MixNet（混合网络）是一种用于保护通信隐私和匿名性的技术，通常应用于网络通信中，以防止第三方通过分析流量模式来识别通信的发起者或接收者。它通过将多个用户的流量混合在一起，打破通信的直接联系，从而增加了追踪的难度。MixNet 是“混淆网络”的一种实现形式，通常与其他隐私保护技术（如）结合使用。MixNet的基本工作原理：数据分组：用户的数据（如消息或数据包）被分成多个小数据包，并传送到中
FCN:Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation (CVPR2015)https://arxiv.org/pdf/1411.4038.pdfPyTorch: https://github.com/ZijunDeng/pytorch-semantic-segmentation第一篇将CNN引入image segmentat...
原创
2022-08-05 17:55:15
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2020-01-04 20:10:04作者：Less Wright编译：ronghuaiyang导读MixNet-L 比 ResNet-153 的参数少 8 倍，而 MixNet-M 的性能与之完全相同，但参数少 12 倍，FLOPS 少 31 倍。摘要：通过将单个卷积核替换为 3x3 - 9x9 混合分组和神经搜索“MixNet”架构，在标准的移动指标下，Ima...
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2020-01-20 08:04:49
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MixNet 通过混合一些卷积核大小和一个新的架构，对提高神经网络的效率和准确性做出了令人印象深刻的贡献。MixNet 是用更好的架构推动深度学习向前发展的一个经典例子，而不是仅仅增加计算能力来获得更好的结果。
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2021-08-13 14:35:32
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最近相关项目实践了MixNet网络，最终取得的效果不错，但是收敛的过程相对有些缓慢，具体原因还在分析当中，现将相关知识及代码解析如下。如下主要包括3个部分，1是MixNet的原理知识解析(整理自网络)，2是自己对于相应核心代码解析，3相关轻量级模型比较。1. MixNet 其主要创新点是，研究不同卷积核尺寸的影响和观察到组合不同尺寸的卷积核能提高准确率。作者将混合了不同尺寸的卷积核的卷积
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2023-12-21 12:54:38
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欢迎大家来到《知识星球》专栏，这里是网络结构1000变小专题，我们要慢慢开始AutoML与网络设计相关的内容。作者&编辑 | 言有三 1 MixNet有三A...
原创
2022-10-12 14:45:53
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原文链接：https://arxiv.org/pdf/1907.09595.pdf代码链接：https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models/official/mnasnet/mixnet 1、主要思想和创新点Depthwise卷积在现代高效convnet中越来越流行，但它的核大小常常被忽略。本文系统地研究了不同核大小的影响
原创
2022-10-06 08:57:12
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作者 | Happy本文是MixNet、MobileNetV3、MnasNet、EfficientNet、EfficientDet等论文作者Tan Mingxing(就职于谷歌)在NAS目标领域的又一力作。AbstractInverted bottleneck layers, IBN已成为终端设备SOTA目标检测方法的主要模块。而在这片文章里，作者通过重新分析研究终端芯片加速下
目录ImageNet预训练模型库模型库概览图SSLD知识蒸馏预训练模型ResNet 及其 Vd 系列移动端系列SEResNeXt与Res2Net系列DPN 与 DenseNet 系列HRNet系列Inception系列EfficientNet与ResNeXt101_wsl系列ResNeSt 与 RegNet 系列ViT_and_DeiT 系列RepVGG系列MixNet系列ReXNet系列Swi
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2024-05-13 14:35:36
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tensorrt int8量化的流程可参考:【tensorrt】——int8量化过程浅析/对比
1 Low Precision Inference
现有的深度学习框架 比如：TensorFlow，Caffe， MixNet等，在训练一个深度神经网络时，往往都会使用 float 32（Full Precise ，简称FP32）的数据精度来表示，权值、偏置、激活值等。但是如果一个网络很深的话
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2021-09-06 17:41:07
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Low Precision Inference现有的深度学习框架 比如：TensorFlow，pytorch，Caffe， MixNet等，在训练一个深度神经网络时，往往都会使用 float 32（Full Precise ，简称FP32）的数据精度来表示，权值、偏置、激活值等。但是如果一个网络很深的话，比如像VGG，ResNet这种，网络参数是极其多的，计算量就更多了（比如VGG 19.6 bi
MixNet是谷歌新出的一篇关于轻量级网络的文章，主要工作的重点就在于探索不同大小的卷积核的集合，这是因为：小的卷积核感受野小，参数少，但是准确率不高大的卷积核感受野大，准确率相对略高，但是参数也相对增加了很多于是谷歌提出了一种新的混合深度分离卷积(MDConv)(mixed depthwise convolution)，将不同的核大小混合在一个卷积运算中，并且基于AutoML的搜索空间，提出了一
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2024-07-17 14:59:42
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