本申请实施例提供一种对图神经网络进行自动调优的方法及装置，所述方法包括：在第i次计算图优化阶段：从与待优化图神经网络模型对应的原始算子模型或者从经上一次算子优化阶段得到的算子优化模型中选择至少一组待融合算子；将所述每组待融合算子替换为一...

本申请涉及计算机、人工智能技术的领域，尤其是涉及基于边云协同的视频分析方法、装置、电子设备及介质。方法包括：获取通过目标摄像头采集到的监控视频流；基于获取到的目标摄像头对应的算法配置信息对监控视频流进行抽帧，获取多个当前帧；将每个当前帧...

本申请涉及图像处理的领域，尤其是涉及一种基于多尺度注意力机制的地物分类方法、装置、电子设备及介质。方法包括：获取输入图像；将输入图像输入至深度卷积神经网络，生成高级语义特征和低级语义特征；将所述高级语义特征输入至空洞金字塔化模块，生成特...

本申请涉及遥感图像目标检测方法、装置、电子设备及介质，涉及图像处理技术领域，方法包括：获取待测图像；提取所述待测图像基于多个尺度的多个特征图；将多个所述特征图输入至训练好的特征融合网络模型进行特征融合以生成多个融合特征图；基于所述融合特...

本申请的实施例提供了一种通信避免方法、装置、电子设备和存储介质，该方法包括：确定训练神经网络模型每层的计算过程的统一表达形式；基于涉及训练神经网络模型的计算过程的所有进程数量，将变量矩阵重复Pr次且使每个进程持有变量矩阵的1/Pc块、参...

本申请涉及一种自动配置模板生成方法、装置、服务器及存储介质，其方法包括：获取当前输入数据、当前终端的片上内存空间；基于当前输入数据、当前终端的片上内存空间以及卷积运算规则，确定卷积通信下界；根据卷积通信下界确定最优性条件，最优性条件用于...

本申请提供了一种多角度旋转遥感图像小目标检测方法，对网络结构、损失函数分别做出了改进。采用特征金字塔网络结构并在该结构上融入了全局注意力结构作为特征提取网络。GA_FPN网络生成不同尺度的特征经过上采样把多尺度的特征统一到单一尺度再通过...

本发明涉及一种基于MPI的神经网络架构搜索并行化方法和设备。该方法包括：根据当前多机环境中的GPU数量启动MPI进程，并按顺序进行编排；启动后的MPI进程根据其自己的序号从训练集中指定位置读取数据，并进行梯度计算；每个节点的GPU根据分...

本发明公开了一种基于贝叶斯优化的深度学习超参数的调优改进方法，其整体步骤为：采用快速最优拉丁方实验设计算法生成初始点集，提高有效评估点的生成率；采用并行计算在计算机中获取上述初始点集的响应，同时计算多个点在目标函数上的响应，构建数据集；...

本发明公开了一种深度学习中超参数的优化选取方法，其步骤为：定义n个待训练模型；定义函数eval以当前变化的模型参数θ的值来评估模型的优劣，随机选取数个θ的值,计算得出相应的eval(θ)；计算这些点中每一个点的均值和方差，再预估可能的使...