接下来要分别概述以下内容： １ 首先什么是参数量，什么是计算量 ２ 如何计算 参数量，如何统计 计算量 ３ 换算参数量，把他换算成我们常用的单位，比如:mb ４ 对于各个经典网络，论述他们是计算量大还是参数两，有什么好处 ５ 计算量，参数量分别对显存，芯片提出什么要求，我们又是怎么权衡 １ 首先什么是计算量，什么是参数量 计算量对应我们之前的时间复杂度，参数量对应于我们之前的
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2024-06-08 20:08:47
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各个分类网络的结构(持续更新) 文章目录一、LeNet二、AlexNet三、VGG四、ResNet详解 PS: 以下内容只详细讲解ResNet网络，在其基础上，其余网络只展示基本结构 torchvision.datasets.数据集简介： (1)MNIST：10个类，60000个训练数据，10000个测试数据，(batch_size, 1, 28, 28) (2)CIFAR10：10个类，5000
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2024-04-02 21:35:16
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文章目录计算理论卷积层：参数量（注意包括weight和bias)：输出特征图尺寸：FLOPsBN层：插入BN反向传播推导参数量输出特征图尺寸FLOPs:池化层参数量输出特征图尺寸FLOPsReLU参数量输出特征图尺寸FLOPs转置卷积参数量输出特征图尺寸FLOPs统计代码举例其他工具：PTFLOPS其他工具：torchstat其他工具：torchsummary参考 计算理论卷积层：输入特征图大小
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2023-09-06 11:22:23
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性能显著提升，参数量却没有明显增加。最新的 Split-Attention Networks 继承了 ResNet 简洁通用的特性。
机器之心报道，机器之心编辑部。2015 年，ResNet 横空出世，一举斩获 CVPR 2016 最佳论文奖，而且在 Imagenet 比赛的三个任务以及 COCO 比赛的检测和分割任务上都获得了第一名。四年过去，这一论文的被引量已超 40
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2024-06-07 09:22:44
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内置参数参数属于模型内部的配置变量，它们通常在建模过程自动学习得出。如：线性回归或逻辑回归中的系数、支持向量机中的支持向量、神经网络中的权重。reset_parameters()函数用来初始化参数
1.kaiming_uniform_按照均匀分布初始化tensor
2.kaiming_normal_，即参数在N(0,std)中采样超参数超参数属于模型外部的配置变量，他们通常由研究员根据自身建模经验
MobileNets是为移动和嵌入式设备提出的高效模型。MobileNets基于流线型架构(streamlined)，使用深度可分离卷，(depthwise separable convolutions,即Xception变体结构)来构建轻量级深度神经网络。 论文介绍了两个简单的全局超参数，可有效的在延迟和准确率之间做折中。这些超参数允许我们依据约束条件选择合适大小的模型。1、参数数量和理论计算量
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2024-04-02 14:56:26
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y
=
F
(
x
,
Wi
)+
x 对于相同的输出特征图尺寸，层具有相同数量的滤波器；（
ii
）如果特征图尺寸减半，则滤波器数量加倍，以便保持每层的时间复杂度。我们通过步长为
2
的卷积层直接执行下采样。网络以全局平均池化层和具有
softmax
的
1000
维全连接层结束 快捷连接仍然执行恒等映射，额外填充零输入以增加维度。
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2024-04-08 14:36:17
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在深度学习框架中，PyTorch作为一个流行的开源框架，其获取张量参数量在大多数深度学习项目中是一个常见的需求。本文将详细阐述如何获取PyTorch模型的参数量，从背景到最佳实践，涵盖调试步骤和性能调优等多个方面。
### 背景定位
随着深度学习技术的发展，深度学习模型的复杂性也在不断增加。模型中各层参数的数量直接影响模型的性能和训练速度。因此，正确获取模型参数量不仅有助于模型优化，也能在部署
目录： 1. 序言 2.正文 2.1 关于ROI 2.2 关于RPN 2.3 关于anchor 3. 关于数据集合制作  
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2024-09-19 20:29:45
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MobileNet v1 传统的卷积神经网络，内存的需求大，运算量大，无法在嵌入式设备上运行。例如，ResNet152层网络的权重可达644M，这种权重文件大小基本上不能够在移动设备上运行。 MobileNet是由google公司提出的，专注于嵌入式设备中的轻量级CNN网络，在牺
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2024-09-21 13:54:54
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具体的IOU和NMS论文参考的解说很详细# model settings
