Anunsyo ng WiMi ng Multi-Level Feature Fusion Algorithm Batay sa Convolutional Neural Networks

Posted on by

(SeaPRwire) –   BEIJING, Nobyembre 21, 2023 — Ang WiMi Hologram Cloud Inc. (NASDAQ: WIMI) (“WiMi” o ang “Kompanya”), isang nangungunang provider ng Hologram Augmented Reality (“AR”) Technology sa buong mundo, ay inanunsyo ngayon na ang multi-level feature fusion algorithm nito na batay sa convolutional neural networks (CNN) ay maaaring mas mahusay na mahuli ang global at lokal na impormasyon ng isang imahe at mapabuti ang pagganap ng modelo sa pamamagitan ng pagsasanib ng mga feature mula sa iba’t ibang antas.

Ang mga algoritmo ng feature fusion ay malawak na ginagamit sa computer vision, natural language processing at iba pang mga larangan. Sa pamamagitan ng pagsasanib ng mga feature mula sa iba’t ibang antas o mga modality, naiimprove ang kakayahan at pagganap ng modelo upang mas maayos na lunasanin ang mga komplikadong gawain. Ang multi-level feature fusion algorithm na pinag-aaralan ng WiMi ay gumagamit ng isang malalim na network structure, at unti-unting hinuhuli ang mga high-level features ng imahe sa pamamagitan ng maraming convolutional at pooling operations, upang mas mahusay na ipahayag ang semantic na impormasyon ng imahe. Bukod pa rito, sa pamamagitan ng pagsasanib ng mga feature mula sa iba’t ibang antas, ang modelo ay maaaring tumutok sa parehong global at lokal na impormasyon tungkol sa imahe, kaya’t naiimprove ang pagganap ng modelo. Ang multi-level feature fusion algorithm, bilang isang inimprove na CNN model, ay may mahalagang mga aplikasyon sa larangan ng pagproseso ng imahe. Ang CNN ay isang deep-learning algorithm na malawak na ginagamit sa larangan ng computer vision. Ito ay hinuhuli ang mga feature ng isang imahe sa pamamagitan ng multilevel convolutional at pooling layers at gumagawa ng classification at pagkilala sa pamamagitan ng fully connected layers, na may mga kapakinabangan ng awtomatikong pagkatuto ng pagrepresenta ng feature, paghahati ng parameter at lokal na pag-unawa.

Ang mga CNN-based multi-level feature fusion algorithms ay maaaring mapabuti ang pagganap at pagkakapareho ng modelo sa pamamagitan ng pagsasanib ng mga feature mula sa iba’t ibang layer. Ginagamit ang isang multi-layered CNN model na naglalaman ng maraming convolutional at pooling layers at isang fully connected layer para sa mga gawain ng classification. Sa pamamagitan ng pagsasanib ng mga feature mula sa iba’t ibang layers, maaaring epektibong mahuli at ma-extract ang impormasyon mula sa iba’t ibang layers ng imahe para sa mas mainam na classification, kaya’t naiimprove ang accuracy ng modelo. Ang pangunahing mga module ng aplikasyon ng algoritmo ay kinabibilangan ng sumusunod:

Pag-extract ng feature: Una, ang input na imahe ay pinoproseso upang ma-extract ang mga feature gamit ang CNN. Ang iba’t ibang antas ng convolutional layers ay maaaring makuha ang mga feature na may iba’t ibang antas ng abstraction ng imahe.

Pagsasanib ng feature: Ang mga feature mula sa iba’t ibang antas ay pinagsasanib. Maaaring gamitin ang iba’t ibang pamamaraan ng pagsasanib tulad ng weighted fusion, cascade fusion o parallel fusion. Ang weighted fusion ay maaaring makuha ang timbang ng bawat layer ng feature sa pamamagitan ng pagkatuto, ang cascade fusion ay maaaring mag-connect ng mga feature mula sa iba’t ibang antas sa serye, at ang parallel fusion ay maaaring prosesohin ang mga feature mula sa iba’t ibang antas sa paralelo.

Pag-map ng feature: Ang mga pinagsanib na feature ay inililipat upang lalo pang ma-extract ang mas discriminative na mga feature. Maaaring matamo ito gamit ang fully connected layers, pooling layers, o iba pang mga nonlinear na mapping functions.

Pagpili ng feature: Pumili ng pinakamahusay na mga discriminative na feature para sa karagdagang pagproseso ayon sa pangangailangan ng tiyak na gawain.

