Questo articolo AI dalla Cina introduce UniRepLKNet Architetture Large-Kernel ConvNet pionieristiche per una performance cross-modale migliorata nell’analisi di immagini, audio e dati di serie temporali.

Introduzione alle rivoluzionarie architetture UniRepLKNet della Cina per una performance cross-modale migliorata nell'analisi di immagini, audio e dati di serie temporali.

I CNN (Reti neurali convoluzionali) sono diventati una tecnica popolare per il riconoscimento delle immagini negli ultimi anni. Sono stati molto efficaci nel rilevamento degli oggetti, nella classificazione e nell’elaborazione delle immagini. Tuttavia, nuove sfide sono emerse man mano che queste reti sono diventate più complesse. Ricercatori di Tencent AI Lab e dell’Università Cinese di Hong Kong hanno proposto quattro linee guida per affrontare le sfide architettoniche nelle reti CNN con kernel di grandi dimensioni. Queste linee guida mirano a migliorare il riconoscimento delle immagini estendendo le applicazioni dei kernel di grandi dimensioni oltre ai compiti di visione, come la previsione delle serie temporali e il riconoscimento audio.

UniRepLKNet esplora l’efficacia delle ConvNet con kernel molto grandi, estendendosi oltre la convoluzione spaziale a domini come i dati di nuvola di punti, la previsione delle serie temporali, l’audio e il riconoscimento video. Mentre lavori precedenti hanno introdotto grandi inizializzazioni in modo diverso, UniRepLKNet si concentra sul design architettonico per le ConvNet con tali kernel. Supera modelli specializzati nell’apprendimento di modelli di pattern 3D, nella previsione delle serie temporali e nel riconoscimento audio. Nonostante una precisione leggermente inferiore nel riconoscimento video rispetto ai modelli tecnici, UniRepLKNet è un modello generalista addestrato da zero, offrendo versatilità tra domini diversi.

• I ricercatori di Apple svelano DeepPCR un nuovo algoritmo di apprendimento automatico che parallelizza operazioni tipicamente sequenziali al fine di accelerare l’inferenza e l’addestramento delle reti neurali
• Top 10 Database in Tempo Reale da Utilizzare nel 2024
• Nove regole per l’accelerazione SIMD del tuo codice Rust (Parte 2)

UniRepLKNet introduce linee guida architettoniche per ConvNet con kernel di grandi dimensioni, mettendo l’accento su una copertura ampia senza una profondità eccessiva. Le linee guida affrontano le limitazioni dei Vision Transformer (ViTs), si concentrano su strutture efficienti, riparametrizzano i livelli convoluzionali, dimensionano i kernel basati sul compito e incorporano livelli di convoluzione 3×3. UniRepLKNet supera le ConvNet con kernel di grandi dimensioni esistenti e le architetture recenti nel riconoscimento delle immagini, dimostrando la sua efficienza e precisione. Mostra capacità universali di percezione in compiti oltre la visione, eccellendo nella previsione delle serie temporali e nel riconoscimento audio. UniRepLKNet mostra versatilità nell’apprendimento di modelli di pattern 3D nei dati di nuvola di punti, superando i modelli ConvNet specializzati.

Lo studio presenta quattro linee guida architettoniche per le ConvNet con kernel di grandi dimensioni, mettendo l’accento sulle caratteristiche distintive dei kernel di grandi dimensioni. UniRepLKNet segue queste linee guida, sfruttando grandi inizializzazioni per superare i concorrenti nel riconoscimento delle immagini. Dimostra capacità di percezione universale, eccellendo nella previsione delle serie temporali e nel riconoscimento audio senza personalizzazioni specifiche della modalità. UniRepLKNet si dimostra anche versatile nell’apprendimento di modelli di pattern 3D nei dati di nuvola di punti, superando modelli ConvNet specializzati. Viene introdotto il blocco Dilated Reparam per migliorare i livelli convoluzionali non dilatati con kernel di grandi dimensioni. L’architettura di UniRepLKNet combina kernel di grandi dimensioni con livelli convoluzionali dilatati, catturando modelli di piccola scala e sparsi per una migliore qualità delle caratteristiche.

L’architettura di UniRepLKNet raggiunge prestazioni di alto livello nei compiti di riconoscimento delle immagini, vantando un’accuratezza ImageNet dell’88,0%, un mIoU ADE20K del 55,6% e un box AP COCO del 56,4%. La sua abilità di percezione universale è evidente nell’elevata performance nella previsione delle serie temporali e nel riconoscimento audio, superando i concorrenti in MSE e MAE nella sfida di previsione delle temperature globali e delle velocità del vento. UniRepLKNet eccelle nell’apprendimento di modelli di pattern 3D nei dati di nuvola di punti, superando i modelli ConvNet specializzati. Il modello mostra risultati promettenti in compiti successivi come la segmentazione semantica, confermando la sua performance e efficienza superiori in diversi domini.

In conclusione, i punti chiave della ricerca possono essere riassunti come segue:

• La ricerca introduce quattro linee guida architettoniche per le ConvNet con kernel di grandi dimensioni
• Queste linee guida mettono l’accento sulle caratteristiche uniche delle ConvNet con kernel di grandi dimensioni
• UniRepLKNet, un modello ConvNet progettato seguendo queste linee guida, supera i concorrenti nei compiti di riconoscimento delle immagini
• UniRepLKNet dimostra capacità di percezione universale, eccellendo nella previsione delle serie temporali e nel riconoscimento audio senza personalizzazioni
• UniRepLKNet è versatile nell’apprendimento di modelli di pattern 3D nei dati di nuvola di punti, superando modelli specializzati
• Lo studio introduce il concetto di blocco Dilated Reparam, che migliora le prestazioni dei livelli convoluzionali con kernel di grandi dimensioni
• La ricerca contribuisce con preziose linee guida architettoniche, introduce UniRepLKNet e le sue capacità e presenta il concetto di blocco Dilated Reparam