论文：CSPNET: A NEW BACKBONE THAT CAN ENHANCE LEARNING CAPABILITY OF CNN. Chien-Yao Wang,Hong-Yuan Mark Liao,I-Hau Yeh...摘要 NN在CV领域取得了很大的成功，然而这个成功依赖于巨大计算量，不利于在移动设备上部署。本文提出了Cr
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2024-08-27 17:11:36
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研究者表示，他们将边缘训练看作一个优化问题，从而发现了在给定内存预算下实现最小能耗的最优调度。目前，智能手机和嵌入式平台等边缘设备上已经广泛部署深度学习模型来进行推理。其中，训练仍然主要是在具有 GPU 等高通量加速器的大型云服务器上完成。集中式云训练模型需要将照片和按键等敏感数据从边缘设备传输到云端，从而牺牲了用户隐私并导致了额外的数据移动成本。图注：推特 @Shishir Patil因此，为了
推理速度升5.1倍参数减少88%:谷歌提出新型卷积网络EfficientNet谷歌提出了一项新型模型缩放方法：利用复合系数统一缩放模型的所有维度，该方法极大地提升了模型的准确率和效率。谷歌研究人员基于该模型缩放方法，提出了一种新型 CNN 网络 EfficientNet，该网络具备极高的参数效率和速度。目前，该模型的代码已开源。卷积神经网络（CNN）通常以固定成本开发，然后再按比例放大，从而在获得
0 前言 Faster R-CNN是很多人进行目标检测领域学习的必经之路。本文将从实战的角度出发，对 Faster R-CNN 的结构、损失函数以及令人难以理解的 anchor 进行详细说明。本文将结合代码从以下几个部分进行解析。在个人数据集上快速实战上手anchor 解析从损失函数到全局解析我的文章最先会发在我的知乎账号上，知乎关注周威即可。接着前两讲的内容FasterRCNN从实战到代码解
在前面两篇文章总结了经典的CNN四个模型，其网络层次如下所示： 众所周知，网络的层数越低，网络的性能会越来越好。恰面我们看到了经典的四个网络架构，层数最多的也就22层。是不是可以造出更深的网络来呢？为此很多人继续去做实验，人们发现网络性能没有提高反而降低了，考虑其原因可能是梯度爆炸或者梯度消失等，为此有人提出了残差网络的思想。ResNet残差网络那么我们作这样一个假设：假设现有一个比较浅的网络（S
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2024-04-26 08:55:36
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循环神经网络（RNN），长短期记忆（LSTM），这些红得发紫的神经网络——是时候抛弃它们了！LSTM和RNN被发明于上世纪80、90年代，于2014年死而复生。接下来的几年里，它们成为了解决序列学习、序列转换（seq2seq）的方式，这也使得语音到文本识别和Siri、Cortana、Google语音助理、Alexa的能力得到惊人的提升。另外，不要忘了机器翻译，包括将文档翻译成不同的语言，或者是神经
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2024-03-26 11:12:36
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RetinaNet网络框架图3单级RetinaNet网络架构在前瞻ResNet架构[16](a)之上使用特征金字塔网络(FPN)[20]主干来生成一个丰富的、多尺度的卷积特征金字塔(b)。在这个主干上，RetinaNet附加两个子网，一个用于分类锚箱(c)，一个用于从锚箱回归到ground-truth boxs(d)。网络设计有意地简单，这使得这项工作能够专注于一种新颖的focal l
文献阅读1 SqueezeNet：一种参数量只有AlexNet的1/50且模型小于0.5MB的网络一、基本信息二、笔记正文1. 摘要2.研究背景及目的3.研究思路与网络架构4.贡献点5.SqueezeNet的代码实现 一、基本信息信息内容论文名称SqueezeNet: AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters and <0.5MB m
目录安装库并加载数据集预处理数据构建深度学习网络训练网络评估网络下一步？下载源 - 300.4 KB此项目所需的工具和库是：IDE：Jupyter Notebook库：TensorFlow 2.0KerasNumPyMatplotlibCV2我们假设您熟悉使用Python和Jupyter notebook进行深度学习。如果您不熟悉Python，请从本教程开始。如果您还不熟悉Jupyter，请从这里
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2024-05-14 12:35:12
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DenseNetDenseNet的优点DenseNet网络结构bottlenecktransition layer实验结果总结论文地址参考博客 这篇文章是CVPR2017的oral，非常厉害。文章提出的DenseNet（Dense Convolutional Network）主要还是和ResNet及Inception网络做对比，思想上有借鉴，但却是全新的结构，网络结构并不复杂，却非常有效！众所
Polarized Self-Attention: Towards High-quality Pixel-wise Regression paper:https://arxiv.org/pdf/2107.00782.pdfcode:https://github.com/DeLightCMU/PSA摘要像素级回归是细粒度计算机视觉任务中最常见的问题，如估计关键点热图和分割掩模。
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2024-10-26 12:32:02
