车辆计数等方向 往期回顾 [计算机视觉] 入门学习资料 [计算机视觉论文速递] 2018-03-18 [计算机视觉论文速递] 2018-03-16 图像分割 [1]《Training of Convolutional Networks on Multiple Heterogeneous Datasets for Street Scene Semantic Segmentation》 Abstract：我们提出了一种具有分层分
参数共享机制 在卷积层中每个神经元连接数据窗的权重是固定的，每个神经元只关注一个特性。神经元就是图像处理中的滤波器，比如边缘检测专用的Sobel滤波器，即卷积层的每个滤波器都会有自己所关注一个图像特征，比如垂直边缘，水平边缘，颜色，纹理等等，这些所有神经元加起来就好比就是整张图像的特征提取器集合。
一、背景介绍 随着超高清（UHD，Ultra High Definition）概念的普及，4K分辨率的视频应用越来越受到消费者的青睐。4K分辨率的视频应用在为消费者提供更加精细的细节以及更加生动的体验的同时，对视频信息的传输与存储也提出了更大的挑战。虽然最新一代的视频编码标准HEVC（High Efficiency Video Coding）相比于上一代编码标准压缩性能有近一倍的提升，在应对高分辨率视频应用时其压缩性能仍稍显不足。因此进一步提高压缩效率的先进视频编码技术依旧需要大力研究。 作为人工智能领域的
这就是阿里达摩院提出的图像分析新方法：“频域学习”（Learning in the Frequency Domain）。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说卷积神经网络图解_卷积神经网络分类,希望能够帮助大家进步!!!
BP神经网络现在来说是一种比较成熟的网络模型了,因为神经网络对于数字图像处理的先天优势,特别是在图像压缩方面更具有先天的优势,因此,我这一段时间在研究神经网络的时候同时研究了一下关于BP网络实现图像压缩的原理和过程,并且是在MATLAB上进行了仿真的实验,结果发现设计的BP神经网络具有不错的泛化能力,对于用于图像压缩方面的效果还不错. 1:BP神经网络的模型的架构和训练的原理 BP神经网络是现在目前的发展的比较成熟的神经网络之一了,也是一种比较给力的非线性的可微分函数进行权值修正和调整的多层前馈人工神经网络
机器之心报道 作者：杜伟、小舟 在本文中，来自加州大学河滨分校机械工程系的研究者通过应用光学漩涡证明了混合计算机视觉系统的可行性。该研究为光子学在构建通用的小脑混合神经网络和开发用于大数据分析的实时硬件方面的作用提供了新见解。 从医学诊断到自动驾驶再到人脸识别，图像分析在现代技术中无处不在。使用深度学习卷积神经网络的计算机彻底改变了计算机视觉。但卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）通过从预训练数据中学习来对图像进行分类，然而这些数据通常会记住或发展某些偏见。此外，
在多媒体系统中，不同的终端设备需要不同分辨率大小和不同质量的图像，但大多数现有的基于神经网络的图像压缩方法必须将同一图像的不同版本单独压缩为多个比特流，从而导致低编码效率。为了解决这个问题，有一些关于可缩放图像压缩的研究，其中图像的各种版本以分层方式的编码到单个比特流中。每个层负责对图像的一个对应版本进行编解码，并且通过不同的预测方法来减少相邻层之间的冗余。
BP神经网络现在来说是一种比较成熟的网络模型了,因为神经网络对于数字图像处理的先天优势,特别是在图像压缩方面更具有先天的优势,因此,我这一段时间在研究神经网络的时候同时研究了一下关于BP网络实现图像压缩的原理和过程,并且是在MATLAB上进行了仿真的实验,结果发现设计的BP神经网络具有不错的泛化能力,对于用于图像压缩方面的效果还不错.
