ICNet是2018年ECCV提出来的，是一篇实时轻量化语义分割的论文。贡献(1) 提出了一个新颖且独特的图像级联网络用于语义分割，利用了低分辨率语义信息和高分辨率图像的细节 (2) 提出的级联特征融合单元和级联标签引导能够以较低的计算成本逐步恢复和细化分割预测 (3) ICNet速度快，内存占用少图像级联网络网络结构为了平衡精度和速度，作者提出了image cascade network（ICN
一、预备知识点参数数量和理论计算量1. 参数数量（params）：关系到模型大小，单位通常是M，通常参数用float32表示，所以模型大小是参数数量的4倍计算公式：Kh × Kw × Cin × Cout （Conv卷积网络）Cin × Cout （FC全连接网络）2. 理论计算量（FLOPs）：是 floating point operations 的缩写（注意 s 小写，区...
原创
2021-11-18 17:20:09
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FDDWNET: A LIGHTWEIGHT CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK FOR REAL-TIME SEMANTIC SEGMENTATION发表时间：2019.11.07 作者团队：南京有点大学 介绍：本文主要的贡献是对于轻量级的网络，在不增加模型参数的情况下，搭建更深的网络。以此在同数量级的网络参数下达到最优。亮点是提出了因式扩张深度可分卷积(FDDWC)，这其
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2024-05-27 21:16:14
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【Pytorch】MNIST 图像分类代码 - 超详细解读 目录【Pytorch】MNIST 图像分类代码 - 超详细解读前言一、代码框架二、实现代码1.引入包2.设置相关参数3.处理数据集4.构建网络5.训练6.保存模型三、其他 前言最近机器学习在低年级本科生中热度剧增，小编经常看见在自习室里啃相关书籍的小伙伴。但由于缺少经验指导，也许原理清楚了，但是由于很多书中对细节上的函数等等介绍不多，很多
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2024-03-21 20:14:08
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前几天腾讯公布了一篇论文RefineDetLite: A Lightweight One-stage Object Detection Framework for CPU-only Devices，提出一种面向CPU设备的轻量级一阶段目标检测网络RefineDetLite，其在MSCOCO 上可以达到精度29.4 AP，同时在Intel 6700 @3.4G HZ 型号CPU上可以跑到130ms/
AlexNet更深的网络结构使用层叠的卷积层，即卷积层+卷积层+池化层来提取图像的特征使用Dropout抑制过拟合使用数据增强Data Augmentation抑制过拟合使用Relu替换之前的sigmoid的作为激活函数多GPU训练卷积层C1 该层的处理流程是： 卷积-->ReLU-->池化-->归一化。卷积层C2 该层的处理流程是：卷积-->ReLU-->池化--&
图像分类1原理2数据集2.1MNIST2.2fashion-MNIST2.3CIFAR-102.4CIFAR-1002.5Image Net3 常见网络4评价指标4.1准确率4.2top5错误率4.3模型存储大小4.4处理速度（时间）5接下来要完成的 在此表示感谢！！！ 1原理图像分类就是给一幅图像说出它的类别。 图像分类的主要过程包括图像预处理、特征提取和分类器设计。图像预处理包括图像滤波
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2024-03-08 22:10:32
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一、VGG网络更新于2018年10月20日参考博客：深度学习经典卷积神经网络之VGGNet论文地址：VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITIONVGG是牛津大学计算机视觉组（VisualGeometry Group）和GoogleDeepMind公司的研究员一起研发的的深度卷积神经网络。VGG标签：“三个臭皮匠
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2024-05-04 10:14:18
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图像分类网络来总结一下部分经典的分类网络~ 目录图像分类网络前言AlexNet网络构架创新点VGG网络构架创新点Inception创新点ResNet网络构架创新点ResNeXt网络构架创新点 前言ImageNet大规模视觉识别比赛（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）120万幅高分辨率图像分类为1000个不同的类，虽然2017年就已经
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2024-04-04 15:54:50
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# Java超轻量模板引擎实现指南
## 引言
在Java开发中，使用模板引擎可以帮助我们实现动态生成和渲染文本内容的功能。本文将向你介绍如何实现一个超轻量级的Java模板引擎。
## 整体流程
下面是实现Java超轻量模板引擎的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 定义模板 |
| 步骤二 | 解析模板 |
