————网络架构

ResNet论文翻译及解读

文章目录一、介绍三、深度残差网络1、残差网络2、通过shortcut连接传递自身映射3、网络架构3.1、无残差网络3.2、残差网络4、实施方案4.1、训练阶段：与AlexNet和VGGnet类似。
秋天的风儿·2022-06-02 09:47

YOLOv5 网络架构与组件（yolov5s.yaml）

网络可视化工具：netron在线版本：https://lutzroeder.github.io/netron/netron对pt格式的权重文件兼容性不好，直接使用netron工具打开，无法显示整个网络。可使用YOLOv5代码中models/export.py脚本将pt权重文件转换为onnx格式，再用netron工具打开，就可以看到YOLOv5网络的整体架构。#导出onnx文件pipinstallo
浅汐入梦·2022-06-01 18:01

YOLOv5 网络架构与组件（二）

文章目录1.YOLOV5组成2.YOLOV5网络结构3.各个模块的介绍4.YOLOv5灵活配置不同复杂度的模型1.YOLOV5组成Backbone:Focus,BottleneckCSP,SPPHead:PANet+Detect(YOLOv3/v4Head)2.YOLOV5网络结构整个网络结构分为Backbone和Head两大块，具体各模块介绍如下：1.Backbone部分左边图片输入640x64
@BangBang·2022-06-01 18:58

YOLOv5-v5.0-yolov5s网络架构详解（第一篇）

1.前言源码：GitHub-ultralytics/yolov5atv5.0由于YOLOv5代码库在持续更新，如上图，有多个版本，每个版本的网络结构不尽相同。以下内容以v5.0为准，网络结构选用yolov5s。2.修改过程为了方便画图和理解网络结构，选用可视化工具：Netron网页版进行可视化，然后使用PPT作图。在Releases·ultralytics/yolov5·GitHub找到v5.0中
理心炼丹·2022-06-01 18:00

YOLOv5-v6.0-yolov5s网络架构详解（第一篇）

1.准备工作趁热打铁。上节分析了v5.0的yolov5s模型架构，本节顺便把v6.0的图也画下。官方代码中贴心的给提供了onnx文件，如下图：但是，当我打开onnx的时候，我麻了...所以，还是需要自己生成下onnx文件。2.折腾打开export.py惊喜发现，代码中提供了onnx-simplifier导出，这种导出的模型更加简洁。https://github.com/daquexian/onnx
理心炼丹·2022-06-01 18:00

瞧一眼dapp

图源网络架构图还是蛮复杂的，但不重要，先看主流程，也就是图中画出来的地方。开始之前，我先把自己的疑惑放这里，我也刚看，希望解封前我能搞明白这些个玩意儿。
cemcoe·2022-06-01 14:31

浅谈人脸检测MTCNN以及Pytorch代码

MTCNN网络架构分析P-net从总体看，网络是全卷积结构，优点是可以输入任意大小的的图片（针对侦测的时候）。
qq_39865109·2022-06-01 07:23

活动报名 | 保护儿童，保护未来！智源发布《面向儿童的人工智能北京共识》-2

智源青年科学家、清华大学助理教授黄高的获奖理由为：“发明了新型神经网络架构，推动了深度学习的基础研究与技术应用”。杜子东
认知智能大脑·2022-05-31 14:41

基于深度残差网络图像分类算法研究综述

从不同角度比较了不同网络之间的差异以及这些网络架构常用图像分类数据集上的性能表现。最后对各种网络进行l总结，并讨论了未来深度残差网络在图像分类领域的一些研究方向。
毛毛真nice·2022-05-31 07:23

linux基础--网络知识

文章目录一.网络部分之网络硬件1.交换机1.1概念1.2实现通讯2.路由器2.1概念2.2实现通讯2.3路由配置2.3.1静态路由配置2.3.2动态路由配置2.4网络通讯基本原理二.网络部分之网络层次1.网络架构设计方法
Agirl_Nana·2022-05-30 16:41

Tensorflow2.0 用遗传算法进行网络架构搜索

文章目录项目介绍main.py1、导入需要的库2、导入数据集3、构造模型4、训练模型GA.py1、导入需要的库2、设置遗传算法参数3、导入数据集4、适应度函数5、选择函数6、交叉函数7、变异函数8、初始化种群9、迭代寻优项目介绍本文将基于Tensorflow2.0使用遗传算法对网络结构寻优来对cifar10数据集进行分类。此项目共包含两个文件，一个是用于导入数据集、构建网络以及训练网络的文件mai
cofisher·2022-05-28 07:01