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这篇论文在知乎上讨论比较多，主要原因是引入了太多训练trick，没法看出论文创新点的真正贡献，感觉更像是工程上的创新 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2004.08955.pdf Github：https://github.com/zhanghang1989/ResNeSt先看一下效果直观展示，超越EfficientNet：Abstract：尽管图像分类模型最近不断发展，但是
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2024-04-07 09:47:51
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ResNet学习笔记一、什么是ResNet1.1.ResNet的提出1.2.ResNet的特性二、ResNet的数学原理2.1.残差学习2.2.残差模块的构建2.3.学习策略三、ResNet的网络结构四、ResNet的pytorch实现与应用五、评价ResNet5.1.进步性5.2.局限性 一、什么是ResNet1.1.ResNet的提出残差网络(ResNet) 是由来自Microsoft Re
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2024-02-08 13:27:36
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1. 摘要尽管使用更快、更深的卷积神经网络的单图像超分辨率在准确性和速度上取得了突破，但一个核心问题仍在很大程度上未得到解决：当对较大的升级因子进行超分辨率时，我们如何恢复更精细的纹理细节？基于优化的超分辨率方法的行为主要是由目标函数的选择所驱动的。最近的工作主要集中在最小化均方重建误差上。由此得到的估计具有很高的峰值信噪比，但它们往往缺乏高频细节，而且在感知上并不令人满意，因为它们无法匹配在更高
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2024-05-07 15:24:02
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论文：Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks 论文链接：https://arxiv.org/abs/1611.05431 PyTorch代码：https://github.com/miraclewkf/ResNeXt-PyTorch 这是一篇发表在2017CVPR上的论文，介绍了ResNet网络的升级版：ResNe
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2024-04-25 10:57:47
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前言本篇是对ResNet学习的总结，希望对你有帮助。一、ResNet背景介绍ResNet在2015年被提出，该文章称为Deep Residual Learning for Image Recognition 并且该网络在ImageNet比赛分类任务上获得第一名，这个文章一出可以说影响十分巨大，以至于ResNet网络中提出的残差结构在如今应用越来越广泛。那么我们可以先抛出一个问题，为什么ResNet
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2024-04-23 12:47:48
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一、ResNet（总结自csdn文章）随着网络的加深，出现了训练集准确率下降的现象，确定这不是由于Overfit过拟合造成的。作者针对这个问题提出了一种全新的网络，叫深度残差网络，它允许网络尽可能的加深，其中引入了全新的结构如图1： 残差指的是什么？ 其中ResNet提出了两种mapping：一种是identity mapping，指的就是图1中”弯弯的曲线”，另一种residual
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2024-03-22 16:19:48
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残差网络结构及理解输入为 x ，需要拟合的结果(输出)为 H(x) 。 那么我们把输出差分为 x+y ，也就是 H(x)=x+y，再令 y=F(x) ,意思是 y 也是由 x 拟合而来，那么最后的输出就变为 H(x)=x+F(x)，x 本来就是输入，所以我们就只需要拟合 F(x) 就好了。其实也很明显，通过求偏导我们就能看到： ∂XL∂Xl=∂Xl+F(Xl,Wl,bl)∂Xl=1+∂F(XL,
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2024-04-01 11:34:51
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论文题目：Deep Residual Learning for Image Recognition论文地址：https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf发表于：cvpr,2016前言 CNN分类网络自Alexnet的7层发展到了VGG的16以及19层，后来更有了Googlenet的22层。然而深度CNN网络达到一定深
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2024-04-01 08:47:05
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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意义随着网络的加深，
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2024-05-01 21:45:42
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