既然叫卷积神经网络，这里面首先是卷积，然后是神经网络，是二者的一个结合，卷积这个概念实际上来自信号处理领域，一般是对2个信号进行卷积运算，见下图：
大家好，我是袁振，现在就职于网易云信，主要负责视频后处理算法的开发和研究。今天我将和大家分享AI驱动的超分辨技术应用现状，主要是结合我之前的研究方向，以及当前的业务需求，来向大家分享一下基于深度学习的超分技术在RTC领域落地应用所面临的一些机遇和挑战。
Yann LeCun，生于1960年，是一位机器学习、计算机视觉、机器人、计算神经科学领域的计算机科学家。他被大家所熟知的是在非光学字符识别和利用卷积神经网络（CNN）实现计算视觉方面的工作，是CNN之父。他也是DjVu图像压缩技术的主要创造者之一。他与Léon Bottou.共同开发了Lush编程语言。
大侠好，欢迎来到FPGA技术江湖，江湖偌大，相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖，在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源，或者一起煮酒言欢。
机器之心报道 参与：高静宜 7 月初，Facebook 人工智能研究院院长、纽约大学终身教授 Yann LeCun 受邀现身上海交通大学闵行校区，围绕 Deep Learning and AI：Pas
一场技术人员的狂欢又拉开帷幕。APP原理很简单，用户只需要上传一张照片，就能把自己或其他人替换为“吴彦祖”、“彭于晏”、“玛丽莲梦露”以及你想要看到的任何人。你懂的！当然，也由此诞生了一场舆论的漩涡！
本文提出了一种图像压缩框架，其由一个非线性分析变换、一个均匀量化器和一个非线性综合变换组成。这些变换都三层结构，每一层由一个卷积线性过滤器和非线性的激活函数构成。与大多数卷积神经网络不同的是，这些联合的非线性是用来实现一种局部增益控制，这种局部增益控制最初是来源于生物神经元领域的发现（局部增益控制已经成为生物神经元建模的一种方法）。作者使用随机梯度下降方法来联合优化整个模型的率失真性能。针对均匀标量量化器的目标函数不连续问题，作者提出了一种连续可微的近似量化，从而保证在优化过程中梯度能有效地反传。最后在测试集上，作者提出压缩模型展现出比 JPEG 和 JPEG2000 更好的性能。而且，该压缩模型在所有码率和所有图像上，MS-SSIM 性能都要好于 JPEG 和 JPEG2000。
CHALLENGE ON LEARNED IMAGE COMPRESSION 挑战赛由 Google、Twitter、Amazon 等公司联合赞助，是第一个由计算机视觉领域的会议发起的图像压缩挑战赛，旨在将神经网络、深度学习等一些新的方式引入到图像压缩领域。据 CVPR 大会官方介绍，此次挑战赛分别从 PSNR 和主观评价两个方面去评估参赛团队的表现。
1 卷积神经网络（CNN）定义 卷积神经网络（convolutional neural network, CNN），是一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络。卷积网络是指那些至少在网络的一层中使用卷积运算来替代一般的矩阵乘法运算的神经网络。
Yann LeCun 开场介绍说，当前几乎所有的机器学习从业者在实践中使用的都是监督式学习：向机器展示大量的样本，然后告诉机器正确的答案与内部参数，然后就能做图像识别之类的任务。而过去几年，监督式学习有了极大的成功，应用也非常广泛。下图对比了传统机器学习与深度学习各自的特点。
【编者按】三大牛Yann LeCun、Yoshua Bengio和Geoffrey Hinton在深度学习领域的地位无人不知。为纪念人工智能提出60周年，最新的《Nature》杂志专门开辟了一个“人工智能 + 机器人”专题 ，发表多篇相关论文，其中包括了Yann LeCun、Yoshua Bengio和Geoffrey Hinton首次合作的这篇综述文章“Deep Learning”。本文为该综述文章中文译文的下半部分，详细介绍了CNN、分布式特征表示、RNN及其不同的应用，并对深度学习技术的未来发展进行展
断断续续写了一个多星期，期间找了很多同学讨论学习，感谢指导过点拨过我的同学们，为了精益求精本着不糊弄别人也不糊弄自己的原则在本文中探讨了很多细节。
