苹果公司最近发布了一个名为CoreNet的库，用于训练深度神经网络。这个库旨在帮助开发者更快速、更方便地构建和训练深度学习模型，提高模型的准确性和性能。CoreNet提供了一系列的工具和接口，包括卷积神经网络、递归...

在人工智能领域，神经网络是一种非常重要的模型。为了提高神经网络的性能，研究人员需要使用高效的工具来构建、编辑和可视化这些网络。近日，谷歌发布了名为Penzai的JAX研究工具包，旨在帮助研究人员更轻松地完成这...

DSNIE是一种方法，可以显著提高单目表面法向量估计的准确度，可用于多种计算机图形应用程序。DSNIE方法基于深度学习，使用卷积神经网络对输入图像进行处理，并输出表面法向量。该方法在各种室内和室外场景中进行了测...

Anthropic的研究科学家一直在研究一种使用电路的理解深度神经网络的方法。这些电路旨在识别模型中用于特定任务的子部分。研究团队公布了他们尝试和结果的月度更新。通过使用电路，Anthropic的研究人员已经能够更好地...

SegMamba是一种专为3D医学图像分割设计的模型，它提供了一种比Transformer架构更高效的替代方案。SegMamba采用全卷积神经网络架构，可以对3D医学图像进行有效的分割，尤其是在肿瘤分割方面表现出色。与传统的医学影...

图像相似度系统根据两个图像的相似程度给出分数。这项工作通过依赖于合成数据和人类偏好，改进了以前的方法。以往的方法主要是基于像素级别的相似度计算，而本研究使用了更先进的方法，如卷积神经网络，将图像表示为...

本研究提出了一种深度学习方法，利用四个预训练的卷积神经网络模型来识别视频中的深度伪造人脸，可实现高精度检测。深度伪造技术已成为一种严重的威胁，对政治、社会和经济稳定造成了巨大的影响。该研究提出的方法可...

研究人员已经开发出一种新型的轻量级神经网络，名为RepViT。该网络通过整合轻量级视觉变换器（Vision Transformers）和传统的卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）的高效设计元素而形成。这项技术的开发，...