轻量化网络设计第30页

DeepLabV3+：搭建Mobilenetv2网络

倒残差结构Pytorch实现InvertedResidualBlock搭建Mobilenetv2Pytorch实现Mobilenetv2主干网络相关参考资料Mobilenetv2的介绍Mobilenetv2网络设计基于

夏天是冰红茶·2023-01-31 12:41

多目标跟踪SOTA | TransTrack改进版，模型减小60%，复杂性降低80%！

本文提出了一种轻量化、效率高的联合检测和跟踪流水线，用于使用全Transformer架构的多目标跟踪任务。它是TransTrack的改进版，克服了与其设计相关的计算瓶颈，同时达到了最先进的MOTA

自动驾驶之心·2023-01-31 10:44

小波神经网络的基本原理,小波神经网络设计方案

什么是“小波神经网络”？能干什么用呀小波神经网络（Wavelet Neural Network， WNN）是在小波分析研究获得突破的基础上提出的一种人工神经网络。它是基于小波分析理论以及小波变换所构造的一种分层的、多分辨率的新型人工神经网络模型。即用非线性小波基取代了通常的非线性Sigmoid 函数，其信号表述是通过将所选取的小波基进行线性叠加来表现的。它避免了BP 神经网络结构设计的盲目性和局

普通网友·2023-01-31 10:42

Bim数据与三维场景

Bim插件包括Revit插件、DGN插件、CATIA插件（2）、在插件中设置Bim数据的坐标信息（3）、在插件中设置Bim存储的数据源（4）、在插件中设置优化参数—LOD位置：【对象操作----Bim轻量化

weixin_44571808·2023-01-31 07:52

图扑虚拟现实解决方案，实现 VR 数智机房

以数据中心实际场景为基础，1：1复原了具有更好视觉感知的轻量化数据中心机房环境。VR虚拟场景内三维立体的呈现出机房内资产、容量、动环、设备等关键要素，搭配图扑HT独具创新的VR手电筒透视巡检

·2023-01-30 13:04

plot4gmns：面向通用建模网络范式（GMNS）的快速可视化【v0.1.1】

标准数据框架下的可视化3.1基础语法3.2进阶语法1.标准数据框架制定一套标准的数据框架，可实现不同类型的交通基础设施在同一张网上进行可视化及建模、促进多样化运输服务数据的整合，为综合交通底层数据库构建与上层网络设计提供支撑

Better.C·2023-01-30 07:14

tensorflow2.2实现MobilenetV2

DepthwiseSeparableConvolutions2.LinearBottlenecks3.Invertedresiduals4.ModelArchitecture代码实现MobilenetV2介绍网络设计是基于

Haohao+++·2023-01-30 07:52

【神经网络】(12) MobileNetV2 代码复现，网络解析，附Tensorflow完整代码

各位同学好，今天和大家分享一下如何使用Tensorflow复现谷歌轻量化神经网络MobileNetV2。

立Sir·2023-01-30 07:17

值得推荐！精心安利10个好用的小众软件，良心又好用

Flomo非常的轻量化：空间很轻、编辑很轻、分享很轻，可以让你捕捉灵感、记录日常，让想法汇聚，成串入海。Flomo浮墨无需标题、分类和排版，把对自己有启发的事情都记录下来，成为明日创造新知识的燃料。

智办事·2023-01-30 04:31

MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision

它的基本单元是轻量化深度网络的深度可分离的卷积操作组成的流线型网络结构。引入了两个能够平衡延迟和精度的超参数。这些超参数允许模型构建者根据问题的约束为其应用程序选择适当大小的模型。

表达_·2023-01-29 16:13

公众号点赞功能回归一个月，在看、点赞数据有何变化？一起来看看

这种轻量化的行为，没有任何负担，用户不用担心“看一看”带来的烦恼，可以自由选择点赞或者在看。有创作者感叹：“我的数据和流量终于有救了！”带有社交属性的在看，用户点击的成本大大提高。

