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BFLOPS
EfficientNet论文阅读理解
这个网络可以均衡不同的运算量(30
BFLOPS
-200
BFLOPS
)和准确性1.png1.有效多尺度的特征复用(特征金字塔FPN)简单的多尺度特征复用,因为每层特征的分别率不同,因此其对结
欠我的都给我吐出来
·
2023-12-22 11:57
运行YOLOv3报错: CUDA Error: out of memory
报错现象:19conv1281x1/176x76x256->76x76x1280.379
BFLOPs
20CUDAError:outofmemorydarknet:.
复古蓝
·
2023-01-11 18:15
深度学习
yolov3
cuda
out
of
memory
Darknet卷积层算力评估
BFLOPS
有两个不同场景下的解释。第一种是描述硬件运算性能的单位,这时其全称是Bi
papaofdoudou
·
2022-12-08 22:22
Linux
算法
数学
深度学习
自动驾驶
计算机视觉
GhostNet: More Features from Cheap Operations
传统的cnn通常需要大量的参数和浮点运算(FLOPs)来达到令人满意的精度,例如ResNet-50[16]具有大约25.6m的参数,并且需要4.1
BFLOPs
来处理大小为224×224的图像。
Mick..
·
2022-11-01 11:56
经典的神经网络结构
深度学习
人工智能
神经网络
vit-transformer模型结构及源码解读
vit简介vit模型是transformer在图像分类领域的首次成功尝试;但是其需要基于大量数据去预训练模型;除了训练难度,现有的VisualTransformer参数量和计算量多大,比如ViT需要18
BFLOPs
Jumi爱笑笑
·
2022-03-08 07:07
transformer
深度学习
python
YOLO3网络层具体参数的输出位置
convolutional_layer.c(564):fprintf(stderr,"%4dx%4dx%4d->%4dx%4dx%4d%5.3fBF\n",w,h,c,l.out_w,l.out_h,l.out_c,l.
bflops
>LWL<
·
2020-08-25 14:12
darknet
【论文阅读笔记】Yolov4:Optimal Speed and Accuracy of Object Detection
其目标是一个能较高效率应用于GPU上的网络,而不是一些参数,比如
BFLOPs
。方法介绍Bagoffreebies Bagoffreebies(Bof)
时光机゚
·
2020-08-22 00:35
目标检测
论文
读书笔记
深度学习
yolov4
ModeldescriptionsYOLOv4ThemodelinYOLOv4paper.Backbone-CSPDarknet53withMishactivationNeck-PANetwithLeakyactivationPluginModules-SPPV100FPS-62@608x608,83@512x512
BFLOPs
包子爱跑步
·
2020-08-14 16:20
yolo系列
YOLOv3训练日志理解darknet网络构架
layerfilterssizeinputoutput0conv323x3/1608x608x3->608x608x320.639
BFLOPs
1conv643x3/2608x608x32->304x304x643.407
BFLOPs
2conv321x1
沐雲小哥
·
2020-08-13 22:24
Yolo
理解darknet代码中
bflops
的意义
layerfilterssizeinputoutput0conv323x3/1416x416x3->416x416x320.299
BFLOPs
1conv643x3/2416x416x32->208x208x641.595
BFLOPs
2conv321x1
沐雲小哥
·
2020-08-13 22:53
Yolo
Darknet框架3:YOLOV4-Darknet环境搭建以及测试coco2017的mAP,FPS!
文章目录一.YOLOV4网络结构二.YOLOV4环境搭建2.1.darknet的配置2.2.在COCOevaluationserver验证AP2.3.在GPU上验证FPS三.darknet代码理解
bflops
小张爱学习!
·
2020-08-11 10:22
Deep
Learning学习笔记
网络的
Bflops
、跟卷积网络大小的输出计算
链接地址:卷积神经网络_(1)卷积层和池化层学习卷积神经网络(CNN)由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成,即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC(1)卷积层:用它来进行特征提取,如下:输入图像是32*32*3,3是它的深度(即R、G、B),卷积层是一个5*5*3的filter(感受野),这里注意:感受野的深度必须和输入图像的深度相同。通过一个filter与输入图像的卷积可以
yangdashi888
·
2020-07-10 13:09
深度学习
darknet和yolov3的网络结构初步解释
cfgyolov3.weightsdata/dog.jpg以下为一张图像识别的网络过程layerfilterssizeinputoutput0conv323x3/1608x608x3->608x608x320.639
BFLOPs
1con
AVENGER辉
·
2020-07-02 14:45
Yolov3模型框架darknet研究(二)结合darknet代码理解
bflops
在用darknet框架进行目标检测时,经常看到
BFLOPS
的概念,很多人不清楚什么意思,这里结合源代码来具体讲解一下。
BFLOPS
有两个不同场景下的解释。
ltshan139
·
2020-07-02 10:27
深度学习
BFLOPS
YOLOv3网络结构细致解析
YOLOv3网络结构细致解析先贴一张结构图镇楼:layerfilterssizeinputoutput0conv323x3/1416x416x3->416x416x320.299
BFLOPs
1conv643x3
关注公众号‘AI深度视线’
·
2020-07-01 18:18
CNN
卷积神经网络
yolov3报错
yolov3.cfgdarknet19_448.conv.23yolov3layerfilterssizeinputoutput0conv323x3/1416x416x3->416x416x320.299
BFLOPs
1conv643x3
Hhhy云帆
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2020-07-01 10:44
深度学习
目标检测
bflops
理解
参考:https://blog.csdn.net/avideointerfaces/article/details/88243699最近看目标检测论文,经常看到
BFLOPS
的概念,对其比较疑惑,这里结合源代码来理解一下
wanghua609
·
2020-06-28 20:50
关注公号:AI深度视线 | EfficientDet: 论文理解,MAP50.9目前最高,模型小4倍!
精彩内容EfficientDet-d6在52M参数和229
BFLOPs
的情况下,实现了map在COCO数据集的最高水平(50.9),比之前最好的检测器更小,使用更少的FLOPs(13xlessFLOPs
关注公众号‘AI深度视线’
·
2020-06-22 17:01
CNN
卷积神经网络
计算CNN的模型的算力FLOPS
YOLOv3中的有一输入日志显示了
BFLOPS
,代表了这一卷积层的算力具体有多少。
xidaoliang123
·
2020-06-21 14:38
学习笔记
无标题文章
layerfilterssizeinputoutput0conv323x3/1416x416x3->416x416x320.299
BFLOPs
1conv643x3/2416x416x32->208x208x641.595
BFLOPs
2conv321x1
张凯宇
·
2020-04-13 20:19
Yolov3模型框架darknet研究(二)结合darknet代码理解
bflops
在用darknet框架进行目标检测时,经常看到
BFLOPS
的概念,很多人不清楚什么意思,这里结合源代码来具体讲解一下。
BFLOPS
有两个不同场景下的解释。
ltshan139
·
2019-03-06 17:46
深度学习
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