本文是参考文献[1]的笔记。该论文是Li Fei-Fei名下的论文。 作者：张雨石，现就职于Google北京输入法团队。 原文链接：http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/ar
哈喽，大家好，今天来让我们了解下什么是卷及神经网络，在这篇文章中，我会介绍什么是卷积神经网络，以及卷积神经网络的基本结构和某些具体的应用。话不多说，马上进入正题。 卷积神经网络是近些年来兴起的一种人工网络结构，因为利用卷积神经网络在图片和语言方面能够给出更优秀的结果，因此呢，这种技术也被广泛的传播和应用。卷积神经网络最常用的部分是计算机图片识别。不过因为他的不断创新和不断地迭代也被广泛的用于了视频分析，自然语言处理，药物发现等等。近期很火的阿尔法狗能让计算机看懂围棋，这也是利用了这门技术。 那现在让我们概
2020年让我们不断见识到“后浪”的超强力量，也让世界看到了瞩目的华人新星。在今年6月举办的CVPR中，年龄最小的一位一作获奖者甚至还在本科阶段。他就是来自康奈尔大学的四年级学生、98年出生的AI科学新秀——林之秋。
AI 科技评论按：UBER AI Lab 最新研究发现卷积神经网络在处理坐标变换问题上存在惊人的「无能」缺陷，并提出了一种简单的 CoordConv 策略修复了这一缺陷。AI 科技评论把 UBER AI Lab 的这篇文章全文翻译如下。
最近，越来越多的图像被压缩并发送到后端设备进行机器视觉分析任务（例如目标检测），而不仅仅是供人类观看。然而，大多数传统的或可学习的图像编解码器都是最小化人类视觉系统的失真，而没有考虑到机器视觉系统的需求。在这项工作中，我们提出了一种用于机器视觉任务的图像压缩前处理方法。我们的框架不依赖于可学习的图像编解码器，而是可用于传统的非可微分编解码器，这意味着它与编码标准兼容，并且可以轻松部署在实际应用中。具体而言，我们在编码器之前增加一个神经网络前处理模块，用于保留对下游任务有用的语义信息并抑制无关信息以节省比特率。此外，我们的神经网络前处理模块是量化自适应的，可以在不同的压缩比下使用。更重要的是，为了联合优化前处理模块和下游机器视觉任务，我们在反向传播阶段引入了传统非可微分编解码器的代理网络。我们在几个具有不同骨干网络的代表性下游任务上进行了广泛的实验。实验结果表明，我们的方法通过节省约20%的比特率，在编码比特率和下游机器视觉任务性能之间取得了更好的权衡。
手写体识别与Tensorflow 如同所有语言的hello world一样，手写体识别就相当于深度学习里的hello world。 TensorFlow是当前最流行的机器学习框架，有了它，开发人工智能程序就像Java编程一样简单。 MNIST MNIST 数据集已经是一个被”嚼烂”了的数据集, 很多教程都会对它”下手”, 几乎成为一个 “典范”. 不过有些人可能对它还不是很了解, 下面来介绍一下. MNIST 数据集可在 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 获取, 它包含了四
量化通过将连续值映射到用于熵编码的有限离散值集来离散图像特征以压缩图像。虽然目前基于神经网络的图像压缩采用的量化方法解决了训练测试不匹配的问题，但量化对潜在特征的随机影响仍未解决。量化将连续值统一映射到单个离散值，根据特征可变性引入不同程度的噪声。例如，从
近年来，计算机视觉领域取得了很大的进展。卷积神经网络极大地提升了图像识别模型的精度，在生活中也有很多的应用。在这篇文章中，我将描述它的工作原理、一些实际应用，以及如何用Python和Keras是实现一个卷积神经网络。
经过前六章的阅读，我从三个世界、数据法则、信息纽带、知识升华、自然智能以及人工智能六个方面对于信息科学技术与创新有了深层次的认识与了解。从对于三个世界的描述中，我了解到了物理、生物和数字世界的区别和联系。同时也明白了物质、能量与数据构成了人类所赖以生存和发展的客观和主观世界。通过这样的三个世界基本底层架构的认知，展开了之后的讨论，之后详细地了解到数据的作用，例如数据在生命的产生与演化中起着至关重要的作用，在生命体内DNA中的数据就记录了遗传的基本信息，大脑中的储存数据量与神经元细胞和它们的数量存在着正相关的关系。 数据之间的快速传导使各网络之间可以不考虑地理上的联系而重新组合在一起。信息的传递和交换也变得日益频繁。而在之后对于信息的定义及作用介绍之中，通过对于信息法则的介绍以及对于信息编码过程的展示，让我明白了信息的结构、含义与效用。信息的提取与升华成为知识，我对知识的描述性与程序性、显性与隐性、公共性与私密性有了进一步的认识。由知识的不断进化集合的过程中，自然智能也逐渐彰显出其作用，自然智能也拥有其法则。无独有偶，针对于自然智能的研究也不断启发着人工智能的发展。上一章重点讲述了人工智能的历史、概念、算法以及人工智能的面临障碍。使我对于人工智能的理解有了很大提升。本章就人工智能的应用技术进行了更深层次的分析与讲解。同时本章讨论的课题如下：
