轻量化网络模型第10页

YOLOv8优化策略：轻量化改进 | 华为Ghostnet，超越谷歌MobileNet | CVPR2020

本文改进：Ghostbottleneck为堆叠Ghost模块，与YOLOV8建立轻量C2f_GhostBottleneckYOLOv8改进专栏：http://t.csdnimg.cn/hGhVK学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研；1.Ghostnet介绍论文：https://arxiv.org/pdf/1911.11907.pdf摘要：由于内存和计算资源的限制，在嵌入式设备商

会AI的学姐·2024-01-11 11:33

使用 PyTorch 和 OpenCV 实现简单卷积神经网络（CNN）的过程

使用PyTorch和OpenCV实现简单卷积神经网络（CNN）的过程，如何构建一个简单的卷积神经网络模型，并通过使用预定义的滤波器对灰度图像进行卷积操作和激活函数处理，最终可视化了卷积层和激活层的输出结果

不做梵高417·2024-01-11 10:02

YOLOv8优化策略：轻量化改进 | 华为Ghostnetv2，端侧小模型性能新SOTA | NeurIPS22 Spotlight

本文改进：GhostNetV2是GhostNet的增强版本，GhostBottleneckV2与YOLOV8建立轻量C2f_GhostBottleneckV2YOLOv8改进专栏：http://t.csdnimg.cn/hGhVK学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研；1.Ghostnetv2介绍论文：https://arxiv.org/pdf/2211.12905.pdf尽管G

会AI的学姐·2024-01-11 10:56

强化学习—模仿学习行为克隆生成式对抗网络模型

第十五章模仿学习15.1简介虽然强化学习不需要有监督学习中的数据标签，但它十分依赖奖励函数的设置。有时在奖励函数上做一些微小的改动，训练出来的策略就会天差地别。在很多现实场景中，奖励函数并未给定，或者奖励信号及其稀疏，此时随机设计奖励函数将无法保证强化学习训练出来的策略满足实际需要。例如，对于无人驾驶车辆智能体的规控，其观测是当时的环境感知恢复的3D局部环境，动作是车辆接下来数秒的具体路径规划，那

oceancoco·2024-01-11 08:27

YOLOv8优化策略：轻量化改进 | MobileNetV3，轻量级骨架首选

本文改进：MobileNetV3的创新点包括：使用自适应瓶颈宽度、借鉴SENet中的Squeeze-and-Excitation机制、引入h-swish激活函数等。YOLOv8改进专栏：http://t.csdnimg.cn/hGhVK学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研；1.MobileNetV3介绍论文：https://arxiv.org/pdf/1905.02244.pd

会AI的学姐·2024-01-11 08:38

YOLOv8-Seg改进：轻量化改进 | MobileNetV3，轻量级骨架首选

本文改进：MobileNetV3的创新点包括：使用自适应瓶颈宽度、借鉴SENet中的Squeeze-and-Excitation机制、引入h-swish激活函数等。YOLOv8-seg创新专栏：http://t.csdnimg.cn/KLSdv学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研；1）手把手教你如何训练YOLOv8-seg；2）模型创新，提升分割性能；3）独家自研模块助力分割；

会AI的学姐·2024-01-11 08:38

YOLOv8-Seg改进：轻量化改进 | 华为GhostNet再升级，全系列硬件上最优极简AI网络G_ghost | IJCV22

本文改进：巧妙引入跨层的廉价操作，减少计算量的同时减少的内存数据搬运，基于此设计了GPU版GhostNet，G-GhostNet与YOLOV8建立轻量结合YOLOv8-seg创新专栏：http://t.csdnimg.cn/KLSdv学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研；1）手把手教你如何训练YOLOv8-seg；2）模型创新，提升分割性能；3）独家自研模块助力分割；1.G_g

会AI的学姐·2024-01-11 08:37

YOLOv8-Seg改进：轻量化改进 | 超越RepVGG！浙大&阿里提出OREPA：在线卷积重参数化

本文改进：OREPA在线卷积重参数化巧妙的和YOLOV8结合，并实现轻量化YOLOv8-seg创新专栏：http://t.csdnimg.cn/KLSdv学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研

会AI的学姐·2024-01-11 08:37

YOLOv8-Seg改进：轻量化改进 | 华为Ghostnet，超越谷歌MobileNet | CVPR2020

本文改进：Ghostbottleneck为堆叠Ghost模块，与YOLOV8建立轻量C2f_GhostBottleneckYOLOv8-seg创新专栏：http://t.csdnimg.cn/KLSdv学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研；1）手把手教你如何训练YOLOv8-seg；2）模型创新，提升分割性能；3）独家自研模块助力分割；1.Ghostnet介绍论文：https:

会AI的学姐·2024-01-11 08:07

YOLOv8-Seg改进：轻量化改进 | 华为Ghostnetv2，端侧小模型性能新SOTA | NeurIPS22 Spotlight

本文改进：GhostNetV2是GhostNet的增强版本，GhostBottleneckV2与YOLOV8建立轻量C2f_GhostBottleneckV2YOLOv8-seg创新专栏：http://t.csdnimg.cn/KLSdv学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研；1）手把手教你如何训练YOLOv8-seg；2）模型创新，提升分割性能；3）独家自研模块助力分割；1.G

会AI的学姐·2024-01-11 08:34

深度学习笔记（二）——Tensorflow环境的安装

在机器学习或者深度学习的设计研究中，人们往往会使用已经有的网络框架来构建网络模型和设计各种识别分类或者生成算法。主要可以给我们学习和使用的框架这里推荐两个：Tensorfl

絮沫·2024-01-11 07:34

Python 与 PySpark数据分析实战指南：解锁数据洞见

个人网站:【海拥】【神级代码资源网站】【办公神器】基于Web端打造的：轻量化工具创作平台想寻找共同学习交流的小伙伴，请点击【全栈技术交流群】数据分析是当今信息时代中至关重要的技能之一。

海拥✘·2024-01-11 07:58

Word2Vec的CBOW模型

Word2Vec中的CBOW（ContinuousBagofWords）模型是一种用于学习词向量的神经网络模型。CBOW的核心思想是根据上下文中的周围单词来预测目标单词。

天一生水water·2024-01-11 07:57

方向一：什么是大模型「幻觉」大模型「幻觉」是指当使用大型神经网络模型进行预测或生成任务时，模型在生成结果时出现的不切实际或不合理的内容。这些内容可能是与输入无关的信息，或是与任务目标相悖的结果。大模

方向一：什么是大模型「幻觉」大模型「幻觉」是指当使用大型神经网络模型进行预测或生成任务时，模型在生成结果时出现的不切实际或不合理的内容。这些内容可能是与输入无关的信息，或是与任务目标相悖的结果。

酸奶公园·2024-01-11 06:13

InternLM第1节课笔记

InternLM-Train高可扩展：8卡-千卡兼容主流：支持HuggingFace微调XTuner：自动优化加速、适配多种开源生态，显存优化增量续训有监督微调部署LMDeploy接口：Python，gRPC，RESTful轻量化

Jamiechoi·2024-01-11 05:34

深入探究：使用大型AI模型的实战指南

个人网站:【海拥】【神级代码资源网站】【办公神器】基于Web端打造的：轻量化工具创作平台想寻找共同学习交流的小伙伴，请点击【全栈技术交流群】在今天的技术领域，大型AI模型已成为解决各种复杂问题的有力工具

海拥✘·2024-01-11 03:45

构建区块链网络

开发包括具体的模型，具体包括区块链中的交易模型(Translation),区块链中的区块模型(Block),区块链中的网络模型(Network),区块链中的账本模型(Blockchaim),数据通信的信息模型

洛小yuan·2024-01-10 22:09

基于卷积神经的车牌识别系统

实现与技术栈深度学习框架PyTorch：作为主要的深度学习框架，使用PyTorch构建和训练卷积神经网络模型。PyTorch提供了

沐知全栈开发·2024-01-10 20:23

2024年1月9日学习总结

联邦学习的例子——CIFAR-10数据集（分类问题）1、importlibararies2、hyper-parameters3、加载并且划分数据4、创建神经网络模型5、helperfunctions（1

郭小儒·2024-01-10 17:25

transformer进行文本分析的模型代码

这段代码定义了一个使用Transformer架构的PyTorch神经网络模型。

LinlyZhai·2024-01-10 12:09

逃脱只会部署集群系列 —— k8s集群的网络模型与跨主机通信

目录一、k8s集群的网络环境的要求二、k8s集群网络通信流向图三、k8s集群网络通信流程分析1、如何满足集群PodIP唯一2、pause容器创建共享命名空间3、pod网络插入网桥bridge4、数据包本方通过vxlan隧道发送出去5、数据包对方接收到解包6、说说整个过程角色的充当7、利用host-gw模式提升集群网络性能原理类文章比比皆是，这里主要是利用自身理解将集群跨主机通信进行一遍梳理，属于总

