(SeaPRwire) – 北京, 2023年11月21日 — WiMi Hologram Cloud Inc.(納斯達克:WIMI)(「WiMi」或「公司」)是一家領先的全球式Hologram增強實境(「AR」)技術提供商,今天宣佈其基於卷積神經網絡(CNN)的多級特徵融合算法可以更好地捕捉圖像的全局和局部信息,通過融合不同層級的特徵來改進模型性能。
特徵融合算法已廣泛應用於計算機視覺、自然語言處理和其他領域。通過融合不同層級或模態的特徵,模型的表達能力和性能得以提升,更好地解決複雜任務。WiMi研究的多級特徵融合算法採用深度網絡結構,通過多次卷積和池化操作逐步提取圖像的高級特徵,更好地表達圖像的語義信息。此外,通過融合不同層級的特徵,模型可以同時關注圖像的全局和局部信息,從而改進模型性能。多級特徵融合算法作為一種改進的CNN模型,在圖像處理領域有重要應用。CNN是廣泛應用於計算機視覺領域的深度學習算法。它通過多級卷積和池化層提取圖像特徵,並通過全連接層進行分類和識別,具有自動學習特徵表示、參數共享和局部感知等優點。
基於CNN的多級特徵融合算法通過融合不同層次的特徵,可以提高模型性能和泛化能力。使用包含多個卷積和池化層以及一個全連接層進行分類任務的多層CNN模型。通過融合不同層次的特徵,可以有效捕捉不同層次的信息,並有效提取圖像不同層次的特徵,從而改進模型的精度。該算法的主要應用包括以下關鍵模塊:
特徵提取:首先使用CNN對輸入圖像進行特徵提取。不同層級的卷積層可以提取圖像不同抽象程度的特徵。
特徵融合:融合不同層級的特徵。可以使用不同的融合方法,如加權融合、串聯融合或並行融合。加權融合可以通過學習獲取每個特徵層的權重,串聯融合可以將不同層級的特徵串聯連接,並行融合可以將不同層級的特徵並行處理。
特徵映射:對融合特徵進一步提取更具區分性的特徵。可以使用全連接層、池化層或其他非線性映射函數實現。
特徵選擇:根據特定任務的需求,選擇最具區分性的特徵進行進一步處理。
基於CNN的多級特徵融合算法通過有效提取圖像的多級特徵並進行融合,改進了模型性能和泛化能力。該算法在圖像分類、目標檢測和圖像生成等任務中有重要的研究意義和應用前景。
目前,多級特徵融合算法主要集中於淺層和中層特徵的融合,未來WiMi將進一步探索更深層特徵的融合,如高級特徵的融合,以提高算法性能和表達能力。將注意力機制引入多級特徵融合算法中,可以提高網絡感知和利用關鍵特徵的能力。除CNN外,還可以考慮其他模型與多級特徵融合算法結合,如遞歸神經網絡(RNN)或圖卷積網絡(GCN),進一步提高算法的性能和適用性。可以通過改進網絡結構,如引入殘差連接和增加網絡的寬度和深度等方式,來提高多級特徵融合算法的性能。
基於CNN的多級特徵融合算法已在計算機視覺領域廣泛應用,未來WiMi將繼續擴展到其他領域,如自然語言處理、語音識別等,探索多級特徵融合算法在其他任務中的潛力和應用。
關於WIMI Hologram Cloud
WIMI Hologram Cloud, Inc.(納斯達克:WIMI)是一家全方位技術解決方案供應商,專注於專業領域,包括全息AR汽車HUD軟件、3D全息脈衝LiDAR、頭戴式光場全息設備、全息半導體、全息雲軟件、全息汽車導航等。其服務和全息AR技術包括全息AR汽車應用、3D全息脈衝LiDAR技術、全息視覺半導體技術、全息軟件開發、全息AR廣告技術、全息AR娛樂技術、全息ARSDK支付、互動式全息通訊等全息AR技術。
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