前言 在我们之前的文章中，我们学习了如何构造一个简单的 GAN 来生成 MNIST 手写图片。对于图像问题，卷积神经网络相比于简单地全连接的神经网络更具优势，因此，我们这一节我们将继续深入 GAN，通过融合卷积神经网络来对我们的 GAN 进行改进，实现一个深度卷积 GAN。如果还没有亲手实践过 GAN 的小伙伴可以先去学习一下上一篇专栏：生成对抗网络（GAN）之 MNIST 数据生成。 专栏中的所有代码都在我的 GitHub中，欢迎 star 与 fork。 本次代码在 NELSONZHAO/zhihu/d
前言 对于图像问题，卷积神经网络相比于简单地全连接的神经网络更具优势。 本文将继续深入 GAN，通过融合卷积神经网络来对我们的 GAN 进行改进，实现一个深度卷积 GAN。 如果还没有亲手实践过 GAN 的小伙伴可以先去学习一下上一篇专栏：生成对抗网络（GAN）之 MNIST 数据生成。 本次代码在 NELSONZHAO/zhihu/dcgan，里面包含了两个文件： dcgan_mnist：基于 MNIST 手写数据集构造深度卷积 GAN 模型 dcgan_cifar：基于 CIFAR 数据集构造深度卷
【新智元导读】计算机体系结构顶级会议 ISCA2016日前召开，神经网络和深度学习成为热点。新智元整理了 ISCA 2016 神经网络相关论文（包括本届会议最高得分论文），并邀美国加州大学圣塔芭芭拉分
典型的卷积神经网络由卷积层、池化层、全连接层构成。在这里以LeNet5网络来说明，下图是这个网络的结构：
神经网络框架变得越来越复杂而精密 在感知、语言翻译等等方面的大部分最先进的神经网络框架正在发展并且不在仅仅关于简单前馈式（feed forward）框架或者卷积式框架（convolutional）。特别地，它们正在混合并匹配不同的神经网络技术如LSTMs、卷积、自定义目标函数、多皮层柱（multiple cortical columns）等等。 所有最酷的系统都在使用 LSTMs 大部分最先进的系统都将LSTMs纳入到系统中，以使系统具有捕捉重复模式的记忆力。 “注意力模型”在升温 一些系统，但不是全部
随着深度学习的快速发展，目前已经出现了海量的不同结构的神经网络，本文介绍11种炼丹师都需要知道一点的神经网络结构。
CNN-based图像压缩方法能较好地提取局部信息，Transformer-based图像压缩方法能较好地提取全局信息，于是想将这两者的优势相结合。
本文是来自Stanford Compression Workshop 2019的演讲，讲者是三位高中生：来自Palo Alto High School的Ashutosh Bhown，来自Monta Vista High School的Soham Mukherjee，来自Saint Francis High School的Sean Yang。
在机器视觉的概念中，图像识别是指软件具有分辨图片中的人物、位置、物体、动作以及笔迹的能力。计算机可以应用机器视觉技巧，结合人工智能以及摄像机来进行图像识别。
来源: SigAI 作者: AI学习与实践平台 导言 在机器视觉和其他很多问题上，卷积神经网络取得了当前最好的效果，它的成功促使我们思考一个问题，卷积神经网络为什么会这么有效？在本文中，SIGAI将为大家分析卷积神经网络背后的奥秘。 思想起源 在各种深度神经网络结构中，卷积神经网络是应用最广泛的一种，它由LeCun在1989年提出[1]。卷积神经网络在早期被成功应用于手写字符图像识别[1][2][3]。2012年更深层次的AlexNet网络[4]取得成功，此后卷积神经网络蓬勃发展，被广泛用于各个领域，在很多
图神经网络（GNN）是一种深度学习的方法，特别擅长处理图结构的数据。通过一些特别的节点和边的策略，GNN能把图数据变成神经网络能训练的标准格式。在节点分类、边信息传播和图聚类这些任务中，GNN表现得都特别好。
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