Lite

查看yolov5/lite各层参数量和各层FLOPs

我会简述如何得到v5模型中各层的参数量和计算量（烂大街的参量表），然后再将如何得到各层的计算量FLOPs（基本没人教怎么获得各层FLOPs，花我一番功夫，其实特别简单，轮子U神都造好了）文章目录前言一、参数量param和计算量FLOPs二、YOLOV5中打印各项参数1.烂大街的参数打印2.各层的计算量FLOPs3.柳暗花明又一村总结前言在侧端部署深度学习模型时，我们一直都说说这些模型很小，属于轻量
xrh_·2022-11-23 12:32

yolov3/yolov4/yolov5/yolov6/yolov7/lite/fastdet/efficientdet各系列模型开发、项目交付、组合改造创新之—海洋海底垃圾检测系统设计开发

目前单阶段目标检测模型依旧是主流技术，yolo系列一直是但阶段目标检测领域的翘楚，迭代更新至今，已经从yolov3、yolov4、yolov5更新到了如今的yolov6和yolov7，相信随着新技术的不断涌现，一定还有更快更准更强的检测模型面世，yolo全系列的模型都有很高的学习研究和应用实践价值，对于每一个想要入门目标检测领域的人来讲都是必不可少的一堂课。当然了出来yolo以外还有很多其他的检测
2201_75285525·2022-11-23 12:01

yolov3/yolov4/yolov5/yolov6/yolov7/lite/fastdet/efficientdet各系列模型开发、项目交付、组合改造创新之—水稻疾病检测系统设计开发

目前单阶段目标检测模型依旧是主流技术，yolo系列一直是但阶段目标检测领域的翘楚，迭代更新至今，已经从yolov3、yolov4、yolov5更新到了如今的yolov6和yolov7，相信随着新技术的不断涌现，一定还有更快更准更强的检测模型面世，yolo全系列的模型都有很高的学习研究和应用实践价值，对于每一个想要入门目标检测领域的人来讲都是必不可少的一堂课。当然了出来yolo以外还有很多其他的检测
2201_75285525·2022-11-23 12:01

yolov3/yolov4/yolov5/yolov6/yolov7/lite/fastdet/efficientdet各系列模型开发、项目交付、组合改造创新之—水下海底生物检测系统设计开发

目前单阶段目标检测模型依旧是主流技术，yolo系列一直是但阶段目标检测领域的翘楚，迭代更新至今，已经从yolov3、yolov4、yolov5更新到了如今的yolov6和yolov7，相信随着新技术的不断涌现，一定还有更快更准更强的检测模型面世，yolo全系列的模型都有很高的学习研究和应用实践价值，对于每一个想要入门目标检测领域的人来讲都是必不可少的一堂课。当然了出来yolo以外还有很多其他的检测
2201_75285525·2022-11-23 12:01

yolov3/yolov4/yolov5/yolov6/yolov7/lite/mask/faster/fastdet/efficientdet各系列模型开发、项目交付、组合改造创新之—水稻检测

目前单阶段目标检测模型依旧是主流技术，yolo系列一直是但阶段目标检测领域的翘楚，迭代更新至今，已经从yolov3、yolov4、yolov5更新到了如今的yolov6和yolov7，相信随着新技术的不断涌现，一定还有更快更准更强的检测模型面世，yolo全系列的模型都有很高的学习研究和应用实践价值，对于每一个想要入门目标检测领域的人来讲都是必不可少的一堂课。当然了出来yolo以外还有很多其他的检测
2201_75285525·2022-11-23 12:30

yolov3/yolov4/yolov5/yolov6/yolov7/lite/fastdet/efficientdet各系列模型开发、项目交付、组合改造创新之—桥梁基建隧道裂痕裂缝检测实战

目前单阶段目标检测模型依旧是主流技术，yolo系列一直是但阶段目标检测领域的翘楚，迭代更新至今，已经从yolov3、yolov4、yolov5更新到了如今的yolov6和yolov7，相信随着新技术的不断涌现，一定还有更快更准更强的检测模型面世，yolo全系列的模型都有很高的学习研究和应用实践价值，对于每一个想要入门目标检测领域的人来讲都是必不可少的一堂课。当然了出来yolo以外还有很多其他的检测
2201_75285525·2022-11-23 12:30

论文阅读|Lite-HRNet

Lite-HRNet:ALightweightHigh-ResolutionNetworkAbstract我们提出了一个高效的高分辨率网络Lite-HRNet，用于人体姿态估计。
xiaoweiyuya·2022-11-22 22:12

