计算成本

剪枝算法：通过网络瘦身学习高效卷积网络

摘要原文链接：https://arxiv.org/abs/1708.06519深度卷积神经网络(CNNs)在现实世界中的应用很大程度上受到其高计算成本的阻碍。
AI浩·2022-11-20 10:31

深度学习网络记录——持更

概览：宏观（大型网络、小网络模块）+微观（各组件及相关）经典大型网络LeNetAlexNetVGGInceptionInception-v1:1*1的卷积进行降维减少计算成本Inception-v2:引入
姜黄生可可·2022-11-20 08:12

Deformable Attention学习笔记

一方面，在ViT中使用密集注意力会导致过多的内存和计算成本，特征会受到
麻花地·2022-11-20 07:17

XIVO：X惯性辅助视觉里程计和稀疏建图

目录1总览2背景和一点历史3要求4依赖5构建6使用6.1数据集6.2建立6.3示例6.4系统日志记录7ROS支持7.1Build7.2Launch7.3Python绑定8评估8.1算法类别8.2计算成本
W_Tortoise·2022-11-20 06:42

论文(六)：Beyond Classification: Whole Slide Tissue Histopathology Analysis By End-To-End Part Learning

WholeSlideTissueHistopathologyAnalysisByEnd-To-EndPartLearning--PMIR(2020)*超越分类:端到端局部学习的全切片组织病理分析Abstract**背景：**WSIs是一种分辨率极高的千像素图像，由于计算成本巨大
小王不叫小王叭·2022-11-20 04:13

锚框02-初步实现

这次我们学习更加难的筛选锚框，使得锚框的数量减少，使得锚框计算成本减少。我们要计算交并函数，来挑选哪个锚框与真实框最接近。
不再懒惰·2022-11-19 15:05

U2-Net: Going Deeper with Nested U-Structure for Salient Object Detection

我们能在以低内存和计算成本维护高分辨率特征图的同时加深网络吗？2.主要贡献开发了一个新颖而简单的网络架构，称为U2-Net，它解决了上述两个问题。
樱花的浪漫·2022-11-19 11:48

Communication-Efficient Learning of Deep Networks form Decentralized Data

②如何保证计算成本和通信开销？联邦学习的提出，可以较好地解决上述问题。背景介绍：分布式训练方法，把资料留在本地端，打造出可部署至上百万支手机的输入字推荐模型。
白兔1205·2022-11-19 08:07

【论文简述及翻译】Correlate-and-Excite: Real-Time Stereo Matching via Guided Cost Volume Excitatio（CVPR 2021）

第一作者：AntyantaBangunharcana2.发表年份：20213.发表期刊：CVPR4.关键词：立体匹配、代价聚合、特征激励、实时网络、视差回归5.探索动机：使用3D卷积进行聚合的深层堆叠计算成本高且内存效率低
华科附小第一名·2022-11-16 15:41

【论文简述及翻译】PWC-Net: CNNs for Optical Flow Using Pyramid, Warping, and Cost Volume（CVPR 2018）

Deqing2.发表年份：20183.发表期刊：CVPR4.关键词：光流估计、端到端训练、代价体、金字塔5.探索动机：大多数性能最好的方法都采用能量最小化方法，然而对于实时应用，优化一个复杂的能量函数通常计算成本太高
华科附小第一名·2022-11-16 15:40

数据预处理和特征工程

目的：降低计算成本
可怜又无助的迪迪迪·2022-11-16 13:00

图像分类---利用pytorch搭建LeNet-5网络模型

LeNet5通过巧妙的设计，利用卷积、参数共享、池化等操作提取特征，避免了大量的计算成本，最后再使用全连接神经网络进行分类识别，这个网络也是最近大量神经网络架构的起点。
炮哥带你学·2022-11-15 16:46

行为识别框架Slowfast解读

为了更好的提取slow分支特征，slow通道的计算会更加复杂，Slow通道的计算成本要比Fast通道高4倍。
惊鸿落-Capricorn·2022-11-15 13:07

Mobile Video Object Detection with Temporally-Aware Feature Maps(具有时间感知特征映射的移动视频目标检测)