情绪零碎碎·2024-01-10 10:53

MySQL高可用解决方案演进：从主从复制到InnoDB Cluster架构

个人网站:【海拥】【神级代码资源网站】【办公神器】基于Web端打造的：轻量化工具创作平台想寻找共同学习交流的小伙伴，请点击【全栈技术交流群】当谈论MySQL高可用性解决方案时，从最初的主从复制到现代的InnoDBCluster

海拥✘·2024-01-10 07:51

http、socket、tcp、udp的区别及四层/七层网络协议

一、OSI模型也称七层网络模型&TCP/IP模型也称四层网络模型二、SOCKET、TCP、UDP和HTTP的关系1.socket本身不是一种协议，而是用来操作TCP/UDP协议的接口。

HD243608836·2024-01-10 07:14

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于图像增强的鸟类目标检测（续）

目录SRGAN网络模型改进研究3.1SRGAN超分辨率模型3.1.1SRGAN网络结构3.1.2SRGAN的损失函数

林聪木·2024-01-10 05:58

TORCH02-04:Torch两种实现方式与框架结构说明

本主题就是用两种方式实现深度网络，强化对框架封装的理解；本主题主要内容包含： 1.全链接深度网络实现 2.卷积深度神经网络实现 3.Torch框架的深度卷积神经网络实现备注：卷积神经网络，使用的是LeNet-5网络模型

杨强AT南京·2024-01-10 04:13

Python轴承故障诊断 (十)基于VMD+CNN-Transfromer的故障分类

VMD的Python示例2轴承故障数据的预处理2.1导入数据2.2故障VMD分解可视化3基于VMD+CNN-Transformer的轴承故障诊断分类3.1定义VMD-CNN-Transformer分类网络模型

建模先锋·2024-01-10 03:50

Tensorflow的安装和测试

这些都是原来在微博上的文章，满满搬到这里吧最近开始学习自然语言处理，用到一些神经网络模型需要使用tensorflow，于是在小本的win10系统上装了个CPU版本的tensorflow，按照这里的说明一步一步安装

yahal·2024-01-10 00:48

模型创建与nn.Module

一、网络模型创建步骤二、nn.Module下面描述了在PyTorch中常见的一些属性和功能，用于存储和管理神经网络模型的参数、模块、缓冲属性和钩子函数。

-恰饭第一名-·2024-01-10 00:04

竞赛保研基于深度学习的动物识别 - 卷积神经网络机器视觉图像识别

文章目录0前言1背景2算法原理2.1动物识别方法概况2.2常用的网络模型2.2.1B-CNN2.2.2SSD3SSD动物目标检测流程4实现效果5部分相关代码5.1数据预处理5.2构建卷积神经网络5.3tensorflow

iuerfee·2024-01-09 20:08

haiku定义简单的模型并初始化参数

Haiku是一个基于JAX的深度学习库，旨在提供简洁、灵活且易于使用的API，以构建和训练神经网络模型。

qq_27390023·2024-01-09 20:53

kubernetes 网络解析

开头语写在前面：如有问题，以你为准，目前24年应届生，各位大佬轻喷，部分资料与图片来自网络内容较长，页面右上角目录方便跳转基础Kubernetes使用扁平网络模型，所有Pod都可以直接相互通信，无论它们运行在哪个节点上

sxpnp·2024-01-09 16:09

机器学习（三）：神经网络

·三层神经网络模型由以上神经网络，可以计算得到隐含层参数：输出层参数：其中，激活函数为：考虑正则化的代价函数为：其中表示层数，表示第层的神经元个数，表示输出层有个神

fromeast·2024-01-09 13:28

TCP/IP 网络模型

TCP/IP网络通常是由上到下分成4层，分别是应用层，传输层，网络层和网络接口层。应用层应用层专注于为用户提供应用功能，比如HTTP、FTP、Telnet、DNS、SMTP等。我们电脑或手机使用的应用软件都是在应用层实现。应用层是不用去关心数据是如何传输的，就类似于，我们寄快递的时候，只需要把包裹交给快递员，由他负责运输快递，我们不需要关心快递是如何被运输的。传输层传输层代表协议：分别是TCP和U

weixin_54498224·2024-01-09 08:59

Pytorch：torch.nn.Module

torch.nn.Module是PyTorch中神经网络模型的基类，它提供了模型定义、参数管理和其他相关功能。

北方骑马的萝卜·2024-01-09 07:40

网络编程反射

网络编程反射1.网络编程传输层协议:tcp:面向连接3次握手安全开销大效率低大小没有限制udp:非面向连接不安全协议简单开销小效率高只管写只管发大小限制一般不超过60k网络概述：网络分层网络模型网络模型网络基础