（五十四）论文阅读 | 人体姿态估计之 Lite-HRNet

简介文中摘要第一段提到Lite-HRNet用于人体姿态估计，而其baselineHRNet稍加改动即可用于目标检测、语义分割等，所以Lite-HRNet也可以轻易扩展至类似的视觉任务。
zhangts20·2022-11-22 22:26

易百纳rv1126 a201开发板跑rknn yolov5

buildroot没有apt,于是花了大量时间想办法在a201的板子上跑debian,等我debian跑上,python安排上,rknn-lite按照firefly的方法装好https://dev.t-firefly.com
Montauk LUO·2022-11-22 12:00

CornerNet-Lite论文笔记与代码复现

CornerNet-Lite论文笔记与代码复现（一）Title（二）背景知识：Conernet1、Idea当今的目标检测算法大多都是基于深度学习模型的，大致可以分为两大门派，一个叫做One-Stage系列
今天也学习了嗷·2022-11-21 19:44

MindSpore21天实战营手记（一）：基于MindSpore Lite开发端侧AI图像分类应用

完于2020年10月26日刚刚听完华为MindSpore实战营第一课“基于MindSporeLite开发端侧AI图像分类应用”，学会了编译方法就迫不及待按照课程指南生成应用，安装到手机上对着街上物件一顿乱扫，感觉特别有趣。话说能得到即时反馈的学习才是好的学习，短短两天把一个小白变成一个能编译项目的小白，我为华为的老师们手动点赞。以前总感觉模型训练好，在云上开个访问API了，最多听说过某些行业出于保
xi_xiyu·2022-11-21 12:01

华为智慧终端背后的黑科技----超轻量AI引擎MindSpore Lite

华为终端设备搭载了众多黑科技，今天我们就来揭秘一下端上的AI引擎：MindSporeLite。MindSporeLite是MindSpore全场景AI框架的端侧引擎，目前MindSporeLite作为华为HMSCore机器学习服务的推理引擎底座，已为全球1000+应用提供推理引擎服务，日均调用量超过3亿，同时在各类手机、穿戴感知、智慧屏等设备的AI特性上得到了广泛应用。MindSporeLite1
昇思MindSpore·2022-11-21 12:07

干货分享 | MindSpore21天实战营手记（一）：基于MindSpore Lite开发端侧AI图像分类应用

刚刚听完华为MindSpore实战营第一课“基于MindSporeLite开发端侧AI图像分类应用”，学会了编译方法就迫不及待按照课程指南生成应用，安装到手机上对着街上物件一顿乱扫，感觉特别有趣。话说能得到即时反馈的学习才是好的学习，短短两天把一个小白变成一个能编译项目的小白，我为华为的老师们手动点赞。以前总感觉模型训练好，在云上开个访问API了，最多听说过某些行业出于保护隐私的目的，采用公有云训
昇思MindSpore·2022-11-21 12:07

基于电力行业的智能读表系统--基于RK3399嵌入式设备部署

：总体方案目标检测目标检测方案目标检测模型训练目标检测结果语义分割语义分割方案语义分割模型训练与结果语义分割训练中解决的问题问题解决效果读数后处理四、边缘部署总体方案总体工作内容模型优化Paddle-Lite
荪荪·2022-11-21 02:33

PicoDet网络结构在YOLOv5-Lite上的复现

点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者丨陈TEL来源丨GiantPandaCV这篇博客仅对PicoDet的网络结构进行复现。PicoDet在一定程度上刷新了业界轻量级移动端模型的sota，这也是我比较感兴趣的地方。本文将PicoDet模型网络结构迁移到yolov5的平台，因为是anchorbase的形式，在性能上与原生模型可能有一定的差异，以下是原生模型的性能指标。一、Pic
Tom Hardy·2022-11-20 09:29

【YOLOv5】

学习摘抄来自Yolov5技术总结YOLOv5-Lite详解教程|嚼碎所有原理、训练自己数据集、TensorRT部署落地应有尽有YOLOV5代码解析(更新中)——https://github.com/Laughing-q
bryant_meng·2022-11-20 07:33

使用TensorFlow Lite 部署自定义对象检测模型

使用TensorFlowLite部署自定义对象检测模型[1]2022.03.05文章目录使用TensorFlowLite部署自定义对象检测模型[1]一.訓練自定義模型[4]1.收集數據2.訓練模型二.集成TFLite模型的步驟一.訓練自定義模型[4]步驟:1.收集數據打標籤—標註精靈2.訓練模型二.集成TFLite模型的步驟三.代碼實現:(教程)[1]下載源代碼odml-pathways-main
Dennis-Chen·2022-11-20 07:45

