TResNet: High Performance GPU-Dedicated Architecture 来自阿里的达摩院，发布于**2021 WACV,**该论文引入了一系列架构修改，旨在提高神经网络的准确性，同时保持其 GPU 训练和推理效率。论文首先讨论了面向 FLOP 的优化引起的瓶颈。然后建议更好地利用 GPU 结构的设计。最后引入了一个新的 GPU 专用模型，称其为 TResNet。动
一、传统部署方式 传统的手工部署存在缺点非常多，就不一一描述了，而且还很low（出去没法装X）。。。二、Jenkins+Docker自动化部署项目采用jenkins部署是很方便，但是也存在安装配置麻烦，最最重要的是依赖后端同学或者运维同学搭环境，没有运维经验前端同学还是放弃吧，本人按教程也没有安装成功。。。三、使用node-ssh实现前端轻量化部署node-ssh是一个基于ssh2的轻量级npm包
When Vision Transformers Outperform ResNets without Pretraining or Strong Data Augmentations论文：https://arxiv.org/abs/2106.01548本文证明了在没有大规模预训练或强数据增广的情况下，在ImageNet上从头开始训练时，所得ViT的性能优于类似大小和吞吐量的ResNet！而且还拥
# 深度学习轻量化改进指南
深度学习模型通常很庞大，成为了许多实际应用的障碍。轻量化改进能够帮助你将这些模型部署到资源受限的环境中，例如移动设备和嵌入式系统。本文将为你阐述深度学习轻量化改进的具体流程，并提供实现代码示例。
## 流程概述
轻量化改进流程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
模型加速之轻量化网络当前物体检测结构大都依赖使用卷积网络进行特征提取，即 Backbone，通常使用 VGGNet、ResNet 等优秀的基础网络，但是这些网络往往计算量巨大，依赖这些基础网络的检测算法很难达到实时运行的要求，尤其是在 ARM、FPGA以及 ASIC 等计算力有限的移动端硬件平台。因此如何将物体检测算法加速到满足工业应用要求，一直是关键性问题。轻量化设计: 从模型设计时采用一些轻量
一、前言MobileOne论文：https://arxiv.org/abs/2206.04040MobileOne github：https://github.com/apple/ml-mobileone二、基本原理使用Reparameterize重参数化实现模型的轻量化，基本模块如下图所示。三、改进方法说明：该部分的改进代码尽可能地根据官方代码的写法与YOLOv7项目进行整合；3.1 改进分析通
近年来，以“微度假”为概念的露营游成为人们心目中一种理想而高级的旅宿方式，目前随着更多的露营爱好者加入，露营的场景、时间和玩法都在大众层面得到拓展。 然而，即使露营地点不限、装备不限、形式不拘一格，格局却往往受制于“无电”这个短板。小到卡式炉煮食、灯火照明，大到取火供暖，烧水洗澡等，都需要一套又一套的系列装备，同时还有安全、环保等问题。铺个垫子、摆上熟食或半成品的“无电露营”已成过去式，“电核露营
近年来，露营成为最受欢迎的休闲娱乐方式之一，从形式到内容也在不断丰富，随着疫情防控和出行政策的放宽，进一步激发了人们的户外休闲的欲望。专注于研发以电为核心的户外生活装备的新晋品牌“火星玩家”（Mars Players）首次提出“电核露营”的先进概念，以户外和露营为载体，以探索火星为主题，结合多元需求的电动元素，让露营爱好者能享受舒适、安全、便捷的户外生活体验，同时做到环境保护和绿色生活。
摘要: Transformer虽然效果好，但是却对资源要求比较高，很难在端设备上运行。在传统的Transformer中，每个block中都有Multi-head Attention和全连接层，其中，随着序列长度N的增大，全连接层的计算量是线性增长，而attent ...人工智能学习离不开实践的验证，推荐大家可以多在FlyAI-AI竞赛服务平台多参加训练和竞赛，以此来提升自己的能力。FlyAI是为A
说明项目网站：https://github/iawia002/annieAnnie是一个基于go语言编写的下载器，先来解释一下这几个形容词。简洁：程序无UI界面，通过命令行操作，且简单易懂。强大：支持Windows、macOS、Linux系统，各大视频网站均可下载，且还能下载其他文件如音频，图片等。在项目网站列举的有：抖音、、半次元、pixivision、优酷、YouTube、爱奇
