近日，CMU 的研究人员在 arXiv 上放出了一份技术报告，介绍他们如何通过蒸馏（distillation）训练一个强大的小模型。所提出方法使用相同模型结构和输入图片大小的前提下，在 ImageNet 上的性能远超之前 state-of-the-art 的 FixRes 2.5% 以上，甚至超过了魔改结构的 ResNeSt 的结果。这也是第一个能在不改变 ResNet-50 网络结
转载
2024-03-31 22:22:43
75阅读
1 利用地方差的方法减少特征数也及（PCA）去除那些方差不满足基本设定的门限值得特征，特别是方差值为零的，因为方差值为零，那么数据集在该方向上比较密集，这数据无法通过学习来分类，因此该维度上的向量对特征的分类没有太多用处，因此可以去除该维度的特征，以减少计算复杂度。例如，假设我们有一个具有布尔功能的数据集，我们想要删除在超过80%的样本中要么是一个或零(on或off)的所有特性。布尔特征是伯努利随
转载
2024-07-25 20:46:25
63阅读
目录一，目标检测中的Precision & Recall二，为什么要这两个指标？三,代码解析 一，目标检测中的Precision & RecallPrecision,准确率/查准率 Recall,召回率/查全率 准确率比较好理解，就是检测出的所有正样本中多少是真正的正样本 Recall召回率其实最主要的是理解FN，其实FN（False Negative）就是被判断负样本但其实是正
转载
2024-06-18 06:53:27
36阅读
这篇论文刚开头就说到现如今人们对于计算机视觉架构具有非常高的关注，但其实每一次新的SOTA的模型架构，其实都经常同时改变训练方法学和缩放策略相结合。所以说，这篇论文就重新审视思考了resnet这一经典的模型架构。然后，作者对比了现在非常火的高性能的用nas搜出来的网络结构effcientnet，与res
目录一、 什么是Servlet二、Servlet API三、第一个Servlet四、Servlet工作原理五、Servlet的生命周期六、请求常用方法补充1:客户端如何发送数据给服务器补充2：处理请求乱码的问题补充3:get和post的区别七、响应八、重定向和转发的对比九、会话十、获取初始化参数十一、注解方式实现servlet 一、 什么是Servlet
前端页面
转载
2024-06-12 23:15:04
22阅读
说明： 本文为学习深度学习相关知识时所做笔记，不保证完全正确，错误和描述不当的地方欢迎也感谢提出。学习参考链接 文章目录1 FAST R-CNN1.1 one-stage和two-stage1.2 回归方法和分类方法1.3 YOLO统一网络1.4 Region Proposal(候选区域)1.5 RPN（region proposal network）卷积网络1.6 VGG16网络1.7 soft
转载
2024-08-20 18:13:36
57阅读
所有以drawable开头的文件夹都是用来放图片的 所有以values开头的文件夹都是用来放字符串的 layout 文件夹是用来放布局文件的 menu 文件夹是用来放菜单文件的。之所以有这么多 drawable开头的文件夹，其实主要是为了让程序能够兼容更多的设备 在制作程序的时候最好能够给同一张图片提供几个不同分辨率的副本，分别放 在这些文件夹下，然后当程序运行的时候会自动根据当前...
转载
2018-12-05 23:45:00
361阅读
ret2dl-resole 是通过伪造到 .rel.plt ， .dynsym, .dynstr中表项中的偏移以及伪造这三个段中的数据结构来达到调用system 函数的目的这三个段的信息都可以在IDA中 DYNAMIC 段中找到DT_STRTAB -> .dynstr DT_SYMTAB -> .dynsym DT_JMPREL -> .rel.plt 箭头处压入的是 print
创新之处在于：Stacked Hourglass没有针对人体的拓扑结构设计一些额外的网络层或者优化器，而是尽可能地利用神经网络本身的表达性，来完成姿态估计的任务。这使得其更加的简洁优美，也更加的直接和端到端（end-to-end）。1 贡献：本文采用了更加简单而富有对称性的网络架构，而没有加入额外的人体知识建模，就达到了SOTA。这样类似全卷积（FCN）的策略也更加直接和有力。后续单人姿态估计的经
ResNet在2015年被提出，在ImageNet比赛classification任务上获得第一名，因为它“简单与实用”并存，之后很多方法都建立在ResNet50或者ResNet101的基础上完成的，检测，分割，识别等领域都纷纷使用ResNet，Alpha zero也使用了ResNet，所以可见ResNet确实很好用。 下面我们从实用的角度去看看ResNet。1.ResNet意义随着网
转载
2024-07-18 22:30:27
228阅读
res目录下的结构 如果你展开res目录看一下，其实里面的东西还是挺多的，很容易让人看得眼花缭乱，如图（res目录下的结构）所示。 看到这么多的文件夹也不用害怕，其实归纳一下，res目录就变得非常简单了。 drawable开头的文件夹 所有以drawable开头的文件夹都是用来放图片的 mipmap ...
