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QUAN：四元数近似网络用于图像分类与目标检测

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AI 综述

Bryce Grant 等作者发布论文，提出四元数近似网络 QUAN：用 Hamilton 积分解把四元数卷积近似为实数运算，并配合自定义 CUDA kernel 实现，同时引入独立四元数批归一化（IQBN）稳定训练。作者称，在 CIFAR-10/100、ImageNet 图像分类和 COCO、DOTA 旋转目标检测任务上，QUAN 以更少参数取得更高精度和更快收敛，并在四元数 CNN 的检测任务上达到 SOTA。这些效果均为论文报告结果。

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最新进展10月27日 08:00

QUAN：用四元数近似网络提升图像分类与旋转目标检测

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

10月27日

08:00
HuggingFace Daily Papers
QUAN：用四元数近似网络提升图像分类与旋转目标检测
论文提出四元数近似网络 QUAN，通过 Hamilton 积分解用实数运算近似四元数卷积，并配合自定义 CUDA kernel 实现，同时引入独立四元数批归一化（IQBN）稳定训练。在 CIFAR-10/100、ImageNet 分类和 COCO、DOTA 检测任务上，QUAN 以更少参数取得更高精度和更快收敛，并在四元数 CNN 的检测任务上达到 SOTA。

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