Ang multi-level feature fusion algorithm batay sa CNN ay nakakabuti sa pagganap at kakayahang pangkalahatan ng modelo sa pamamagitan ng epektibong pag-extract ng mga multi-level features ng imahe at pagsasanib nito, at ito ay may mahalagang pananaliksik na kahulugan at prospektong aplikasyon. Ang algoritmong ito ay may malawak na mga aplikasyon sa mga gawain tulad ng classification ng imahe, pagdetekta ng target at paglikha ng imahe.

Tungkol sa WIMI Hologram Cloud

Ang WIMI Hologram Cloud, Inc. (NASDAQ: WIMI) ay isang comprehensive technical solution provider na nakatutok sa mga propesyonal na larangan kabilang ang holographic AR automotive HUD software, 3D holographic pulse LiDAR, head-mounted light field holographic equipment, holographic semiconductor, holographic cloud software, holographic car navigation at iba pa. Ang kanyang mga serbisyo at teknolohiya ng holographic AR ay kinabibilangan ng holographic AR automotive application, 3D holographic pulse LiDAR technology, holographic vision semiconductor technology, holographic software development, holographic AR advertising technology, holographic AR entertainment technology, holographic ARSDK payment, interactive holographic communication at iba pang mga teknolohiya ng holographic AR.

Safe Harbor Statements

Ang press release na ito ay naglalaman ng “mga pahayag sa hinaharap” sa ilalim ng Private Securities Litigation Reform Act of 1995. Ang mga pahayag sa hinaharap na ito ay maaaring matukoy sa pamamagitan ng terminolohiyang “magiging,” “inaasahan,” “nag-aantabay,” “sa hinaharap,” “nagtataguyod,” “naniniwala,” “tinataya,” at katulad na mga pahayag. Ang mga pahayag na hindi katotohanan tungkol sa mga katotohanan, kabilang ang mga pahayag tungkol sa paniniwala at inaasahan ng Kompanya, ay mga pahayag sa hinaharap. Sa iba’t ibang bagay, ang business outlook at mga kwotasyon mula sa pamamahala sa press release na ito at ang strategic at operational plans ng Kompanya ay naglalaman ng mga pahayag sa hinaharap. Maaaring gumawa rin ang Kompanya ng nakasulat o nakasalitang mga pahayag sa hinaharap sa kanyang periodic reports sa US Securities and Exchange Commission (“SEC”) sa Mga Form 20−F at 6−K, sa kanyang taunang ulat sa mga shareholder, sa press release, at iba pang nakasulat na materyal, at sa nakasalitang pahayag ng kanyang mga opisyal, direktor o empleyado sa ika-tatlo. Ang mga pahayag sa hinaharap ay naglalaman ng mga panganib at kawalan ng katiyakan. Maraming factor ang maaaring sanhi ng aktuwal na resulta na magkaiba sa anumang pahayag sa hinaharap, kabilang ang sumusunod: Ang mga layunin at estratehiya ng Kompanya; Ang negosyo sa hinaharap, kondisyon pinansyal at resulta ng operasyon ng Kompanya; Ang inaasahang paglago ng industriya ng AR holographic; At ang mga inaasahan ng Kompanya tungkol sa pangangailangan at pagtanggap ng merkado sa kanyang mga produkto at serbisyo.

Karagdagang impormasyon tungkol sa mga ito at iba pang mga panganib ay kasama sa taunang ulat ng Kompanya sa Form 20-F at ang kasalukuyang ulat sa Form 6-K at iba pang mga dokumento na naisampa sa SEC. Lahat ng impormasyon na ibinigay sa press release na ito ay ayon sa petsa ng press release na ito. Ang Kompanya ay hindi nangangako ng anumang pag-update sa anumang pahayag sa hinaharap maliban sa kinakailangan sa ilalim ng mga batas na may kaugnayan.

Ang artikulo ay ibinigay ng third-party content provider. Walang garantiya o representasyon na ibinigay ng SeaPRwire (https://www.seaprwire.com/) kaugnay nito.

Mga Sektor: Pangunahing Isturya, Balita Araw-araw

Nagbibigay ang SeaPRwire ng mga serbisyo sa pagpapamahagi ng press release sa mga global na kliyente sa maraming wika(Hong Kong: AsiaExcite, TIHongKong; Singapore: SingapuraNow, SinchewBusiness, AsiaEase; Thailand: THNewson, ThaiLandLatest; Indonesia: IndonesiaFolk, IndoNewswire; Philippines: EventPH, PHNewLook, PHNotes; Malaysia: BeritaPagi, SEANewswire; Vietnam: VNWindow, PressVN; Arab: DubaiLite, HunaTimes; Taiwan: TaipeiCool, TWZip; Germany: NachMedia, dePresseNow)