转载
2021-08-24 12:25:00
440阅读
2评论
源由：写下这篇这篇博文是因为最近在看注意力机制SENet，它是在ResNet的结构上加了一个注意力模块。ResNetResNet提出了一个残差网络结构，在VGG的基础上增加卷积层最后训练可以达到了1000层。层数的增加、卷积核的增加提取的特征更加的丰富。然鹅，训练深层网络是一件十分困难的事情，常常会伴随着梯度消失而无法继续训练下去。ResNet借鉴LSTM的门控机制引入了残差结构。残差结构说的简单
本文主要分析残差网络（ResNet）及其变种的结构。残差网络在论文Deep Residual Learning for Image Recognition中被提出。1. Building block和Bottleneck结构 首先resnet由building block或bottleneck组成。building block的结构如下： building bl
转载
2024-08-02 10:30:02
80阅读
1、文件夹介绍data文件夹：包括io、lib_coco、pretrained_weights文件夹。VOC是下载的VOC数据集。pretrained_weights存放预训练的模型框架。地址在如上预训练模型的所有框架。我放入了resnet_v1_50.ckpt。 io文件夹包括了一系列数据转换代码。随后会加入一个divide_data.py，此程序会把数据集划分为训练集和测试集。 libs文件夹
写在前面：本人小菜鸡一位，这是我的第一篇博客，没什么写作和科研经验，主要目的是为了记录自己对学习内容的理解和便于回顾。本文内容上参考了知乎的一篇文章，然后是根据自己的理解重新作图、编排，主要内容是结合论文以及 PyTorch 官方代码对 ResNet 结构的理解，不涉及网络的优缺点分析以及某个或某些操作的原因解释等内容。文章如有内容上的错误，请各位大佬及时批评指正，如有涉及侵权等问题，请及时联系我
ResNet50结构 ResNet简介 随着网络的加深，出现了训练集准确率下降的现象，可以确定这不是由于Overfit过拟合造成的(过拟合的情况训练集应该准确率很高)；针对这个问题提出了一种全新的网络，称为深度残差网络，允许网络尽可能的加深，其中引入了全新的结构如图。 残差指的是什么？ 其中ResN
转载
2021-07-06 06:27:00
1139阅读
2评论
一、摘要 Android项目结构无非是res和src这两个文件夹，src主要Java代码，res放置资源文件，Eclipse默认生成的资源文件包括：drawable、layout、values、menu，关于还可以存放哪个类型的资源文件呢？打开SDK路径下的platforms文件夹，随便打开一个平台，比如：android-23，如下路径——“E:\adt-bundle-windows-x86_6
TOC1 ResNet基本结构和注意的地方1.1 模型结构示意图1.2 参数量1.3 残差结构为什么有用2 ResNext相对于ResNet的改进2.1 Group Convolution2.2 Block的介绍2.3 注意3 ResNet和ResNext手敲代码3.1 ResNet部分3.1.1 Basic Block3.2 BottleNeck3.3 ResNet3.2 ResN
摘要：resnet神经网络原理详解resnet为何由来：resnet网络模型解释resnet50具体应用代码详解：keras实现resnet50版本一：keras实现resnet50版本二：参考文献：摘要：卷积神经网络由两个非常简单的元素组成，即卷积层和池化层。尽管这种模型的组合方式很简单，但是对于任何特定的计算机视觉问题，可以采
转载
2024-04-28 15:59:50
223阅读
项目 res/ 目录内支持的资源目录。目录资源类型animator/用于定义属性动画的 XML 文件。anim/定义渐变动画的 XML 文件。（属性动画也可以保存在此目录中，但是为了区分这两种类型，属性动画首选 animator/ 目录。）color/用于定义颜色状态列表的 XML 文件。请参阅颜色状态列表资源drawable/位图文件（.png、.9.png、.jpg、.gif）或编译为以下可绘
转载
2024-07-26 09:48:44
91阅读
