部署系列——神经网络INT8量化教程第一讲！

什么是卷积神经网络?为什么选择卷积神经网络?
卷积神经网络是一种深度学习网络，主要用于识别图像和对其进行分类，以及识别图像中的对象。什么是卷积神经网络？人工神经网络是一个硬件和\/或软件系统，模仿神经元在人类大脑中的运转方式。卷积神经网络（CNN）通常会在多个全连接或池化的卷积层中应用多层感知器（对视觉输入内容进行分类的算法）的变体。CNN...

神经网络剪枝
深度学习模型的广泛应用带来了挑战，尤其是复杂且资源消耗大的VGG16等大型网络。研究发现，尽管神经网络中大部分神经元和权重看似冗余，但实际对结果影响仅占5-10%。这为模型压缩提供了可能，目标是使深度学习模型能在轻量级设备上部署。压缩方法主要包括剪枝和构建紧凑网络。神经网络剪枝的核心在于识别并去除...

图片分类网络ViT、MobileViT、Swin-Transformer、MobileNetV3、ConvNe...
ConvNeXt旨在通过借鉴Transformer的高效特性，提出一种全卷积的神经网络架构。它对标Swin Transformer，通过一系列实验表明，在相同的计算资源下，ConvNeXt不仅具有更快的推理速度，还能够达到更高的准确率。通过调整宏观设计、使用更高效的深度卷积和大型卷积核，ConvNeXt在性能上与Swin Transformer竞争。Efficient...

清华团队研发无透镜光电神经网络架构,提升端到端人脸识别隐私保护能力...
清华大学电子工程系陈宏伟教授团队研发出一项创新技术——无透镜光电神经网络架构（LOEN），该架构专注于提升端到端人脸识别的隐私保护能力，并助力新一代极简化机器视觉。LOEN利用无透镜传感器的高隐私特性，结合配套的光电智能神经网络，对于大规模智能感知应用具有重要支持，如智能安防、智能家居、自动驾驶等...

ResNets 是如何解决深度神经网络训练中的梯度消失和爆炸问题的?_百度...
当涉及到训练和部署使用ResNet的深度卷积神经网络时，蓝海大脑GPU服务器可提供强大的计算和显存资源来满足需求。蓝海大脑GPU服务器具有以下特点：配备最新一代的图形处理器（GPU），具备强大的并行计算能力，高效地处理ResNet的复杂网络结构和大量的训练数据。提供大容量的显存，以满足ResNet在训练和推理过程中...

gtx960显卡4g内存能跑yolov5神经网络吗?
能跑，甚至部署在openvino上的话用cpu都能跑几十帧

卷积神经网络中卷积层的意义?
卷积神经网络中卷积层的意义如下 一、卷积云简介 1、卷积云是一种基于云计算的平台，用于训练和部署卷积神经网络模型。它提供了大规模的计算资源，使深度学习研究人员和开发人员能够快速训练和测试模型。2、卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，可用于图像和视频处理。然而，训练CNN需要大量的计算资源和...

Yolov5s算法从训练到部署
本文详细介绍了使用PyTorch神经网络框架GPU版本，针对自定义数据集训练Yolov5s目标检测算法的全过程，并阐述了将训练结果转化为瑞芯微RK系列搭载的NPU加速单元可执行的rknn格式模型的步骤。首先，搭建PyTorch GPU环境，通过Anaconda虚拟Python环境，确保安装了与显卡驱动版本兼容的PyTorch GPU版本。查看CUDA版本，...

什么是深度学习
深度学习（DL）是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法，是一种能够模拟出人脑的神经结构的机器学习方法。深度学习的概念源于人工神经网络的研究。而人工神经网络ANN（Artificial Neural Network）是从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络，简称为...

神经网络做图像分类一定要用到gpu吗?
GPU最大的价值一直是“accelerating”(加速)，GPU不是取代CPU，而是利用GPU的并行计算架构，来将并行计算的负载放到GPU上来处理从而极大的提升处理速度。GPU本质上在异构计算架构上属于协处理器，常见的协处理器除了GPU，还有TPU、FPGA、ASIC等。神经网络图像分割，有很多适合GPU来做并行处理的算法。而GPU相...