文章目录2018 ShuffleNetV2 ECCV1. 简介2. 网络(创新点)2.1 评价原则2.2 4条网络设计原则1) G1-同样大
方法简洁高效，性能在现在大神云集的Transformer算法里非常有竞争力。
Swin Transformer论文地址:https://arxiv.org/abs/2103.14030代码地址:https://github.com/microsoft/Swin-Transformerh
文章目录【图像分类】2021-EfficientNetV2 CVPR1. 简介1.1 简介1.2 EfficientNetV1存在的问题1.3 结果2. 网络2.1 整体架构2.2 Fused-MBConv2.3 MBConv3. 代码 【图像分类】2021-EfficientNetV2 CVPR原论文名称：EfficientNetV2: Smaller Models and Faster Tr
纪进行预训练，top-1准确率可以达到88.7%。对
【图像分类】2019-MoblieNetV3 ICCV论文题目：Searching for MobileNetV3论文地址：https://arxiv.org/abs/1905.02244代码链接: https://github.com/xiaolai-sqlai/mobilenetv3发表时间：2019年5月引用：Howard A, Sandler M, Chu G, et al. Search
的。
【图像分类】2017-MobileNetV1 CVPR论文题目：MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications论文链接：论文原地址论文代码：TensorFlow官方视频讲解：https://www.bilibili.com/video/BV16b4y117XH发表时间：2017年4
文章目录【图像分类】2022-ResMLP1. 简介1.1 摘要1.2 介绍2. 网络2.1 整体网络2.2 Residual Multi-Perceptron Layer .1) Aff操作(归一化操作)2) 流程2.3 设计细节2.4 总结3. 代码 【图像分类】2022-ResMLP论文题目：ResMLP: Feedforward networks for image classifica
【图像分类】2021-CoAtNet NeurlPS论文题目：CoAtNet: Marrying Convolution and Attention for All Data Sizes论文链接：https://arxiv.org/abs/2106.04803论文代码：https://github.com/xmu-xiaoma666/External-Attention-pytorch官方代码：发
文章目录【图像分类】2019-EfficientNetV1 ICML1. 简介1.1 简介1.2 思考2. 网络结构2.1 MBConv2.2 SE模块2.3 总体架构3. 代码3.1 _make_divisible3.2 drop_path3.3 SE注意力模块3.4 MBConv模块 【图像分类】2019-EfficientNetV1 ICML论文名称：EfficientNet: Rethi
文章目录2022-ConvNet CVPR1. 简介1.1 简介1.2 结论2. 网络架构2.1 设计方案2.2 Macro design2.3 ResNeXt-ify2.4 Inverted Bottleneck2.5 Large Kernel Sizes2.6 Micro Design2.7 ConvNext variants3. 训练4. 代码 2022-ConvNet CVPR论文地址:
2017 ShuffleNetV1 CVPR论文地址https://arxiv.org/abs/1707.01083代码地址:https://github.com/jaxony/ShuffleNet感谢我的研究生导师！！！霹雳吧啦Wz的个人空间_哔哩哔哩_bilibili跟李沐学AI的个人空间_哔哩哔哩_bilibili1. 简介ShuffleNet V1 是旷视科技的张翔雨提出的一种适用于移动设
2017-DenseNet CVPR论文链接：https://arxiv.org/abs/1608.06993 代码的github链接：https://github.com/liuzhuang13/DenseNet感谢我的研究生导师！！！霹雳吧啦Wz的个人空间_哔哩哔哩_bilibili跟李沐学AI的个人空间_哔哩哔哩_bilibili1. 简介文章是CVPR2017的oral。论文中提出的Den
哩哔哩_bilibili跟李沐学AI的个人空间_哔哩哔哩_bilibili1. 简介
文章目录VGG1. 简介2. 网络3. 代码加载数据创建分类网络训练4. 别人优化后的代码 VGG感谢我的研究生导师！！！霹雳吧啦Wz的个人空间_哔哩哔哩_bilibili跟李沐学AI的个人空间_哔哩哔哩_bilibili1. 简介其名称来源于作者所在的牛津大学视觉几何组(Visual Geometry Group)的缩写。VGG模型是2014年ILSVRC竞赛的第二名，第一名是GoogLeNe
发表在年，最佳论文:Deep Residual Learning for Image Recognition。 通过解决深层网络的退
文章目录【图像分类】2022-MPViT CVPR1. 简介1.1 简介1.2 贡献2. 网络2.1 整体架构2.2 Conv-stem2.3 Multi-Scale Patch Embedding2.4 Multi-path Transformer2.4.1 多路径Transformer和局部特征卷积2.4.2 Global-to-Local Feature Interaction2.5 消融
文章目录2022-how-do-vits-work ICLR1. 简介1.1 动机1.2 MSA和ViT特性1.3 传统Transformer探究2. 问题1：What properties of MSAs do we need to improve optimization?3. 问题2: Do MSAs act like Convs?4. 问题3: How can we harmonize
文章目录2022-UniFormer IEEE1. 简介1.1 动机2. 网络架构2.1 整体架构2.2 UniFormer block2.3 MHRA2.3.1 Local MHRA2.3.2 Global MHRA2.4 Dynamic Position Embedding3. 代码 2022-UniFormer IEEE论文题目:UniFormer: Unifying Convolutio
【图像分类】2022-ConvMixer ICLR论文题目：Patches Are All You Need?论文链接：https://arxiv.org/abs/2201.09792代码链接：https://github.com/locuslab/convmixer发表时间：2022年1月引用：Trockman A, Kolter J Z. Patches are all you need?[J
CVPR22最
文章目录【图像分类】2021-DeiT1. 简介1.1 简介1.2 什么是知识蒸馏1) 什么是知识蒸馏？2) 主要流程3) 知识蒸馏用于图像分类2. 网络2.1 整体架构2.2 知识蒸馏 损失(knowledge distillation)1) 软蒸馏(soft distillation)2) 硬蒸馏(Hard-label distillation)3) Distillation token2.
文章目录【图像分类】2020-ViT ICLR1. 简介1.1 简介1.2 解决的问题2. 网络2.1 总体架构2.2 预处理-编码器2.3 Transformer 解码器1) Muti-head Attention2) MLP2.4 分类头3. 代码4. 结果4.1 ViT更需要预训练4.2 ViT模型更容易泛化到下游任务 【图像分类】2020-ViT ICLR论文题目: An Image i
文章目录2020 ECA-Net CVPR1. 简介2. 网络3. 代码 2020 ECA-Net CVPR论文名称：ECA-Net: Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks论文地址：https://arxiv.org/abs/1910.03151代码地址：https://github.com/Bang
合，支持多种下游任务，。但
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