DUAL

ResNeXt 论文笔记

ResNeXt：AggregatedResidualTransformationsforDeepNeuralNetworks摘要提出了ResNeXt架构，该架构依然采用堆叠构建块的方式构建。
黑暗星球·2022-12-19 01:30

【论文阅读笔记】Network Sketching: Exploiting Binary Structure in Deep CNNs

全文概括  草图，就像在画画一样，是不断精确的基础，在二进制量化的应用上，即不断地逼近残差，如HORQ(High-OrderResidualQuantization)一样。
时光机ﾟ·2022-12-19 00:03

SpringBoot如何正确连接SqlServer（亲测可用）

目录一、正确的配置方式二、常见问题1、驱动程序无法通过使用安全套接字层(SSL)加密与SQLServer建立安全连接2、对象名'DUAL'无效三、总结一、正确的配置方式maven依赖  net.sourceforge.jtds
黄团团·2022-12-18 22:37

【网络流】 Ford-fulkerson算法__Dinic算法

适合初学者看的网络流知识点大全文章目录网络流是什么网络流无权流Ford-Fulkerson算法算法思路算法展望最大流Dinic算法第一步：构建levelgraph第二步：构建residualgraph算法展望网络流是什么网络流是图论中一个非常重要的板块
DEER OWL MAGPIE·2022-12-18 16:11

plsql中文乱码问题（显示问号）

打开plsql,执行sql语句，中文显示乱码：解决方案：1）输入sql语句selectuserenv('language')fromdual按下F8执行语句（图标是一个齿轮（鼠标放上去是execute）
九师兄·2022-12-18 16:31

【深度学习】NLP之Transformer (1) Encoder

self-attention2.2.matrixcalculationofself-attention2.3.muti-headedattention2.4.positionalencoding2.5.Residual
littlemichelle·2022-12-18 15:29

[学习笔记] ResNet，BN，以及迁移学习（附带TensorBoard可视化）

1.ResNet理论部分网络的亮点超深的网络结构（突破1000层）提出Residual模块使用BN（BatchNormalization）加速训练（不使用Dropout）1.1Residual结构（残差结构
Le0v1n·2022-12-18 14:00

pytorch实现resnet36并且用tensorboard可视化

from.BasicModuleimportBasicModulefromtorchimportnnimporttorchfromtorch.nnimportfunctionalasFimporttorchfromtensorboardXimportSummaryWriterimporttorch.onnxclassResidualBlock
cncxz5801·2022-12-18 14:25

论文精读:《MV-FCOS3D++: Multi-View Camera-Only 4D Object Detection with Pretrained Monocular Backbones》

文章目录论文精读摘要1.介绍(Introduction)2.方法（Methodology）2.1MV-FCOS3D++2.2PretrainingwithPerspective-ViewSupervision2.3Dual-PathTemporalModeling
zyw2002·2022-12-18 14:15

图卷积网络进行骨骼识别代码_[论文阅读]基于骨架动作识别的空间残差层和密集连接块增强的时空图卷积网络...

SpatialResidualLayerandDenseConnectionBlockEnhancedSpatialTemporalGraphConvolutionalNetworkforSkeleton-BasedActionRecognition
英俊潇洒你冲哥·2022-12-18 14:14

简单 TensorFlow 2 anaconda安装教程 示例

一、安装anacondahttps://www.anaconda.com/products/individual#Downloadsanaconda官网下载，安装即可如果下载慢的话，更换到清华源https
无殇氪金挖矿·2022-12-18 13:43

Ceres用法及Ceres-Sophus在位姿图优化问题的应用

libraryformodelingandsolvinglarge,complicatedoptimizationproblems.使用CeresSolver求解非线性优化问题，主要包括以下几部分：构建代价函数（costfunction）或残差（residual
牛犇犇子木·2022-12-18 07:48

【论文精读】Semi-supervised Medical Image Segmentation through Dual-task Consistency

语义分割论文CVPR2021基于双任务一致性的半监督医学图像分割代码：GitHub-HiLab-git/DTC:Semi-supervisedMedicalImageSegmentationthroughDual-taskConsistency
LANG_C_·2022-12-17 22:10