| 步骤三 | 渲染模板 |
现在我们
原创
2023-07-20 14:41:57
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在计算机视觉领域，图像的分类识别，可以说是最基础，最常见的一个问题，从之前的手动特征提取结合传统的分类模型，到如今的深度学习，虽然分类识别领域的各个数据库的识别率在不断被刷新，从常见物体识别，到细粒度物体识别，到人脸识别，似乎各个细分的图像识别领域都在取得不断进步，每次伴随着这些进步，就会有意无意地激起人们对 AI 的遐想和恐慌。不得不说，CV 发展了这么多年，确实在不断地进步，不过冷静下来细想，
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2024-05-05 17:19:11
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目录一、分割方法二、图像分类2.1 最近邻分类2.1.1样本点选择2.1.2构建最近邻特征与分类 2.2 分类器分类2.2.1样本选择 2.2.2分类算法一、分割方法易康对于图像的分割有棋盘分割（chessboard segmentation）;四叉树分割（Quadtree-based segment）；多尺度分割（multiresolution segmentation）;其
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2024-05-25 16:44:57
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文章目录概览1.计算机视觉简介：2.图像分类一、LeNet-51.模型架构2.模型简介3.模型特点二、AlexNet1.网络架构2.模型介绍3.模型特点三、VGGNet1.模型架构2.模型简介3.模型特点四、GoogLeNet1. 网络架构2、模型解析3、模型特点五、ResNet（深度残差网络）1、模型解析2、模型特点六、DenseNet1.模型架构2.模型特点 在上一篇详细讲解了卷积神经网络的
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2024-04-07 20:45:10
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从模型的超轻量角度出发，提出了一种超轻量型的模型，这无疑为相应方法的真正落地提供了一个强大的Baseline，故推荐给各位。
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2021-06-24 15:42:27
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超轻量AI引擎MindSpore Lite 揭秘一下端上的AI引擎：MindSpore Lite。 MindSpore Lite是MindSpore全场景AI框架的端侧引擎，目前MindSpore Lite作为华为HMS Core机器学习服务的推理引擎底座，已为全球1000+应用提供推理引擎服务，日
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2021-02-07 17:42:00
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<br />我需要的 pthread 线程集结点功能，使用同一集结点的线程将通过 rend
原创
2022-11-14 19:33:54
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在第一节课中，基于Dogs vs. Cats数据集，设置了一个ResNet34的网络，并通过学习速率选取方法，以及设置数据遍历次数为2，获得了一个准确率如下的网络：Epochtrn_lossval_lossaccuracy00.0520140.0283960.9910.0497610.0287050.9885本节将在上一节的基础上，通过若干参数的设定，提高所构造的分类网络的准确率。本节的主要内容有
深度学习之图像分类（二十六）ConvMixer 网络详解 目录深度学习之图像分类（二十六）ConvMixer 网络详解1. 前言2. A Simple Model: ConvMixer2.1 Patch Embedding2.2 ConvMixer Layer2.3 ConvMixer 网络结构2.4 实现代码：3. Weight Visualizations4. 反思与总结 本次学习继 CNN
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2024-07-22 14:26:23
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深度学习-图像分类算法小卷积核应用-VGGNet最优局部稀疏结构-Inception恒等映射残差单元-ResNet多层密集连接-DenseNet特征通道重标定-SENet通道压缩与扩展-SqueezeNet深度可分离卷积-MobileNet 小卷积核应用-VGGNet利用小卷积核代替大卷积核，感受野不变减少网络的卷积参数量网络结构 VGGNet的网络结构如下图所示。VGGNet包含很多级别的网络
一、什么是Attention机制？最近两年，注意力模型(Attention Model)被广泛使用在自然语言处理、图像识别及语音识别等各种不同类型的深度学习任务中，是深度学习技术中最值得关注与深入了解的核心技术之一。当我们人在看一样东西的时候，我们当前时刻关注的一定是我们当前正在看的这样东西的某一地方，换句话说，当我们目光移到别处时，注意力随着目光的移动也在转移，这意味着，当人们注意到某个目标或某
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2024-05-09 12:36:30
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