#биполярный_морфологический_нейрон — Public Fediverse posts

Квантованные БМ сети: упрощаем типы данных

Как вы уже видели, регулярно читая наш блог, мы не только занимаемся разработкой промышленных систем распознавания документов ( паспортов , кадрового документооборота, первички и т.п.), но и активно развиваем перспективные технологии в области компьютерного зрения. Сегодняшняя статья из области эффективных нейросетевых архитектур. Биполярные морфологические (БМ) сети – нейронные сети от Smart Engines практически без умножения. Мы уже показали, что они успешно справляются с задачами классификации изображений и поиска объектов на изображениях. Однако для достижения высокой вычислительной и энергоэффективности важно не только максимально упростить используемые операции, но и взять максимально простой и компактный тип данных, то есть отквантовать нейронную сеть. Так что насчет квантования БМ сетей?

https://habr.com/ru/companies/smartengines/articles/885424/

#биполярный_морфологический_нейрон #квантование #аппроксимация #дообучение #smart_engines

Квантованные БМ сети: упрощаем типы данных

Как вы уже видели, регулярно читая наш блог, мы не только занимаемся разработкой промышленных систем распознавания документов ( паспортов , кадрового документооборота, первички и т.п.), но и активно развиваем перспективные технологии в области компьютерного зрения. Сегодняшняя статья из области эффективных нейросетевых архитектур. Биполярные морфологические (БМ) сети – нейронные сети от Smart Engines практически без умножения. Мы уже показали, что они успешно справляются с задачами классификации изображений и поиска объектов на изображениях. Однако для достижения высокой вычислительной и энергоэффективности важно не только максимально упростить используемые операции, но и взять максимально простой и компактный тип данных, то есть отквантовать нейронную сеть. Так что насчет квантования БМ сетей?

https://habr.com/ru/companies/smartengines/articles/885424/

#биполярный_морфологический_нейрон #квантование #аппроксимация #дообучение #smart_engines

Квантованные БМ сети: упрощаем типы данных

Как вы уже видели, регулярно читая наш блог, мы не только занимаемся разработкой промышленных систем распознавания документов ( паспортов , кадрового документооборота, первички и т.п.), но и активно развиваем перспективные технологии в области компьютерного зрения. Сегодняшняя статья из области эффективных нейросетевых архитектур. Биполярные морфологические (БМ) сети – нейронные сети от Smart Engines практически без умножения. Мы уже показали, что они успешно справляются с задачами классификации изображений и поиска объектов на изображениях. Однако для достижения высокой вычислительной и энергоэффективности важно не только максимально упростить используемые операции, но и взять максимально простой и компактный тип данных, то есть отквантовать нейронную сеть. Так что насчет квантования БМ сетей?

https://habr.com/ru/companies/smartengines/articles/885424/

#биполярный_морфологический_нейрон #квантование #аппроксимация #дообучение #smart_engines

Квантованные БМ сети: упрощаем типы данных

Как вы уже видели, регулярно читая наш блог, мы не только занимаемся разработкой промышленных систем распознавания документов ( паспортов , кадрового документооборота, первички и т.п.), но и активно развиваем перспективные технологии в области компьютерного зрения. Сегодняшняя статья из области эффективных нейросетевых архитектур. Биполярные морфологические (БМ) сети – нейронные сети от Smart Engines практически без умножения. Мы уже показали, что они успешно справляются с задачами классификации изображений и поиска объектов на изображениях. Однако для достижения высокой вычислительной и энергоэффективности важно не только максимально упростить используемые операции, но и взять максимально простой и компактный тип данных, то есть отквантовать нейронную сеть. Так что насчет квантования БМ сетей?

https://habr.com/ru/companies/smartengines/articles/885424/

#биполярный_морфологический_нейрон #квантование #аппроксимация #дообучение #smart_engines

BM YOLO: что, если вам не нужно умножать, чтобы распознавать?

Современные технологии глубокого обучения проникают в самые разные области нашей жизни — от автономных автомобилей до систем видеонаблюдения. Однако высокая вычислительная сложность традиционных нейронных сетей остается серьёзным препятствием на пути к их широкому применению на мобильных устройствах и встраиваемых системах. Группа исследователей из Smart Engines представила на международной конференции ICMV 2023 инновационное решение — биполярную морфологическую нейронную сеть YOLO (Bipolar Morphological YOLO, BM YOLO), которая сочетает в себе энергоэффективные вычислительные подходы и проверенную временем архитектуру YOLO для детектирования объектов.

https://habr.com/ru/companies/smartengines/articles/879088/

#биполярный_морфологический_нейрон #YOLO #аппроксимация #детекция_объектов #машинное_обучение #искусственный_интеллект #smart_engines

BM YOLO: что, если вам не нужно умножать, чтобы распознавать?

Современные технологии глубокого обучения проникают в самые разные области нашей жизни — от автономных автомобилей до систем видеонаблюдения. Однако высокая вычислительная сложность традиционных нейронных сетей остается серьёзным препятствием на пути к их широкому применению на мобильных устройствах и встраиваемых системах. Группа исследователей из Smart Engines представила на международной конференции ICMV 2023 инновационное решение — биполярную морфологическую нейронную сеть YOLO (Bipolar Morphological YOLO, BM YOLO), которая сочетает в себе энергоэффективные вычислительные подходы и проверенную временем архитектуру YOLO для детектирования объектов.

https://habr.com/ru/companies/smartengines/articles/879088/

#биполярный_морфологический_нейрон #YOLO #аппроксимация #детекция_объектов #машинное_обучение #искусственный_интеллект #smart_engines

BM YOLO: что, если вам не нужно умножать, чтобы распознавать?

Современные технологии глубокого обучения проникают в самые разные области нашей жизни — от автономных автомобилей до систем видеонаблюдения. Однако высокая вычислительная сложность традиционных нейронных сетей остается серьёзным препятствием на пути к их широкому применению на мобильных устройствах и встраиваемых системах. Группа исследователей из Smart Engines представила на международной конференции ICMV 2023 инновационное решение — биполярную морфологическую нейронную сеть YOLO (Bipolar Morphological YOLO, BM YOLO), которая сочетает в себе энергоэффективные вычислительные подходы и проверенную временем архитектуру YOLO для детектирования объектов.

https://habr.com/ru/companies/smartengines/articles/879088/

#биполярный_морфологический_нейрон #YOLO #аппроксимация #детекция_объектов #машинное_обучение #искусственный_интеллект #smart_engines

BM YOLO: что, если вам не нужно умножать, чтобы распознавать?

Современные технологии глубокого обучения проникают в самые разные области нашей жизни — от автономных автомобилей до систем видеонаблюдения. Однако высокая вычислительная сложность традиционных нейронных сетей остается серьёзным препятствием на пути к их широкому применению на мобильных устройствах и встраиваемых системах. Группа исследователей из Smart Engines представила на международной конференции ICMV 2023 инновационное решение — биполярную морфологическую нейронную сеть YOLO (Bipolar Morphological YOLO, BM YOLO), которая сочетает в себе энергоэффективные вычислительные подходы и проверенную временем архитектуру YOLO для детектирования объектов.

https://habr.com/ru/companies/smartengines/articles/879088/

#биполярный_морфологический_нейрон #YOLO #аппроксимация #детекция_объектов #машинное_обучение #искусственный_интеллект #smart_engines