翻译：Semi-supervised Medical Image Segmentation through Dual-task Consistency

Semi-supervisedMedicalImageSegmentationthroughDual-taskConsistency（基于双任务一致性的半监督医学图像分割）文献：Semi-supervisedMedicalImageSegmentationthroughDual-taskConsistency
阿里云小仙女·2022-12-17 22:06

Jan. 14 - Jan. 25th 2019 two weeks paper reading

.25th2019twoweekspaperreadingpaperreadinglist---ImageDenoising1AmultiscaleImageDenoisingAlgorithmBasedondilatedresidualConvolutionNetwork
欢仔·2022-12-17 17:16

Android studio jni开启debug的正确姿势

1、修改APPRun/DebugConfigrationsDebugtypeDebugtype修改为Dual(Java+Native)如图：2、OpenModelSetting->BuildVariants
wyw0000·2022-12-17 15:34

LINUX服务器下安装Anaconda并配置环境变量

1.下载到本地电脑进入Anaconda的官网（https://www.anaconda.com/products/individual）进行下载或学习。
长的不合法·2022-12-17 09:07

resnet(Deep Residual Learning for Image Recognition )

resnet的提出解决了网络加深后的退化问题.vgg-net的两条构建准则：1特征图尺寸一样的时候，滤波器的个数相同2特征图尺寸减半，滤波器的个数加倍。上面的网络结构都是在stage的第一个卷积核通过步长为2进行下采样。resnet的两种构建块。左边的是常规残差块。右边的是瓶颈残差块。左右两边主要都具有相同的计算复杂度，右边的用于深层网络结构，1*1卷积主要是用于降维（达到与右边相同的计算复杂度。
南妮儿·2022-12-17 09:03

Deep residual learning for image recognition

Deepresiduallearningforimagerecognition参考论文：《Deepresiduallearningforimagerecognition》pytorch源码：https:
fanqiliang630·2022-12-17 09:02

图像超分经典网络ESRGAN精确解析

改进为了进一步提高SRGAN的恢复图像质量，我们主要对发生器G的结构做了两个修改:1)去除所有BN层;2)用所提出的残差中残密块(residual-in-residual密块，RRDB)代替原来的基本块
passion-ma·2022-12-17 08:44

Gated-SCNN: Gated Shape CNNs for Semantic Segmentation

ModelofGated-SCNN二、GatedShapeCNN1.RegularStream2.ShapeStream3.GateConvLayer4.ASPP5总代码三损失函数1.BoundaryBCELoss2.DualTaskLoss
Lins H·2022-12-17 07:37

CornerNet原理与代码解析

测试流程参考input：(batch_size,3,511,511)backbone:hourglass输入首先接一个stem模块（由一个conv(7x7-c128-s2-p3)的卷积模块和一个residual
00000cj·2022-12-16 21:43

（C1-1）MobileNet、ShuffleNet、GhostNet

V2创新点：1、InvertedResiduals倒残差结构；2、LinearBottlenecks；Q1：MobileNe
木槿qwer·2022-12-16 21:41

基于双重注意的递归神经网络在短期自行车共享使用需求预测中的应用

1.文章信息《ADualAttention-BasedRecurrentNeuralNetworkforShort-TermBikeSharingUsageDemandPrediction》是2022年
当交通遇上机器学习·2022-12-16 17:58

月薪50K的机器学习工程师，需要具备哪些条件？

如果现在一个面试官让你从零推导SVM的Dual、从零实现CRF、推导LDA、设计一个QP问题、从零编写XLNet、编写GCN/GNN、改造SkipGram模型、用一天时间复现一篇顶级会议....这些要求一点都不过分
视学算法·2022-12-16 15:05

机器学习高阶训练，构建AI核心技术壁垒

如果现在一个面试官让你从零推导SVM的Dual、从零实现CRF、推导LDA、设计一个QP问题、从零编写XLNet、编写GCN/GNN、改造SkipGram模型、用一天时间复现一篇顶级会议....这些要求一点都不过分
九三智能控v·2022-12-16 15:30