此外，我们提出了一个有效的Bottleneck-LSTM层，与常规LSTM相比，可显着降低计算成本。我们的网络通过使用Bottleneck-LSTM在帧间精化和传播特征图来实现时间感知。这种方法
poorguy_aos·2022-11-04 10:22

R语言实现拟合神经网络; 神经网络包

神经网络并不总是流行，部分原因是它们在某些情况下仍然存在计算成本高昂，部分原因是与支持向量机（SVM）等简单方法相比，它们似乎没有产生更好的结果。然而，神经网络再一次引起了人们的注意并变得流行起来。
拓端研究室TRL·2022-11-03 18:20

【论文翻译】Cluster-GCN：用于训练深度和大型图卷积网络的高效算法

AnEfficientAlgorithmforTrainingDeepandLargeGraphConvolutionalNetworks聚类GCN：一种用于深度学习和大型图卷积网络的高效算法摘要训练一个大规模的GCN仍然具有挑战性，目前基于SGD的算法要么面临着很高的计算成本
BinBalll·2022-10-30 07:43

万字长文搞懂MobileNetv1模型

MobileNetv1论文详解MobileNet论文的主要贡献在于提出了一种深度可分离卷积架构（DW+PW卷积），先通过理论证明这种架构比常规的卷积计算成本（Mult-Adds）更小，然后通过分类、检测等多种实验证明模型的有效性
嵌入式视觉·2022-10-25 17:31

AutoML-第一章 超参数优化

第一章：超参数优化摘要最近对具有许多超参数的复杂且计算成本很高的机器学习模型（例如自动化机器学习（AutoML）框架和深度神经网络）的兴趣引起了对超参数优化（HPO）的重新研究。
天才少年Melody·2022-10-17 07:18

YOLOV5改进||YOLOV5+GSConv+Slim Neck

并且，提供了一种设计范式，Slim-Neck，以实现检测器更高的计算成本效益。在实验中，与原始网络相比，本文方法获得了最先进的结果。
安理工史策真帅啊·2022-10-16 12:00

YoloV5+GSConv+TensorRT:基于YoloV5GSConv的TensorRT+ONNX部署

并且，提供了一种设计范式，Slim-Neck，以实现检测器更高的计算成本效益。在实验中，与原始网络相比，本文方法获得了最先进的
汤姆&·2022-10-11 07:20

改进Yolov5 | 用 GSConv+Slim Neck 一步步把 Yolov5 提升到极致！！！

并且，提供了一种设计范式，Slim-Neck，以实现检测器更高的计算成本效益。在实验中，与原始网络相比，本文方法获得了最先进的
人工智能与算法学习·2022-10-11 07:43

YoloV5+GSConv：基于YoloV5GSConv得小目标检测算法训练

并且，提供了一种设计范式，Slim-Neck，以实现检测器更高的计算成本效益。在实验中，与原始网络相比，本文方法获得了最先进的
汤姆&·2022-10-11 07:31

【目标检测】|YOLOV6 YOLOv6: A Single-Stage Object Detection Framework for Industrial Application

（1）RepVGG[3]的重新参数化未能充分利用，小型网络，普通单路径架构是更好的选择，但对于大型模型，参数的指数增长和单路径架构的计算成本使其不可行。（2）基于再参数化
rrr2·2022-09-30 07:15

【论文笔记_自蒸馏_知识蒸馏_2022】Self-Distillation from the Last Mini-Batch for Consistency Regularization

然而，在现有的KD中采用复杂的预训练教师网络或同伴学生的集合，既耗时又耗费计算成本。为了实现更高的蒸馏效率，人们提出了许多自我KD方法。然而，它们要么需要额外的网络结构修改，要么难以并行化。
乱搭巴士·2022-09-25 01:57

CVPR 2022 | QueryDet：使用级联稀疏query加速高分辨率下的小目标检测

然而，这两种方法都会导致昂贵的计算，因为计算成本会随着图像和特征大小的增加而增加。我们提出了QueryDet，它使用一种新颖的查询机制来加快基于特征金字塔的目标检测器的推断速度。该pipeline由
PaperWeekly·2022-09-17 19:49