《深度学习之Pytorch实战计算机视觉》 笔记

在使用深度学习方法解决计算机视觉问题的过程中，用的最多的网络架构叫卷
cherryyiyi·2022-05-27 07:34

三元组损失（Triplet loss）

这篇文章将探讨如何定义实际的目标函数（defineanobjectivefunction），能够让神经网络学习并训练Siamese网络架构呢？
双木的木·2022-05-27 07:34

GAN的训练技巧：炼丹师养成计划 ——生成式对抗网络训练、调参和改进

目录一、模式崩溃：生成器产生的结果模式较为单一1.1、改进训练方法1.2、改进目标函数1.3、改进网络架构二、训练缓慢：发生了梯度消失三、不收敛：训练不稳定，收敛的慢四、过拟合五、尽早发现失败六、一些训练技巧最后生成对抗网络
中杯可乐多加冰·2022-05-27 07:33

U²-Net：使用显著性物体检测来生成真实的铅笔肖像画

自用于显著目标检测的新的深度网络架构开源以来，该项目的GitHub页面在三天内收到了超过2400颗星。在计算机视觉领域中，从自然场景中检测和分割视觉上最吸引人的目标的过程称为显著目
ronghuaiyang·2022-05-26 07:48

【重识云原生】第四章云网络第二节——相关基础知识准备

1云网络预备知识1.1传统企业IT架构1.2虚拟化中的网络架构虚拟机之间的通信我们可以分为两个部分：物理网络虚拟网络物理网络部分和传统物理网络一致。我们主要需要注意的是虚拟网络部分。
江中散人·2022-05-25 09:12

吴恩达机器学习笔记（八）——深入神经网络

1.代价函数首先，我们拥有如下的神经网络架构，如下图所示：然后我们拥有如下的训练集,如下图所示：接下来我们需要定义两个概念：L=神经网络的总层数sl=第l层中的单元数（不包括偏置单元）如上图s1=3、s2
XHHP·2022-05-25 07:53

深度学习经典网络解析目标检测篇（一）：R-CNN

深度学习经典网络解析目标检测篇（一）：R-CNN1.背景介绍2.目标检测（ObjectDetection）3.R-CNN3.1传统目标检测3.2R-CNN与传统目标检测3.3R-CNN目标检测流程3.4R-CNN网络架构
Jasper0420·2022-05-25 07:00

对抗生成神经网络-GAN通俗理解

对抗生成神经网络-GAN通俗理解概念引入对抗生成神经网络效果的演变由来简介生成模型判别器工作原理损失函数--交叉熵损失函数(BCE)拓展-DCGAN网络架构概念引入超分辨率重构图像超分辨率重构(superresolution
丰。。·2022-05-25 07:19

吴恩达机器学习——第五周学习笔记

神经网络代价函数（CostFunction）正则化逻辑回归的代价函数：神经网络的代价函数：L：是神经网络架构的层数Sl：l层的单元个数K：输出单元的个数sigmoid函数：defsigmoid(z):return1
Wanidde·2022-05-25 07:17

人工智能教程第四课 yolo入门和案例

4.4.yolo系列学习目标知道yolo网络架构，理解其输入输出知道yolo模型的训练样本构建的方法理解yolo模型的损失函数知道yoloV2模型的改进方法知道yoloV3的多尺度检测方法知道yoloV3
办公模板库 素材蛙·2022-05-23 10:01

Attention is All You Need 论文笔记

dominantsequencetransductionmodels)都是基于复杂的递归神经网络或者卷积神经网络，包括一个编码器(encoder)和一个解码器(decoder)表现最好的模型是利用注意力机制将编码器和解码器连接起来我们提出了一个简单的网络架构
MezereonXP·2022-05-23 07:32

论文笔记-Attention Is All You Need---NeurIPS2017

我们提出了一种新的简单的网络架构，theTransformer,完全基于注意机制，完全免除循环和卷积。在两个机器翻译任务上的实验表明，这些模
月亮299·2022-05-23 07:10

5G核心网基础架构确认，采用中国26家企业联合提出的SBA架构

2017年6月6日，国际移动通信标准组织3GPP在近日举办的专业会议上正式确认，5G核心网将采用中国移动牵头联合26家公司提出的SBA架构(Service-Basedarchitecture/基于服务的网络架构
weixin_34208185·2022-05-22 07:41

5G/NR 5G核心网(5GC)之基本概念

之网络功能和实体5G/NR5G核心网(5GC)之非漫游参考架构5G/NR5G核心网(5GC)之漫游参考架构5G/NR5G核心网(5GC)之网络功能服务通信第五代移动通信系统(5G)核心网架构打破了传统网络架构
5G加油站·2022-05-22 07:02