未来 3-5 年，机器学习就业会达到饱和吗？

如果现在一个面试官让你从零推导SVM的Dual、从零实现CRF、推导LDA、设计一个QP问题、从零编写XLNet、编写GCN/GNN、改造SkipGram模型、用一天时间复现一篇顶级会议....这些要求一点都不过分
frank_hetest·2022-12-16 15:26

PyTorch笔记 - ResNet: Deep Residual Learning for Image Recognition

caroline_wendy本文地址：https://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/128341408Paper：ResNet-DeepResidualLearningforImageRecognitionKaimingHe
SpikeKing·2022-12-16 14:37

上榜ICML2022， 网易伏羲研究成果助力优化游戏AI训练流程

网易伏羲投稿的论文《基于个体奖励协助的多智能体强化学习（IndividualRewardAssistedMulti-AgentReinforcementLearning）》顺利入选，意味着网易伏羲的AI
网易伏羲·2022-12-16 14:47

模型backbone汇总

汇总常用的模型backbone的框架VGG可以参考tf.keras.applications.vgg16darknetdarknet19darknet53ResidualNetDenseNetdenseNet
beingod0·2022-12-16 13:16

论文笔记--用于人体姿势估计的深度双连续网络（Deep Dual Consecutive Network for Human Pose Estimation）

索引  复杂情况下的多帧人体姿态估计是一种挑战。尽管最先进的人体关节检测器在静态图像上表现出了显著的效果，但当我们将这些模型应用于视频序列时，它们的表现就显得不足了。普遍存在的缺点包括无法处理运动模糊、视频失焦或姿势遮挡，这是因为无法捕捉到视频帧之间的时间依赖性。另一方面，直接采用传统的递归神经网络在空间背景建模方面存在经验上的困难，特别是在处理姿势遮挡方面。在本文中，我们提出了一个新的多帧人体姿
愤怒的potato·2022-12-16 09:29

从零搭建 resnet18 并使用cifar100数据集测试

本文基于DeepResidualLearningforImageRecognition的最小层次18层搭建本模型由于引入了残差（Residual）的概念（我更愿意把他看作为shortcut）使得网络层数加深不会导致更坏的结果
super_machine_gun·2022-12-16 08:04

PyTorch搭建ResNet模型（在CIFAR10数据集上准确率达到了90%）

ResNet由于在顺序结构神经网络中引入了残差块（ResidualBlock），因此
DeeGLMath·2022-12-16 08:33

Social-stgcnn代码笔记记录

参考：代码https://github.com/abduallahmohamed/Social-STGCNNTCN网络+代码https://blog.csdn.net/Leon_winter/article
zzzzz忠杰·2022-12-16 08:54

2022_TIP_DSNet

2.解决方法提出Dual-SemiRGB-DSalientObjectDetectionNetwork（DS-Net），利用
小羊咩~·2022-12-16 06:30

maven打包springboot项目的jar包的时候出现报错There are test failures.

wechat-applet-development-boot/wechat-applet-development-boot-front/target/surefire-reportsfortheindividualtestresults.Plea
番茄Salad·2022-12-15 21:20

MobileNet_v2个人理解

MobileNet_v2：《InvertedResidualsandLinearBottlenecks:MobileNetworksforClassification,DetectionandSegmentation
阿飞的客栈·2022-12-15 16:50

YOLOV3网络搭建 and 代码复现Pytorch and 元器件检测

.检测效果一.YOLOV3网络1.主干网络DarkNet53YoloV3所使用的主干特征提取网络为Darknet53，它具有两个重要特点：1、Darknet53具有一个重要特点是使用了残差网络Residual
不一样的崽·2022-12-15 16:46

论文笔记 BIRNet: Brain image registration using dual-supervised fully convolutional networks

BIRNet:Brainimageregistrationusingdual-supervisedfullyconvolutionalnetworksMedImageAnal.2019May;54:193
GoForer·2022-12-15 14:40