【AI周报】无需训练自动扩展的视觉Transformer来了；达摩院推出新型预训练对话模型，取得显著提升

当前VisionTransformers（ViT）领域有两个主要的痛点：1、缺少对ViT进行设计和扩展的有效方法；2、训练ViT的计算成本比卷积网络要大得多。为了解决这两个问题，来自得克
极链AI云·2022-09-13 20:25

学习笔记——sklearn数据预处理和特征工程(过滤法、嵌入法、包装法)

目的：降低计算成本；提升模型上限；建模，测试模型并预测出结果上线，验证模型效果数据预处理**模块preprocessing:**几乎包含数据预处理的所有内容**模块lmpute:**填补缺失值专用模块f
真是喵啊·2022-09-02 10:12

RNN&GNU&LSTM与PyTorch

pad_packed_sequencepack_sequence&unpack_sequence语言翻译例官方APIRNN:循环神经网络short-termmemory只能记住比较短的时间序列的信息，时间长了会遗忘GRU:折中方案，相对于LSTM更加简单，计算成本
MallocLu·2022-09-01 13:52

自然语言处理--Keras 实现循环神经网络分类 IMDB 电影评论数据集

不一定要选择循环神经网络，与前馈网络或卷积神经网络相比，它训练和传递新样本的成本相对较高（循环层计算成本较高）。
糯米君_·2022-08-21 07:04

双周精华汇总Vol.3 | 6篇技术分享，2个最佳实践，3本电子书，4门云原生课程

云计算成本的激增会迅速消耗企业的预算，而且很难追踪，本文将介绍几个简单的步骤来帮助企业免受云计算成本事件的影响。
·2022-08-18 11:31

吴恩达机器学习笔记9——神经网络学习

第9章神经网络学习1，非线性假设对于非线性假设，特征数目特别多时，采用logisitic进行分类，容易过拟合，而且计算成本过高。所以要采用神经网络。
Margo_Zhang·2022-08-13 09:40

四个基础步骤，完成企业的 FinOps 规划！

作者：ASIMRAZZAQ最近的《Flexera2022云计算状况报告》中指出，企业在云计算成本的浪费上，达到了32%，高于去年的30%。如果不及时发现和纠正，会产生更加巨大的财务影响。
·2022-08-11 14:02

四个基础步骤，完成企业的 FinOps 规划！

作者：ASIMRAZZAQ最近的《Flexera2022云计算状况报告》中指出，企业在云计算成本的浪费上，达到了32%，高于去年的30%。如果不及时发现和纠正，会产生更加巨大的财务影响。
·2022-08-10 17:14

深度学习图像分类（九）：SENet

SENet前言一、Motivation二、SE模块三、效果四、代码总结前言SENet，胡杰（Momenta）在2017.9提出，通过显式地建模卷积特征通道之间的相互依赖性来提高网络的表示能力，SE块以微小的计算成本为现有的最先进的深层架构产生了显著的性能改进
Arwin（Haowen Yu）·2022-08-07 07:53

数仓(五)：数据建模--ER模型/维度建模，概念模型/逻辑模型/ 物理模型

数据成本：减少不必要的数据冗余，实现计算结果数据复用，降低大数据系统中的存储成本和计算成本。使用效率：改善用户应用体验，提高使用数据的效率。
四月天03·2022-08-05 14:01

结合随机微分方程，多大Duvenaud团队提出无限深度贝叶斯神经网络

虽然范式的复杂性增加了，但这种方法有几个好处：（1）通过指定自适应计算的容错，可以以细粒度的方式用计算成本换取精度；（2）通过及
PaperWeekly·2022-08-05 07:16

Inception-v4/ResNet 论文拜读：Inception-v4/ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning

一个例子是在Inception架构，它已经被证明能够以相对较低的计算成本获得非常好的性能。最近，在2015年ILSVRC
Pluto534·2022-07-18 07:45

【MindSpore易点通】深度学习系列-经典卷积神经网络

LeNet5利用卷积、参数共享、池化等操作提取特征，避免了大量的计算成本，最后使用全连接神经网络进行分类识别。
·2022-07-16 21:06

Not All Points Are Equal Learning Highly Efficient Point-based Detectors for 3D LiDAR Point

