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
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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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
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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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
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
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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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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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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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
1、前言ResNet是何恺明等人于2015年提出的神经网络结构，该网络凭借其优秀的性能夺得了多项机器视觉领域竞赛的冠军，而后在2016年发表的论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》也获得了CVPR2016最佳论文奖。本文整理了笔者对ResNet的理解，详细解释了ResNet34、ResNet50等具体结构，并使用PyTorch实现了一个使用
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2023-05-25 13:33:47
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1、理论理论部分参考： （我下边这篇写得有点简略，完整公式还是直接点击原博链接吧，我不想复制了，因为会导致格式乱八七糟的。强烈恳求能出一个一键转载的功能！！！）ResNet论文地址： https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf ResNet主要思想：恒等映射(identity mapping) 。当我们直接对网络进行简单的堆叠到
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2024-05-23 09:35:12
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最近在使用InsightFace_Pytorch-master pytorch工程，然后有使用到SE_ResNet50，所以想要分析相应的网络结构（包括网络层名和读取对应层相应参数）了解什么叫做SE模块？SE是Squeeze-and-Excitation(SE)的缩写,该模块的提出主要是考虑到模型通道之间的相互依赖性。SE网络的使用结构如下图所示：上左图是将SE模块嵌入到Inception结构的一
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2024-05-27 19:06:01
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keras学习记录——resnet为什么用averagepooling？目录keras学习记录——resnet为什么用averagepooling？前言一、池化层二、为什么在resnet后加均值池化而不是最大池化？三、实际测试总结前言本篇主要讨论resnet最后的pooling层为什么用averagepooling,而不是maxpooling?主要用实验来回答这个问题，另外讲解了averagepo
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2024-05-26 17:15:50
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1.ResNet出现的意义随着网络的加深，因为存在梯度消失和梯度爆炸问题，容易出现训练集准确率下降的现象，我们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)；所以作者针对这个问题提出了一种全新的网络，叫深度残差。2.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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2024-05-07 23:09:41
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Contents1 Introduction2 Related Work3 Proposed Methods3.1 Network Architecture3.2 Relativistic Discriminator3.3 Perceptual Loss3.4 Network Interpolation4 Experiments4.1 Training Details4.2 Qualitativ
1：卷积层多为3x3filter，相同output形状的层有相同个数滤波器，如果特征图变为一半大小，滤波器个数加倍（为了保存layer的时间复杂性）2：进一步增加shortcut做resnet时，输入输出不变时就简单的加shortcut，但是遇到维度增加（64->128,128->256）时有两种选择：多余的dimension都补0（好处是不增加参数），或者用以下公式的线性映射，（利用
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2024-04-05 08:13:41
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深度残差网络ResNet是2015年ILSVRC的冠军，深度达152层，是VGG的8倍，top-5错误率为3.6%。ResNet的出现使上百甚至上千层的神经网络的训练成为可能，且训练的效果也很好，利用ResNet强大的表征能力，使得图像分类、计算机视觉（如物体检测和面部识别）的性能都得到了极大的提升。一、残差学习根据无限逼近定理(Universal Approximation Theo
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2024-08-21 10:55:41
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前言继续学习霹雳大神的神经网络讲解视频ResNet网络结构详解与模型的搭建简单介绍ResNet网络ResNet在2015年由微软实验室提出，斩获当年ImageNet竞赛中 分类任务第一名，目标检测第一名。获得COCO数据集中目标 检测第一名，图像分割第一名。网络亮点：超深的网络结构（突破1000层）提出residual（残差）模块使用Batch Normalization（标准化处理）加速训练（丢
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2024-05-03 14:28:25
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