Ng深度学习课程-第四课第二周笔记摘要

经典网络残差网络(ResNets)(ResidualNetworks(ResNets))谷歌Inception网络简介（整理者注：ResNets实现的GitHub地址https://github.com
bebr·2022-12-15 14:47

MobileNetV2:Inverted Residuals and Linear Bottlenecks

论文阅读笔记论文链接(CVPR2018)https://arxiv.org/abs/1801.04381Forexample,thedepthwiselayermayworkonatensorwith144channels,whichtheprojectionlayerwillthenshrinkdowntoonly24channels.Thiskindoflayerisalsocalledabo
点宝木九日·2022-12-15 10:14

论文分享 MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks

摘要在本文中，我们描述了一种新的移动架构MobileNetV2，它提高了移动模型在多个任务和基准测试以及不同模型大小范围内的最新性能。我们还描述了在我们称为SSDLite的新框架中将这些移动模型应用于对象检测的有效方法。此外，我们演示了如何通过我们称为MobileDeepLabv3的DeepLabv3的简化形式来构建移动语义分割模型。基于倒置残差结构，其中快捷连接位于薄瓶颈层之间。中间扩展层使用轻
Klay Ye·2022-12-15 10:44

轻量化网络（二）MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks

该文章以深度可分离卷积(DepthwiseSeparableConvolutions)为基础提出了InvertedResidualsandLinearBottlenecks，深度可分离卷积在许多神经网络中有很大效果
shentu7·2022-12-15 10:42

《MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks》论文学习笔记

文章目录论文基本信息研究背景读完摘要后对上述问题的回答读完论文后对上述问题的回答什么是MobileNetV2?为啥要在前边加一个Pointwiseconvolution?什么是反向残差？什么是线性瓶颈？Mobile的两种步长的不同流程为什么这里进行先升维，再降维的操作后，效率提升了？实验验证ImageNet分类目标检测语义分割消融研究代码分析目前存在的疑问论文基本信息标题：《MobileNetV2
洋-葱·2022-12-15 10:12

【论文阅读】MobileNet V2——MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks

文章目录论文阅读代码实现modeltrainpredict实验结果论文阅读感谢p导论文链接：MobileNetV2:InvertedResidualsandLinearBottlenecks主要亮点是提出了带线性瓶颈层的倒残差结构回顾
每个人都是孙笑川·2022-12-15 10:41

轻量型网络之MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks论文学习

0.摘要针对残差结构提出来倒残差结构（InvertedResiduals），由于使用的是1x1卷积在resnet中也叫瓶颈层，所以这个模块最终叫做具有线性瓶颈的倒残差结构(theinvertedresidualwithlinearbottleneck
Diros1g·2022-12-15 10:41

MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks--M Sandler

0、摘要1、引言2、相关工作3、预置知识、讨论和intuition（直觉？）3.1深度可分离卷积3.2LinearBottlenecks（低维不使用ReLU）3.3倒残差结构（先升维+倒残差）4、模型结构5、实现说明6、实验6.1ImageNet分类6.２消融实验7、总结MobileNetV2是在MobileNetV1的基础上修改的，MobileNetV1可以看看：MobileNets:Effic
我是一个对称矩阵·2022-12-15 10:41

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

文章目录1摘要2存在问题3亮点3.1LinearBottlenecks3.2Invertedresidualblock3.4总的结构体4部分结果4.1部分数据对比4.2部分效果对比5结论5.1优势5.2
旋涡小林·2022-12-15 10:38

MobilenetV2学习笔记 --- MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks

论文：https://arxiv.org/abs/1801.04381代码：https://github.com/tonylins/pytorch-mobilenet-v2此外给出MobilenetV1论文链接：https://arxiv.org/abs/1704.04861没有看过MobilenetV1的建议先去看看。MobilenetV1利用深度可分离卷积代替标准卷积，大大减少了模型计算量。基
梦坠凡尘·2022-12-15 10:05

《MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks》

EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications》_程大海的博客-CSDN博客《MobileNetV2:InvertedResidualsandLinearBottlenecks
胖胖大海·2022-12-15 10:05
上一页 41 42 43 44 45 46 47 48 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他