model = dict(
type='FasterRCNN', # model类型
pretrained='modelzoo://resnet50', # 预训练模型：imagenet-resnet50
backbone=dict(
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2024-07-30 19:27:21
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1. 为函数传递无限多个参数很多编程语言都允许定义个数可变的参数，这样可以在调用函数时传入任意多个参数。 Python当然也不例外，Python允许在形参前面添加一个星号(*)，这样就意味着该参数可接收多个参数值，多个参数值被当成元组传入。下面程序定义了一个形参个数可变的函数。示例代码：var_args.py# 定义了支持可变参数的函数
def test(n, *books) :
prin
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2023-12-21 15:24:46
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我们以VGG-16为例，来探讨一下如何计算卷积层、全连接层的参数量、计算量。为了简单、直观地理解，以下讨论中我们都会忽略偏置项，实践中必须考虑偏置项。 【卷积层的参数量】什么是卷积层的参数？卷积层的基本原理就是图像的二维卷积，即将一个二维卷积模板先翻转（旋转180°），再以步长stride进行滑动，滑动一次则进行一次模板内的对应相乘求和作为卷积后的值。具体的细节请参考我之前的文章CNN
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2024-04-12 12:43:48
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参考： https://blog.csdn.net/weixin_43379058/article/details/108433197 tensorflow model = CPASSRnet(sess, args) num_params = 0 for variable in tf.trainab ...
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2021-04-23 18:38:00
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# 如何在Java中实现数量不定参数
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何在Java中实现数量不定参数。首先，我们来看一下整个过程的步骤：
## 步骤
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个方法，参数列表中使用三个点(...)来表示数量不定参数 |
| 2 | 在方法内部使用for循环来遍历这些参数 |
| 3 | 调用这个方法并传入不定数量的参数 |
原创
2024-03-23 06:36:07
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文章目录1、网络总述2、RPN与attention3、解决多尺度检测的不同方案4、RPN网络5、anchors的平移不变性6、只有池化层改变feature map尺寸7、RPN正负样本的确定8、RPN与NMS9、Faster RCNN整个网络的训练方式10、超界anchors的处理11、在VOC数据集上的性能测试12、OverFeat与Fater RCNN参考文献 1、网络总述输入先经过特征提取
目录1 本次要点1.1 Python库语法1.2 深度学习理论2 网络简介2.1 历史意义2.2 网络亮点2.3 网络结构3 代码结构3.1 model.py3.2 train.py3.3 predict.py1 本次要点1.1 深度学习理论BN层：使feature map（指一批图的，而不是一张图）满足均值为0，方差为1的分布。
注意1：如果要使用BN层，则batch size应该尽可能大
本博客大部分参考，其中夹杂着自己看论文的理解效果图作者提到目标检测，就不得不RBG大神，该大神在读博士的时候就因为dpm获得过pascal voc 的终身成就奖。博士后期间更是不断发力，RCNN和Fast-RCNN，Faster-Rcnn就是他的典型作品。前言讲起faster-rcnn，就不得不讲讲r-cnn，和fast-rcnn的原理，不过这个今天不是我们讲的内容，我们就稍微简略的讲一下，具体的
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2024-10-17 11:34:53
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今天给各位介绍一个发表高质量论文的好方向：ResNet结合Transformer。ResNet因其深层结构和残差连接，能够有效地从图像中提取出丰富的局部特征。同时，Transformer的自注意力机制能够捕捉图像中的长距离依赖关系，为模型提供全局上下文信息。这种策略结合了两者分别在处理空间、序列数据上的优势，强化了模型特征提取和全局理解方面的能力，让模型在保持强大的局部分析能力的同时，也能够利用全
引言我们知道，如果将全连接的神经网络应用到图像上是非常困难的，因为如果是 1000x1000 像素的图片，参数量可能就上亿了。 我们能否能设计一种网络，可以减少我们的参数量。 实际上，我们的眼睛是先找出图像的特征，再根据特征分辨图像到底是什么的，我们也可以设计网络去识别特征，再根据特征识别图像。如果可以这样，就能大大减少参数量，因为特征比整个图像小得多。 并且，无论这个特征出现在什么地方，我们都可
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2024-02-15 17:37:48
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