Dorom_ed9c·2024-01-09 05:36

2018-07-04

与Django相比，Flask更为轻量化。

等风来的cium·2024-01-09 03:41

AUTO TECH 2024 华南展——第十一届中国国际汽车技术展览会

展会简介：AUTOTECH中国国际汽车技术展览会是由汽车技术相关的展览及高峰技术论坛组成，涵盖汽车电子技术、车用功率半导体技术、智能座舱技术、轻量化技术/材料、智能底盘技术、EV/HV技术、测试测量技术以及自动驾驶

ws201907·2024-01-09 01:41

mobileNet

轻量化放弃pooling直接采用stride=2进行卷积运算4、创新点1：depthwiseseparableconvolutionsimage.png标准卷积：图（a）：特点是卷积

寒寒_21b7·2024-01-09 01:55

BP神经网络

可以用来分类和回归预测用于拟合（预测）和分类因此权值和阈值得确定尤为重要接下来是神经元的信息传递f是信号加工，建立x和y之间关系的过程激活量和净激活量激活函数是对净激活量与输出进行映射的函数一般用这两个网络模型分类前馈反馈自组

爱静的龙猫·2024-01-08 22:20

浅谈树模型与集成学习-从决策树到GBDT

引言神经网络模型，特别是深度神经网络模型，自AlexNet在ImagenetChallenge2012上的一鸣惊人，无疑是MachineLearningResearch上最靓的仔，各种进展和突破层出不穷

凹凸实验室·2024-01-08 21:02

k8s的pod分类、核心组件、网络模型

k8s的pod分类、核心组件、网络模型k8s的pod分类自主式Pod这种Pod本身是不能自我修复的，当Pod被创建后(不论是由你直接创建还是被其他Controller)，都会被Kuberentes调度到集群的

晶核高手·2024-01-08 20:21

计算机网络

计算机网络一.网络OSI七层网络模型TCP/IP四层网络模型二.ARP协议IP地址和硬件地址协议内容三.IP/ICMP协议IP协议ICMP协议四.TCP/UDP协议UDP和TCP的特点与区别UDP、TCP

matrix_theOne·2024-01-08 17:09

超级干货 | 从神经元到CNN、RNN、GAN…神经网络看本文绝对够了

光是知道各式各样的神经网络模型缩写（如：DCIGN、BiLSTM、DCGAN……还有哪些？)，就已经让人招架不住了。因此，这里整理出一份清单来梳理所有这些架构。

AAI机器之心·2024-01-08 16:33

我的隐私计算学习——联邦学习（2）

于我们而言，我们所开发的算子是网络模型中涉及到的计算函数。深度学习算法由一个个计算单元组成，我们称这些计算单元为算子（Ope

Ataraxia8088·2024-01-08 15:59

类比 C 冒泡排序，从 ctrgcn.py 看神经网络模型代码

代码展示StepsStep1.importStep2.辅助2.1辅助函数2.2辅助类Step3.modelStep4.main扩展神经网络模型中的class具体怎么定义`classFCN(nn.Module

一杯水果茶！·2024-01-08 14:42

神经网络常见的超参数,神经网络参数调整方法

如果输入层有7个节点，输出层1个节点，那么隐含层可暂设为5个节点，即构成一个7-5-1BP神经网络模型。在系统训练时，实际还要对不同的隐层节点数4、5、6个分别进行比较，最后确定出最合理的网络结

快乐的小荣荣·2024-01-08 11:22

人工智能知识点总结

深度学习：是构建和训练深层神经网络模型，通过多层非线性变换来学习和表示数据特征。自然语言处

一只发呆的猪·2024-01-08 11:52

点云从入门到精通技术详解100篇-基于改进的三维点云实例分割的地铁隧道结构检测（续）

目录三维点云实例分割模型3.13D-BoNet网络模型3.2改进后的三维点云实例分割网络模型

格图素书·2024-01-08 10:59

【我的方向】轻量化小目标检测

文章目录轻量化1人工设计的轻量化方法1.1组卷积1.2深度可分离卷积1.3基于深度可分离卷积的MobileNet1.4ShuffleNet1.5ShuffleNetV2基于Octave卷积的改进基线网络基于

我菜就爱学·2024-01-08 10:58

经典卷积网络进阶--GoolgleNet详解

一.GoolgleNet概述GoogLeNet是google推出的基于Inception模块的深度神经网络模型，在2014年的ImageNet竞赛中夺得了冠军。其性能比vgg网络更好。

无尽的沉默·2024-01-08 09:02

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