西瓜数据·2023-01-29 06:46

smart-http v1.1.20版本发布

项目定位对标的是nginx，高性能、轻量化是其追求和坚持的目标。严格意义上smart-http算不上是一个框架，它更像一个工具类库

·2023-01-28 10:42

轻量化网络学习 5 知识蒸馏网络

文章目录归纳论文归纳提出一种知识蒸馏的方法，将大模型的知识进行蒸馏得到相当精度的小模型，即利用大模型（集成模型）生成的类别概率softtargets，待压缩的模型自身的类别作为hardtargets，二者结合共同训练待压缩模型。并引入温度参数T，将小模型自身学到的和向大模型学到的进行加权。解决训练和移动端的矛盾。论文集成模型引出来知识蒸馏蒸馏模型的开山之作动机：1单个模型的性能是比较弱的，因此使用

spark-aixin·2023-01-28 09:16

轻量化网络之知识蒸馏

文章目录前言一、Knowledgedistillation(知识蒸馏)是什么？1.论文的研究动机2.何为Knowledge(知识)3.蒸馏知识的方法4.温度参数T(temperature)5.蒸馏的过程二、代码部分1.引入库2.读入数据3.训练代码总结前言随着人工智能的不断发展，深度学习模型的体量也变得越来越大，但在某些应用场景下，深度学习模型的大体量却容易成为项目落地的障碍，因此我们迫切地需要想

阿啊啊学·2023-01-28 08:09

经典模型的参数计算量Params和计算量FLOPs归纳总结

经典模型的参数计算量Params和计算量FLOPs归纳总结计算模型参数量Params和计算量FLOPs需要用到的代码自己使用过的模型还未验证过的模型为了方便模型轻量化和准确率的对比，归纳总结历年来各个模型的参数量参数列表包含了个人学习训练使用过的模型

DizzyOK·2023-01-28 08:51

轻量级神经网络架构Inception-V1

inception与ResNet结合成INception-ResNet-V1和INception-ResNet-V2等多个版本，给轻量化网络模型提供了很多可参考的意义，inception模块都是基于在In

亿是守候 & 亿是承诺·2023-01-27 16:32

深度学习网络设计流程

深度学习网络设计流程Step1：定义问题收集数据Step2：选择衡量成功的指标Step3：确定评估方法Step4：准备数据Step5：开发比基准更好的模型Step6：扩大模型规模：开发过拟合的模型Step7

o0卤化氢0o·2023-01-27 12:53

【教程】运行在iOS上的Linux

iSH打开就可以用，模拟的是x86架构上的AplineLinux，一个轻量化的Linux，还自带apk，这里是官方网址。

面壁者罗辑lh·2023-01-27 12:38

Pytorch搭建CNN进行图像分类

全流程主要分为数据读取与处理、网络设计、训练和测试四个部分。数据集处理数据集我采用的是UCMerced数据集，这是一个用于遥感图像分类的数据集，共21类，包含农场、飞机等，每类有100张图

MrBamboo2000·2023-01-27 09:36

MSI/微星GH30轻量化设计40mm单元可折叠电竞耳机

前言：太懒了，几个月没有发文章了，不过我也是经常来平台看看的，我用过的微星键盘也有3个了，耳机1个，这是第2个，下面就来看这个新品耳机咋样。开箱：▲微星GH30外包装整体采用新包装白+红配色，正面突出品牌/产品/型号（GH30），非常简约干净，又不失档次感。▲微星GH30外包装背面，包装突出品牌/产品/型号（GH30）/耳机的特点/线控注释，产品厂商信息认证标识等。▲微星GH30全家福就这些了，耳

数码外设·2023-01-27 04:54

响应式Web设计

响应式网络设计响应式网络设计（ResponsiveWebDesign）是一种能够让一个网站同时适配多种设备和多个屏幕可以让网站的布局和功能随着用户使用环境（屏幕大小、输入方式、设备/浏览器能力）而变化RWD

EtcM·2023-01-26 23:34

在Mac下配置用VSCode编写C/C++程序的环境

最近需要编写一些C/C++程序，由于体量都不是很大所以想要追求一个轻量化的编辑和编译环境，于是想起了在Dock栏吃灰的VSCode。

qq_43119354·2023-01-26 13:33

NLP-Brginner 任务二：基于深度学习的文本分类

本次任务参照博客NLP-Beginner任务二：基于深度学习的文本分类，流程如下：输入数据→特征提取→神经网络设计→结果输出。

m0_61688615·2023-01-26 07:09

YOLOv5改进助力涨点

看到都会回复YOLOv5改进损失函数（EIOU、alphaIOU等）添加注意力机制（CBAM、SE等）结合最新特征金字塔网络结构（最新论文改进方法）增加小目标检测层，提高模型对小目标物体的识别能力对模型进行轻量化处理更换