[4G&5G专题-19]：架构-核心网的演变以及基于服务的5G核心网网络架构

目录1.2GGSM核心网架构23GUMTS核心网架构34GLTE核心网架构45GNR核心网架构1.2GGSM核心网架构2G组网非常简单，只提供语音业务和短消息业务。MSC（MobileSwitchingCenter，移动交换中心），就是核心网的最主要设备，是处理信令的核心网元设备。HLR（归属位置寄存器），HLR是一个静态数据库，用来存储本地用户数据信息的数据库用，用于鉴权。之所以图上面写的是“M
文火冰糖的硅基工坊·2022-05-22 07:55

5G核心网SBA架构

在面向业务的5G网络架构中
乐知华仔·2022-05-22 07:52

分散式云存储技术| Cess多层网络架构详解

区块链以其独特的分布式算法和底层技术，使得链上的数据实现不同区块链的分布式存储。cess(CumulusEncryptedStorageSystem)分散式云存储网络基础设施让我们看到了分散式云存储的未来。专做链游开发，感兴趣的可以看头像联系CESSinnovation为区块链行业提供了有效可行的数据云存储技术方案，完善了Web3的基础设施建设。CESS提供安全、高性能、无限制的云数据存储服务，以
·2022-05-21 16:28

重参数化的卷积模型：RepVGG，DBB

MakingVGG-styleConvNetsGreatAgainCVPR2021原文：https://arxiv.org/abs/2101.03697开源：https://github.com/megvii-model/RepVGG摘要：我们提出了一种简单而强大的卷积神经网络架构
Vinteuil·2022-05-20 17:20

【LSTM介绍】LSTM变种、常用架构以及相关文献梳理

peepholeconnectioncoupledforgettingGRU(GatedRecurrentUnits)SRU(SimpleRecurrentUnits)ConvLSTMST-LSTMLSTM网络架构
Juicy B·2022-05-20 07:47

Tensorboard基础

TensorBoard的主要功能包括：可视化模型的网络架构跟踪模型指标，如损失和准确性等检查机器学习工作流程中权重、偏差和其他组件的直方图显示非表格数据，包括图像、文本和音频将高维嵌入投影到低维空间SummaryWriter
怕不是个弱智·2022-05-20 07:16

Linux 虚拟网络设备 tun/tap veth pair

下面的虚拟网络设备tun/tapvethpair随着容器逐步取代虚拟机，成为云基础架构的标准，然而容器的网络管理部分是离不开Linux虚拟网络设备的，所以了解常用的Linux虚拟网络设备对于我们云理解网络架构很有帮助
·2022-05-17 09:41

Linux 虚拟网络设备 tun/tap veth pair

下面的虚拟网络设备tun/tapvethpair随着容器逐步取代虚拟机，成为云基础架构的标准，然而容器的网络管理部分是离不开Linux虚拟网络设备的，所以了解常用的Linux虚拟网络设备对于我们云理解网络架构很有帮助
·2022-05-17 09:11

层层剖析一次 HTTP POST 请求事故

vivo互联网服务器团队-WeiLing本文主要讲述的是如何根据公司网络架构和业务特点，锁定正常请求被误判为跨域的原因并解决。
·2022-05-17 08:05

一文读懂keepalive的工作原理

网络架构如下图：工作原理多个路由器组成一个路由器组，即虚拟路由器。如图RouterA和RouterB组成
一口Linux·2022-05-16 20:36

【深度学习经典网络架构—3】：VGG（附Keras实现）

✨博客主页：米开朗琪罗~✨博主爱好：羽毛球✨年轻人要：Livingforthemoment（活在当下）！推荐专栏：【图像处理】【千锤百炼Python】【深度学习】【排序算法】目录一、网络简介二、网络结构2.1网络配置2.2网络结构三、网络特点四、Keras实现4.1程序编写4.2打印模型信息五、总结一、网络简介VGG网络是由牛津大学计算机视觉组和谷歌DeepMind公司共同设计的。VGG网络并且在
米开朗琪罗~·2022-05-15 07:50

MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks(MobileNetV2)-论文阅读笔记

MobileNetV2:InvertedResidualsandLinearBottlenecks|IEEEConferencePublication|IEEEXplore论文目的提出了一种新的移动端的网络架构模型
wyypersist·2022-05-11 07:06

超低延迟传输网络架构在元宇宙场景的应用

引言元宇宙如今已成为全球科技业的下一个风口。在元宇宙琳琅满目的各种应用场景中，无论是如电影《头号玩家》中的那种体感交互设备，还是医生利用VR医疗，远程做手术，元宇宙强交互的基础是数据的低延迟传输和同步。本文将介绍网易云信解决全球数据低延迟交互问题的方案。网易云信的超低延迟传输架构从数据输入的角度而言，元宇宙中主要的传输数据类型分为3类。控制信令音视频数据VR/AR深度图数据控制信令是通信系统中的控
·2022-05-10 16:21