[源码解析] 机器学习参数服务器ps-lite 之(3) ----- 代理人Customer

[源码解析]机器学习参数服务器ps-lite之(3)-----代理人Customer文章目录[源码解析]机器学习参数服务器ps-lite之(3)-----代理人Customer0x00摘要0x01来源1.1
罗西的思考·2022-11-20 00:12

[源码解析] 机器学习参数服务器ps-lite (1) ----- PostOffice

[源码解析]机器学习参数服务器ps-lite(1)-----PostOffice文章目录[源码解析]机器学习参数服务器ps-lite(1)-----PostOffice0x00摘要0x01概要1.1参数服务器是什么
罗西的思考·2022-11-20 00:12

yolov5调用手机摄像头

今天用yolov5调用摄像头做了个测试.手机需要下载安装软件才可以作为摄像头使用.目录手机安装IP摄像头lite使用yolov5进行链接结果手机安装IP摄像头lite我用的phone测试,安装IP摄像头
奔跑的蜗牛啊啊·2022-11-19 23:51

ALBERT:A LITE BERT FOR SELF-SUPERVISED LEAARNINGOF LANGUAGE REPRESENTATIONS

ABSTRACTIncreasingmodelsizewhenpretrainingnaturallanguagerepresentationsoftenresultsinimprovedperformanceondownstreamtasks.预训练自然语言表示的时候，增加模型的大小经常导致下游任务的表现提升。However,atsomepointfurthermodelincreasesbec
唐僧爱吃唐僧肉·2022-11-19 13:53

ALBERT：A Lite BERT for Self-supervised Learning of Language Representations（2019-9-26）

模型概述ALBERT相当于是BERT的一个轻量版，ALBERT的配置类似于BERT-large，但参数量仅为后者的1/18，训练速度却是后者的1.7倍。ALBERT主要对BERT做了3点改进，缩小了整体的参数量，加快了训练速度，增加了模型效果。第一个改进是对嵌入参数化进行因式分解。大的词汇嵌入矩阵分解为两个小的矩阵，将隐藏层的大小与嵌入层的分离开。这种分离使得隐藏层的增加更加容易，同时不显著增加词
不负韶华ღ·2022-11-19 13:51

ALBERT： A Lite BERT for Self-supervised Learning of Language Representations（2019-9-26）

模型概述谷歌的研究者设计了一个精简的BERT（ALiteBERT，ALBERT），参数量远远少于传统的BERT架构。BERT(Devlinetal.,2019)的参数很多，模型很大，内存消耗很大，在分布式计算中的通信开销很大。但是BERT的高内存消耗边际收益并不高，如果继续增大BERT-large这种大模型的隐含层大小，模型效果不升反降。启发于mobilenet，ALBERT通过两个参数削减技术克
不负韶华ღ·2022-11-19 13:20

Albert: A lite bert for self-supervised learning of language representations (Albert)

Albert历史意义:1、Albert各层之间采用参数共享和embedding因式分解减少参数量2、在nlp预训练模型中正式采用轻量级bert模型nlp领域(各个下游任务都有自身的模型)nlp领域(采用轻量级bert模型Albert)论文主要结构:一、Abstract介绍背景及提出Albert模型在多个数据集上的效果都表现优异1、增加modelsize提高模型在下游任务中的表现，但是同时会增加训练
BUPT-WT·2022-11-19 13:16

ALBERT: A LITE BERT FOR SELF-SUPERVISEDLEARNING OF LANGUAGE REPRESENTATIONS

原文链接：https://openreview.net/pdf?id=H1eA7AEtvS概述越大的模型在自然语言表征上进行预训练后通常能在下游任务中表现更好，这样下区会加重GPU/TPU的负担，并且训练时间会更长。于是，我们提出了两种方法来降低硬件消耗并增加BERT的训练速度。综合来看，我们提出的方法比原始的BERT规模更好，并且加入了自监督损失，对句子间的连贯性进行建模，实验表明该模型有助于多
pepsi_w·2022-11-19 13:46

