«Эта научно-исследовательская статья AI из Китая представляет UniRepLKNet способность создавать обширные эрхнет-архитектуры для улучшения кросс-модальных возможностей в анализе изображений, аудио и временных рядов данных»

«UniRepLKNet AI из Китая разрабатывает новые методы улучшения кросс-модального анализа изображений, аудио и временных рядов данных»

Свёрточные нейронные сети (CNN) стали популярным инструментом для распознавания изображений в последние годы. Они достигли больших успехов в обнаружении объектов, классификации и сегментации. Однако с ростом сложности этих сетей возникли новые вызовы. Исследователи из лаборатории Tencent AI и Гонконгского университета предложили четыре руководства для решения архитектурных проблем в сверточных нейронных сетях с большими ядрами. Эти руководства направлены на улучшение распознавания изображений путем расширения применения больших ядер за пределами задач зрения, таких как прогнозирование временных рядов и распознавание аудио.

UniRepLKNet исследует эффективность свёрточных нейронных сетей с очень большими ядрами, расширяя применение за пределы пространственной свертки на такие области, как облака точек данных, прогнозирование временных рядов, аудио и распознавание видео. В отличие от предыдущих работ, где ядра разводили по-разному, UniRepLKNet сосредоточен на архитектурном дизайне для свёрточных нейронных сетей с такими ядрами. Он превосходит специализированные модели в обучении трехмерных шаблонов, прогнозировании временных рядов и распознавании аудио. Несмотря на немного ниже точность распознавания видео по сравнению с техническими моделями, UniRepLKNet – это универсальная модель, обученная с нуля, обладающая гибкостью в различных областях.

UniRepLKNet представляет собой архитектурные руководства для свёрточных нейронных сетей с большими ядрами, с акцентом на широком покрытии без избыточной глубины. Руководства решают ограничения Vision Transformers (ViTs), акцентируют внимание на эффективных структурах, возвращают параметры слоёв свертки, определяют размеры ядра на основе задачи и интегрируют слои свертки 3×3. UniRepLKNet превосходит существующие свёрточные нейронные сети с большими ядрами и недавние архитектуры в распознавании изображений, подтверждая их эффективность и точность. Модель проявляет универсальные способности в задачах, выходящих за рамки зрения, превосходя других в прогнозировании временных рядов и распознавании аудио. UniRepLKNet проявляет гибкость в обучении трехмерных шаблонов в данных облаков точек, опережая специализированные модели свёрточных нейронных сетей.

• Топ-10 баз данных реального времени для использования в 2024 году
• Девять правил для ускорения SIMD вашего кода на Rust (Часть 2)
• Сегментация клиентов больше, чем кластеризация

Архитектура UniRepLKNet демонстрирует высокую производительность в задачах распознавания изображений, обладая точностью ImageNet 88,0%, mIoU ADE20K 55,6% и AP COCO Box 56,4%. Ее универсальные способности восприятия явствует в ведущей производительности в прогнозировании временных рядов и распознавании аудио, превосходя конкурентов по среднеквадратичной и средней абсолютной ошибке в задаче прогнозирования глобальной температуры и скорости ветра. UniRepLKNet превосходит специализированные модели свёрточных нейронных сетей в обучении трехмерных шаблонов в данных облаков точек. Модель продемонстрировала многообещающие результаты в таких задачах как семантическая сегментация, подтверждая свою высокую производительность и эффективность в различных областях.

В заключение, основные выводы исследования могут быть сформулированы следующим образом:

• Исследование представляет четыре архитектурных руководства для свёрточных нейронных сетей с большими ядрами
• Эти руководства акцентируют уникальные характеристики свёрточных нейронных сетей с большими ядрами
• UniRepLKNet, модель свёрточной нейронной сети, разработанная в соответствии с этими руководствами, превосходит конкурентов в задачах распознавания изображений.
• UniRepLKNet обладает универсальными способностями восприятия, превосходя конкурентов в прогнозировании временных рядов и распознавании аудио без модально-специфичной настройки.
• UniRepLKNet обладает гибкостью в обучении трехмерных шаблонов в данных облаков точек, опережая специализированные модели.
• В исследовании представлен блок Dilated Reparam для улучшения производительности свёрточных слоёв с большими ядрами.
• Исследование вносит ценные архитектурные руководства, представляет модель UniRepLKNet и ее возможности, а также представляет концепцию Dilated Reparam Block.