一文开启计算机视觉之旅

一文开启计算机视觉之旅1.计算机视觉简介2.计算机视觉应用2.1内容识别2.2视频分析2.3图像编辑2.4场景重建3.构建卷积神经网络实现图片分类4.计算机视觉常用现代网络架构4.1VGG4.2Inception4.3ResNet5
盼小辉丶·2022-05-10 07:45

一文开启深度学习之旅

在本文中，我们将学习经典神经网络架构以及网络内部使
盼小辉丶·2022-05-10 07:14

毕业设计之 --- 基于深度学习的人脸表情识别

文章目录0前言1技术介绍1.1技术概括1.2目前表情识别实现技术2实现效果3深度学习表情识别实现过程3.1网络架构3.2数据3.3实现流程3.4部分实现代码4最后0前言人脸表情识别一直都是个热门的课题，
DanCheng-studio·2022-05-08 07:16

【深度学习经典网络架构—4】：GoogLeNet（Incepetion系列V1、V2、V3）

✨博客主页：米开朗琪罗~✨博主爱好：羽毛球✨年轻人要：Livingforthemoment（活在当下）！推荐专栏：【图像处理】【千锤百炼Python】【深度学习】【排序算法】目录一、模块简介二、网络结构2.1InceptionV12.1.1InceptionV1结构2.1.2GoogLeNet网络2.1.3总结2.2InceptionV22.2.1小尺度卷积2.2.2优化过程2.2.3GoogLe
米开朗琪罗~·2022-05-02 07:50

MobileViT: 一种更小，更快，高精度的轻量级Transformer端侧网络架构（附代码实现）...

阅读大概需要5分钟Follow小博主，每天更新前沿干货【导读】之前详细介绍了轻量级网络架构的开源项目，详情请看深度学习中的轻量级网络架构总结与代码实现，今天将正式开启Transormer轻量级网络架构新篇章
深度学习技术前沿·2022-05-01 11:03

机器学习研究人员需要学习8种神经网络架构

翻译|AI科技大本营（rgznai100）参与|林椿眄编辑|Donna为什么我们需要机器学习？机器学习可以解决人类不能直接用编程来应对的复杂难题，因此，我们喂给机器学习算法大量的数据，以期得到想要的答案。我们来看看这两个例子：编写解决问题的程序是非常困难的，比如在杂乱的场景中，在新的照明条件下从新的角度来识别三维物体。我们不知道要如何通过代码来解决这个问题，因为这个识别过程在大脑中完成情况对我们来
AI科技大本营·2022-04-30 14:05

Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析

相关视频：LSTM神经网络架构和工作原理及其在Python中的预测应用LSTM神经网络架构和原理及其在Python中的预测应用我将通过以下步骤：探索性数据分析（EDA）问题定义（我们要解决什么）变量识别
·2022-04-28 15:15

5G的一些知识记录

文章目录基础知识能力指标网络架构4G网络架构5G网络架构网络架构对比组网部署5G核心网接口概览网元功能5G接入网接口概览协议栈无线空口UuNG接口Xn接口F1接口E1接口物理层物理信道、信号Uplink
缔宇diyu·2022-04-28 07:57

深度学习修炼（七）——卷积神经网络

卷积过程画大饼7.2.2图像的不变性7.2.3互相关运算*(补充)7.2.4图像颜色通道*(补充)7.2.5步幅7.2.6多次卷积7.2.7边缘填充7.2.8特征图的大小7.2.9卷积参数共享7.3池化7.4整体网络架构
弄鹊·2022-04-28 07:13

pytorch循环神经网络（七）

循环神经网络循环神经网络架构torch.nn.RNNCell数据维度RNNCell的input，output使用RNNCell训练模型torch.nn.RNN使用RNN训练模型RNNCell进行文本预测
「 25' h 」·2022-04-25 11:55

Kubernetes 中数据包的生命周期 -- 第 2 部分

凭借着良好的易用性以及对多种网络架构的支持，Calico获得了许多工程师
·2022-04-24 12:10

神经网络之BP算法（误差反向传播）

神经网络的要素：网络架构，激活函数，找出最优权重值的参数学习方法，其中网络架构和找出最优权重值的参数学习方法（想一想s型感知器）都可从字面上理解激活函数：至于激活函数的定义和在神经网络中的作用，一直是本人没有理解的根据在网络上冲浪
越秃越强越猖狂·2022-04-23 12:53
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