北京,2023年8月21日–WiMi全息云(NASDAQ:WIMI)(“WiMi”或“公司”)今天宣布,基于连续多尺度特征学习系统模型网络的新型图像分类系统已开发出来,该系统使用设计良好的预处理和建模架构,从具有不同感知能力的各种特征图中受益。与现有方法相比,该模型在速度和准确性方面表现更好。

WiMi的连续多尺度特征学习系统模型网络采用了一种基于使用具有不同感受野的各种特征图的连续特征学习方法,以实现更快的训练/推理和更高的准确性。该系统网络包含三个重要步骤,即数据预处理、数据学习和推理。在数据预处理阶段,数据集图像表示为张量,这使训练期间的计算更加容易和高效。在数据学习阶段,使用基于连续多尺度特征学习的模型提取图像的有用特征。在推理阶段,在完成所提出系统的第二步并获得训练好的模型后,可以使用该模型对图像进行分类。

在数据预处理阶段,数据集图像表示为张量,以进行后续计算和处理。这使训练期间的计算更加容易和高效。预处理过程包括图像的归一化、缩放和裁剪。此步骤的目的是使数据在训练过程中更方便、高效,并提高后续处理的准确性和可靠性。该过程是为了确保输入数据得到正确处理,并能被模型正确识别和学习。

在数据学习阶段,WiMi的这个网络系统使用连续多尺度特征学习方法从图像中提取有用特征。该方法的基本思想是将图像分解为不同尺度,然后在每个尺度上提取对应的特征。不同尺度的图像信息包含不同的特征信息,例如,在低分辨率图像中,细节信息模糊,但图像的全局信息和轮廓信息仍然很好地保留。因此,通过多尺度特征提取可以提高模型的鲁棒性和泛化能力。

具体来说,网络架构由一系列特征提取模块和特征融合模块组成。特征提取模块采用一系列卷积层、池化层和激活函数来提取不同尺度的特征图。特征融合模块用于融合不同尺度的特征图,以获得更全面和代表性的特征表示。特征融合模块采用一种特殊的方法,即连接不同尺度的特征图,然后通过一些卷积层和激活函数融合特征。这种方法的优点是可以避免信息损失,并可以充分利用不同尺度的特征信息。

在推理阶段,WiMi可以使用训练好的模型对新的图像进行分类。具体来说,我们将测试图像输入模型,然后通过模型输出的预测结果确定图像的类别。为了提高模型的准确性和泛化能力,我们可以在测试阶段对输入图像执行数据增强操作,如随机旋转、裁剪和翻转,以模拟更多的图像变化。在这一步骤中,我们可以使用不同的技术和算法来优化模型的准确性和效率。例如,我们可以使用卷积神经网络(CNN)从图像中提取特征,或使用递归神经网络(RNN)处理序列数据。

这个学习系统模型网络的优势在于它可以同时处理不同尺度的图像并从中提取有用的特征。这使其适应不同的应用场景,并在计算效率和小尺度图像泛化方面实现更好的结果。此外,该方法在适当学习有用特征和避免欠拟合问题方面也很高效和轻量级。经过一系列实验,该方法在准确性和效率方面都取得了显著提高。与现有的前沿高效网络相比,该方法的准确性与之相当,但在效率和速度方面进行了优化。该方法在准确性与效率权衡方面也取得了最佳结果。

此外,这个学习网络的图像识别分类方法具有广泛的市场价值和意义。首先,它可以广泛应用于计算机视觉领域,如自动驾驶、安防监控、医学诊断、智能家居等。例如,在自动驾驶领域,车辆需要快速准确识别道路标志、移动车辆和行人。在医学诊断领域,连续多尺度特征学习网络可以辅助医生自动识别病变和疾病标志物,提高诊断的准确性和效率。在智能家居领域,人们可以利用该技术开发智能门锁和智能家居设备,实现更智能的生活方式。

其次,WiMi的这个系统解决了计算机视觉领域的一些行业痛点和难题。例如,在传统的计算机视觉领域,通常需要使用多个手工设计的特征和算法来识别图像中的对象,这些手工设计的特征和算法在应用于新的数据集时往往不通用,需要重新设计和优化,导致大量时间和资源的浪费。相比之下,使用连续多尺度特征学习网络的图像识别分类方法可以在多个尺度上自动从图像中提取特征,避免了手工设计的麻烦和不通用问题。

此外,这个图像识别分类方法解决了计算机视觉领域的数据量有限和计算资源有限的问题。由于数据量有限,传统的深度学习模型易受过拟合问题影响,而连续多尺度特征学习网络可以更好地利用有限的数据,从而避免过拟合。另外,由于计算资源有限,传统的深度学习模型需要大量计算资源进行训练和推理,而连续多尺度特征学习网络的轻量级设计可以在确保准确性的同时减少计算资源消耗。

WiMi的连续多尺度特征学习网络图像识别分类方法具有重要的市场价值和意义。它能够解决图像分类任务中的行业痛点和难题,为图像分类技术的应用提供了一个更好的解决方案。未来,期待这个系统模型网络能够应用到更多领域,实现更高效、准确和智能的图像分类。

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