作者：NoahSYZhang轻量化视觉基础模型系列文章继续更新啦！上一篇文章中，我们介绍了 MobileViT 和 EdgeNeXt，本期我们将继续回顾轻量级模型的最新工作：EfficientFormer 和 TinyViT。这两个工作分别从模型设计原则和模型训练技巧两个方面，对轻量化基础模型展开了详细的探索。EfficientFormer：轻量级模型设计的经验指南在实际应用中，一个可部署模型的实
GROUP-TRANSFORMER: TOWARDS A LIGHTWEIGHT CHARACTER-LEVEL LANGUAGE MODELINTRODUCTION本文介绍了一种用于字符级语言建模的轻量级转换器。我们的方法是一种因式分解方法，它使用分组线性操作来分离transformer架构中的标准线性层，并在线性转换之间进行稀疏连接。该模型受到群卷积方法的启发，被称为Group Transfo
目录一、mobilenet系列1、mobilenet-v12、mobilenet-v23、mobilenet-v3二、Resnext三、shufflenet系列1、shufflenet-v12、shufflenet-v2四、Inception1、Inception-v12、Inception-v23、Inception-v34、Inception-v4一、mobilenet系列1、mobilene
背景传统的前端代码手工部署流程如下：传统的手工部署需要经历：打包，本地运行npm run build打包生成dist文件夹。ssh连接服务器，切换路径到web对应目录下。上传代码到web目录，一般通过xshell或者xftp完成。传统的手工部署存在以下缺点：每次都需要打开xshell软件与服务器建立连接。当负责多个项目且每个项目都具有测试环境和线上环境时，容易引起部署错误。全自动化的部署其实可以采
# 深度学习轻量化改进有什么用？
作为一名刚入行的开发者，你可能对深度学习轻量化改进的概念和应用感到困惑。别担心，这篇文章将向你介绍如何实现深度学习轻量化改进，并解释其重要性。
## 流程图
首先，让我们通过一个流程图来了解整个轻量化改进的流程：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[数据预处理]
B --> C[选择模型]
C -
这篇是承接《轻量级 Java 开发框架 设计》系列Blog文的后续文章，本文主要介绍设计的这款框架它的架构设计要求。 轻量级是这个框架的设计要求，但是要达到真正的模块化却变得十分繁重。最后很可能导致轻量级变成重量级。因此在框架的边界设计变得尤其重要。首先明确一下设计 Hasor 的目的： 1.用于Java
使用单模型轻量化，实现模型结构更优，将成为3D行业用户，规避模型处理痛点的最佳技术路径。现在凡事都讲究轻量，3D行业也不例外。尤其元宇宙来势汹汹，整个轻量化需求的市场和声量，依旧维持在高点之上。身处这条赛道，企业都在根据行业环境的骤变，迅速调整自身节奏，继续展现出手中握有的最强成果。也是基于上述背景，今天想展开聊聊即将上线的3D轻量化“黑马”—单模型轻量化技术。因为它的支持，3D模型多方面的性能，
浅析倾斜摄影超大场景的三维模型轻量化重要性倾斜摄影技术可以快速获取超大场景的三维模型数据，包括建筑、道路、山水等各类地物。这些三维模型数据具有高度精度和丰富的信息，能够为城市规划、土地管理、遥感监测等领域的决策提供重要支持。但是，这些数据通常非常庞大，需要大量存储空间和计算资源，对可视化性能和应用场景都提出了高要求。因此，进行倾斜摄影超大场景的三维模型轻量化处理非常重要。首先，数据大小是轻量化的主
日常我们接触过各种“轻量级xxx”的词组，比如轻量级框架、轻量级网络、轻量级密码等，在论文里更是常见到各种“…… 轻量级 ……”（“… lightweight …”）的题目。 可能很多人会主观的认为轻量级就是体
本文并非原创正文：在IT运维管理过程中，需要对服务器、应用和网络设备进行轮询和监控。对于网络设备，所有厂商都采用SNMP简单网络管理协议。但是对于主机和应用的监控，各个厂商在软件的实现上却出现了分歧，有些厂商采用agent方式，有些厂商采用Agentless方式，各说各好。那么，下面我们从技术角度进行一下比较。什么是Agent和Agentless？所谓Agent监控方式，顾名思义，就是在被监控应用