＆瞎学的小曹ζ·2023-01-25 09:20

目标检测论文解读复现【NO.24】改进 YOLOv5s 的轨道障碍物检测模型轻量化研究

一、摘要针对传统列车轨道障碍物检测方法实时性差和对小目标检测精度低的不足，提出一种改进YOLOv5s检测网络的轻量化障

人工智能算法研究院·2023-01-24 11:19

BERT衍生模型

预训练任务优化（ERNIE、SpanBERT）NLP预训练模型4–训练方法优化（RoBERTa、T5）NLP预训练模型5–模型结构优化（XLNet、ALBERT、ELECTRA）NLP预训练模型6–模型轻量化

zhurui_xiaozhuzaizai·2023-01-23 13:47

三维GIS

三维GIS概述：自主知识产权ZTMap3D产品——轻量化三维GIS融合渲染平台，与传统三维渲染引擎不同，是全新一代轻量化三维GIS以及BIM渲染引擎，符合标准的HTML5和WEBGL规范，能够在所有支持

ztmap2020·2023-01-20 20:32

MobileNet系列2：MobileNetV2论文解读

之间有啥不同2.再看看MobileNetV2的block与ResNet的block：二.正文三.MobileNet-V2网络结构参考资料MobileNetV2是对MobileNetV1的改进，同样是一个轻量化卷积神经网络

Sophia$·2023-01-20 08:51

MobileNetV2神经网络

MobileNetV2神经网络MobileNet是一个轻量化网络的经典网络，自诞生以来就被广泛应用于工业界。

不朽的传奇pyq·2023-01-20 08:51

【轻量化模型】mobilenet v2

MobileNetv2onnx导出参考：torchvisiononnx模型导出_星魂非梦的博客-CSDN博客1.模型描述MobileNetv2来自论文：MobileNetV2:InvertedResidualsandLinearBottlenecksMobileNetv2架构基于invertedresidual(逆残差)结构，invertedresidual(逆残差)结构的输入和输出是thinbo

理心炼丹·2023-01-20 08:20

轻量化神经网络--MobileNet v2学习记录

MobileNetv2论文原地址：《InvertedResidualsandLinearBottlenecks:MobileNetworksforClassification,DetectionandSegmentation》MobileNetv2是从v1网络改进而来的，也是为了部署到移动端设备，因此也是轻量级网络，先简单记录MobileNetv1的一些创新点。DepthwiseSeparable

胖虎记录学习·2023-01-20 08:19

读 Lightweight 3-D Localization and Mapping forSolid-State LiDAR 记录

ICP配准,由于L515的分辨率更高,点更多,使用ICP配准会导致计算时间长L515的刷新频率更高,导致传统的LIdarSLAM和LOAM的计算速度达不到实时的标准提出了:提出了一个用于固态激光雷达的轻量化

颜木三·2023-01-20 05:57

Docker简单入门系列一：简介与安装

Docker简单入门系列一：简介与安装一.Docker是什么，能做什么，有什么特点1.是轻量化的虚拟机，只包含软件执行所需的环境，不包含其它冗余内容。2.应用的快速打包，分发，部署。

槛外散人·2023-01-19 20:49

深度学习算法数据-网络-算法总结

深度学习算法数据-网络-算法总结1数据集大全通用2D检测数据集、交通标志、车道线、行人检测、3D目标检测、ReID等数据集2Backbone知识汇总该部分主要是针对常见CNN结构以及ViT结构进行汇总，同时也包含轻量化

中科哥哥·2023-01-19 15:38

高性能轻量化的图像处理系统——FlyCV

FlyCV是百度视觉团队内部孵化高性能轻量化的图像处理系统。该系统

飞桨PaddlePaddle·2023-01-19 12:44

双重回归学习：轻量化DRN网络---《Towards Lightweight Super-Resolution with Dual Regression Learning》

首先声明一下，根据我本人的理解，文章中对出现的DualRegression做了不同翻译，除了涉及损失的时候会翻译成对偶回归损失，其余部分均译为双重回归，因为文中的损失部分是对偶的。此处读者暂且有个初步印象，具体情况见文章内容，便可理解。目录引言：网络双重回归网络------解决第一个问题带有通道剪枝的轻量双重回归模型-----第二个问题基于双重回归的通道数搜索基于双重回归的通道剪枝实验和SOTA方

子壹·2023-01-19 07:58

图扑智慧充电桩可视化运营平台｜新能源数字化

本文我们将展示应用HT产品搭建的轻量化新能源充电桩三

·2023-01-18 16:26

目标检测模型设计准则 | YOLOv7参考的ELAN模型解读，YOLO系列模型思想的设计源头

当今的大多数网络设计策略都集中于如何集成从不同层提取的特征，以及如何设计计算单元来有效地提取这些特征，从而增强网络的表现力。本文提出了一种新的网络设计策略，即基于梯度路径分析来设计网络结构。