ALBERT: A Lite Bert for Self-Supervised Learning of Language Representations

ALBERT:ALiteBertforSelf-SupervisedLearningofLanguageRepresentationsabstract：提出两种参数减少技术来降低内存的消耗和加快BERT的训练速度，使用了一个self-supervisedloss计算句子之间的一致性。两种参数减少技术，使参数减少18倍，训练速度加快1.7倍。:factorizedembeddingparameter
qq_38317254·2022-11-19 13:38

解读ALBERT《A LITE BERT FOR SELF-SUPERVISED LEARNING OF LANGUAGE REPRESENTATIONS》

转载地址https://blog.csdn.net/weixin_37947156/article/details/101529943原文作者：sliderSun解读ALBERT《ALITEBERTFORSELF-SUPERVISEDLEARNINGOFLANGUAGEREPRESENTATIONS》中文预训练ALBERT模型：https://github.com/brightmart/alber
SurverDevin·2022-11-19 13:07

Raki的读paper小记：ALBERT: A LITE BERT FOR SELF-SUPERVISED LEARNING OF LANGUAGE REPRESENTATIONS

Abstract&Introduction&RelatedWork研究任务预训练语言模型已有方法和相关工作面临挑战越来越大的模型需要更多的计算资源和时间去训练创新思路因子化嵌入参数化跨层参数共享用SOP替换NSP实验结论sotaALBERT用了两个很重要的技术来减少参数规模因子化嵌入参数化。通过将大的词汇嵌入矩阵分解成两个小矩阵，我们将隐藏层的大小与词汇嵌入的大小分开。这种分离使得在不大幅增加词汇
爱睡觉的Raki·2022-11-19 13:58

论文阅读《ALBERT: A LITE BERT FOR SELF-SUPERVISED LEARNING OF LANGUAGE REPRESENTATIONS》

论文地址：《ALBERT:ALITEBERTFORSELF-SUPERVISEDLEARNINGOFLANGUAGEREPRESENTATIONS》文章目录论文阅读论文介绍FactorizedembeddingparameterizationCross-LayerParameterSharingSentence-OrderPrediciton(SOP)AddingData&RemoveDropou
Diobld·2022-11-19 13:57

论文翻译 ALBERT：A LITE BERT FOR SELF-SUPERVISED LEARNING OF LANGUAGE REPRESENTATIONS

论文翻译ALBERT：ALITEBERTFORSELF-SUPERVISEDLEARNINGOFLANGUAGEREPRESENTATIONSALITEBERTFORSELF-SUPERVISEDLEARNINGOFLANGUAGEREPRESENTATIONS小型BERT(自监督学习语言表征)ABSTRACT摘要1INTRODUCTION介绍2RELATEDWORK相关工作3THEELEMENT
Shmily~_~·2022-11-19 13:26

【论文阅读】AlBert: A Lite Bert For Self-Supervised Learning Of Language Representations

【论文阅读】AlBert:ALiteBertForSelf-SupervisedLearningOfLanguageRepresentations（语言表示自监督学习的简化版）前言BERT模型提出之后，在排行榜上产生了许多NLP任务的最新成果。但是，模型非常大，所需要的参数达到110M(Bert_base)和340M(Bert_large)，导致了普通的研究人员无法利用自身条件去训练这样庞大的模型
敷衍zgf·2022-11-19 13:26

Azure kinect （五）人体跟踪器报错解决，第一次成功运行（持续更新中）

上节说到，报以下的错误，以下提供两种解决方式，如有疑问，希望大家及时提出方式1：将AzureKinectBodyTrackingSDK\tools文件夹下的dnn_model_2_0_lite_op11
寻宇觅宙·2022-11-19 13:51

Quartus18.1 lite免费教育版下载及安装

目录一、下载1、首先注册intel官网账号2、进入下载界面找到Quartus18.1教育版3、下载项目二、安装一、下载intel官网:www.intel.cn1、首先注册intel官网账号随便在官网注册个账号，国内的邮箱也可以使用。2、进入下载界面找到Quartus18.1教育版注册好账号后，点击左上角的支持。进入下载界面。下滑此界面，找到英特尔FPGA。点击。找到如图所示软件版本。下滑进入下载选
chenyu128·2022-11-19 12:49

瑞芯微鸿蒙移植,鸿蒙内核liteos_a移植补丁-支持rk3126c rk3288 rv1126

补丁主要涉及四个目录：build/lite/kernel/liteos_a/drivers/hdf/lite/vendor/rockchip/1.build/lite/该目录修改添加新的product的编译支持
别蹭我的Wifi·2022-11-19 09:20

yolov2, yolov3对比要点总结

，更改class_num,前一层卷积num_output,yolov3层都做了什么https://github.com/eric612/MobileNet-YOLO/issues/123.yolov3lite
northeastsqure·2022-11-19 03:54