一核心思想为了降低内存和计算成本，现有的基于point的pipeline通常采用随机采样或FPS采样来逐步下采样输入点云，尽管并非所有的点对目标检测任务都同等重要。
马少爷·2022-07-07 18:55

python机器学习手册——学习代码（导入、处理、时间、图像、降维、sklearn模型、神经网络）

vector_column=np.array([[1],[2],[3]])#创建列向量#1.2创建矩阵matrix=np.array([[1,2],[1,2],[1,2]])#1.3创建稀疏矩阵（只保存非零值,节省计算成本
Best_CLW·2022-07-04 11:44

深度学习笔记（40） YOLO

博文组件作用深度学习笔记（32）目标定位目标定位标记目标位置深度学习笔记（33）特征点检测特征点检测设定特征点深度学习笔记（34）目标检测滑动窗口目标检测在图片中检测到目标深度学习笔记（35）滑动窗口的卷积实现卷积实现减少计算成本深度学习笔记
氢键H-H·2022-07-03 07:12

【论文分享】A White Paper on Neural Network Quantization【1】

摘要神经网络以高计算成本取得前沿进展，因此将现有的网络集成到有严格的功率和计算要求的边缘设备需要降低神经网络推理的功率和延迟。神经网络量化是最有效的实现方法之一，但是它诱导的额外噪声会导致精度下降。
zoetu·2022-06-29 07:57

【MindSpore易点通】深度学习系列-经典卷积神经网络

LeNet5利用卷积、参数共享、池化等操作提取特征，避免了大量的计算成本，最后使用全连接神经网络进行分类识别。
·2022-06-28 16:55

利用pytorch搭建LeNet-5网络模型（win11）

LeNet5通过巧妙的设计，利用卷积、参数共享、池化等操作提取特征，避免了大量的计算成本，最后再使用全连接神经网络进行分类识别，这个网络也是最近大量神经网络架构的起点。
2345VOR·2022-06-28 12:16

用GNN做CV三大任务的新骨干，同计算成本性能不输CNN、ViT与MLP｜中科院&华为诺亚开源...

来源：量子位用图神经网络(GNN)做CV的研究有不少，但通常是围绕点云数据做文章，少有直接处理图像数据的。其实与CNN把一张图片看成一个网格、Transformer把图片拉直成一个序列相比，图方法更适合学习不规则和复杂物体的特征。现在，中科院与华为诺亚方舟实验室等提出一种全新的骨干网络，把图片表示成图结构数据，让GNN也能完成经典CV三大任务。论文一出，立即引起GNN学者广泛关注。有人认为GNN领
深度学习技术前沿·2022-06-27 08:51

直播回顾 | 云原生混部系统 Koordinator 架构详解（附完整PPT）

经过了几个月的迭代，Koordinator目前已经陆续发布了4个版本，可以有效帮助企业客户改进云原生工作负载运行的效率、稳定性和计算成本。
·2022-06-23 18:57

【Google最新成果】使用新的物理模拟引擎加速强化学习

www.neurondance.com/论坛：http://deeprl.neurondance.com/来源：GoogleAIBlog上一篇文章我们介绍了GoogleAI开放的【最新】如何降低深度强化学习研究的计算成本
深度强化学习实验室·2022-06-17 07:43

CVPR2022 | 重新审视池化：你的感受野不是最理想的

此外，DynOPool通过引入一个限制计算成本的附加损失项来控制模型的复杂性。欢迎关注公众号CV技术指南
CV技术指南(公众号)·2022-06-15 12:32

吴恩达老师机器学习课程--神经网络

复杂的非线性分类，决策边界很复杂特征过多时，特征映射项非常多，计算成本高，容易过拟合，例如：图片的分类问题二、神经元与大脑起源：用来模拟大脑的算法我们几乎可以将任何传感器接入大脑主要学习将它应用于现代机器学习技术三
dayday up·2022-06-12 15:39

MicroNets：更小更快更好的MicroNet，三大CV任务都秒杀MobileNetV3

关注公众号，发现CV技术之美▊写在前面本文旨在以极低的计算成本解决性能大幅下降的问题。作者发现有两个因素是可以有效提高精度的，分别是：稀疏连通性和动态激活函数。
我爱计算机视觉·2022-06-10 19:13
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