人工智能算法研究院·2023-01-17 14:07

分组卷积计算量_轻量卷积神经网络的设计

这篇文章将从一个证件检测网络(Retinanet)的轻量化谈起，简洁地介绍，我在实操中使用到的设计原则和idea，并贴出相关的参考资料和成果供读者参考。

weixin_39957951·2023-01-17 09:48

大家知道星图地球开发者平台是如何实现云上便捷应用的吗？

—高效的应用发布及导出，实现云上便捷应用支持应用在云上的一键预览、发布、导出，零安装部署，用户无需依赖Dev平台环境，即可实现云上轻量化高效应用。

小码探长·2023-01-17 01:40

跨境电商如何突破流量瓶颈？不妨来看看亚马逊云科技

细刻科技创立之初，为了降低拓展海外跨境电商市场成本，技术团队选择使用轻量化的VPS（Vi

静观事态·2023-01-17 01:03

计算机网络课设路由器,计算机网络课程设计---小型校园网络设计.doc

小型网络设计1、课程设计的目的PacketTracer软件对小型网络的设计和组建，了解并掌握网络互连是设备的使用方法和要领。以及配置IP地址，网络设备的选择和链接，以及相应的配置方法。

付沛·2023-01-16 12:10

华为ensp模拟校园网/企业网实例（XX学校网络设计与实现）

目录1.网络需求分析1.1功能需求分析1.2技术需求分析1.3网络安全需求分析2.校园局域网设计2.1拓扑图2.2IP规划和VLAN划分2.3核心层设备配置2.3.2ospf配置2.3.3ACL访问控制配置2.4汇聚层设备配置2.4.2ospf及开销修改配置2.4.3vrrp配置2.4.4dhcp地址池配置2.4.5mstp生成树配置2.5接入层配置2.5.1接口配置2.6防火墙及NAT配置2.7

legenndary·2023-01-16 12:07

CSPNet网络

2.1DenseNet2.2跨阶段局部DenseNet2.3局部稠密块2.4局部传输层一、提出原因CSPNet是从网络结构体系角度提出的跨阶段局部网络，主要有以下几个目的：（1）增强CNN的学习能力，并且在轻量化的同时保持准确性神经网络推理过程中计算量过高是网络优化中的梯度信息重复所导致的

百度森森·2023-01-16 09:38

深度学习之CSPNet分析

目录一、提出原因二、CSPNet结构分析1、基本思想2、对比实验：3、综述设计思想一、提出原因CSPNet是从网络结构体系角度提出的跨阶段局部网络，主要有以下几个目的：（1）增强CNN的学习能力，并且在轻量化的同时保持准确性神经网络推理过程中计算量过高是网络优化中的梯度信息重复所导致的

tt丫·2023-01-16 09:04

Mybatis轻量化框架学习（完整文档）

写在前面：Mybatis是一个优秀的框架，今天我给大家介绍一下mybatis的用法，本文特别长，可以和官方文档一起食用。并且我这里整理了一份PDF格式的笔记，需要可以找我，全文8W字符，写得很累，希望能给个赞。公众号：小白编码。Mybatis官方文档：官方文档框架学习网址：框架学习地址动态代理技术：动态代理技术本文目录Mybatis介绍：第一章：什么是框架1.1.1框架概述1.1.2框架要解决的问

CodeWhite7·2023-01-15 14:22

车牌识别之LPRNet

该网络本质还是crnn的轻量化的修改。使用的损失函数还是ctclo

watersink·2023-01-15 14:39

目标检测：YOLO V1 思想总结

目标检测：YOLOV1思想总结YOLOV1Introduction（模型介绍）NetworkDesign（网络设计）Backbone（骨干网络）GridCell（单元格）LossFunction（损失函数

HanZee·2023-01-14 13:58

【学习与理解】：YOLO v1、v2、v3(未完待续……)

目录引言优点缺点V1、V2、V3的共同点YOLO算法的基本思想是YOLOv1相关链接1、核心思想2、实现方法3、网络设计4、网络训练5、网络预测6、损失函数YOLOv2相关链接1、网络设计-32层2、两大方面的改进

故沉·2023-01-14 13:57

深度学习用于图像超分辨率重建综述——超分辨率（一)

DeepLearningforImageSuper-resolution:ASurvey超分辨简介最新进展1.超分网络的升采样结构2.可学习的升采样方法3.全局和局部网络结构设计4.损失函数设计5.批归一化6.课程学习7.多级监督8.其他网络设计和学习策略

Cpp编程小茶馆·2023-01-14 07:06

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