树莓派4B Ubuntu22.4本地编译Paddle-Lite 2.11

一、本地编译环境1、更新系统软件包目录sudoaptupdate&&sudoaptdist-upgrade-y另外扩展：（看个人需求，自动删除无效依赖包）sudoaptautoremove-y2、下载安装依赖库gccg++gitmakecmakewgetpython3python3-devpython3-pipunzipcurl（需要编译python2支持库，另外安装python、python-p
以奖代补·2022-11-19 03:56

使用myCobot 280机械臂校准OAK智能深度相机

本次校准使用的OAK相机是OAK-D-Lite，其他型号的双目OA
OAK中国_官方·2022-11-18 07:29

【首测】广角的OAK-1-W和OAK-1-Lite-W

国庆假期前，我们收到Luxonis的两款新样品OAK-1-W和OAK-1-Lite-W，这周我们测完了，效果还可以，迫不及待给大家分享一下！▌这两款特色是什么？
OAK中国_官方·2022-11-18 07:58

OpenCV CEO教你用OAK（一）：OAK和DepthAI入门

这是OAK智能深度相机编程专栏的第一篇文章，OAK-D与OAK-D-Lite都是3D人工智能相机。OpenCVCEO带你认识OAK智能深度相机查看OAK-D查看OAK-D-Lite什么是3D人工智能？
OAK中国_官方·2022-11-16 07:13

树莓派4B 安装Ubuntu 18.04 部署深度学习框架

树莓派4B安装Ubuntu18.04部署深度学习框架镜像下载写入镜像桌面设置远程控制SSHVNCNoMachine环境准备ROS安装python环境部署TensorflowLiteTensorFlow-Lite-Object-Detection-on-Android-and-Raspberry-Pi
Myliuxuwei·2022-11-15 11:53

YOLOv5-Lite 详解教程 | 嚼碎所有原理、训练自己数据集、TensorRT部署落地应有尽有...

YOLOv5Lite在YOLOv5的基础上进行一系列消融实验，使其更轻（Flops更小，内存占用更低，参数更少），更快（加入shufflechannel，yolov5head进行通道裁剪，在320的input_size
机器学习与AI生成创作·2022-11-15 11:47

spring--6--spring之ConfigurationClassPostProcessor源码

ConfigurationClassPostProcessor`源码解析1用途2`postProcessBeanDefinitionRegistry`2.1检查`beanDef`是否是一个配置类（`full`或`lite
蓝天白水·2022-11-15 10:42

论文阅读|LVT

LVT：具有增强自注意力的Lite视觉Transformer_Amusi（CVer）的博客-CSDN博客目录AbstractIntroductionRelatedWorkVisionTransformerCNN
xiaoweiyuya·2022-11-14 13:48

LVT：具有增强自注意力的Lite视觉Transformer

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达转载自：集智书童LiteVisionTransformerwithEnhancedSelf-Attention论文：https://arxiv.org/abs/2112.10809代码（将开源）：https://github.com/Chenglin-Yang/LVT尽管VisionTransformer的表示能力令人叹服，但目前
Amusi（CVer）·2022-11-14 13:11

mindspore::dataset::GetAffineTransform的输出与cv2的输出不同

C++Ascend310端测试核心代码#include#include#include"include/dataset/lite_cv/lite_mat.h"#includ
小乐快乐·2022-11-12 15:17

更灵活、更小巧，INDEMIND发布商用机器人AI Kit Lite

近日，INDEMIND正式发布商用机器人AIKitLite（轻量化平台），它是以成熟的INDEMIND商用机器人AIKit为基础，专为10-50kg级中小型机器人设计的机器人解决方案。该产品采用设备端系统+云端系统架构，分别在设备端提供了包含导AI算法、导航计算平台、双目惯性感知传感器、系统驱动MCU、电源管理、人机交互系统和在云端提供了包含业务管理、状态监控、调度管理、地图管理等各种软硬件服务，
INDEMIND·2022-11-10 07:40

OpenHarmony分布式软总线与设备认证模块总结

1总结此次OpenHarmony1.x源码分析涉及了分布式软总线（Lite版本）、设备认证（Lite版本）两个较大模块。
xjingxuan·2022-11-07 12:27

OpenHarmony 软总线lite 源码分析

文章目录软总线一、会话传输1.1、CreateSessionServer1.2、SendBytes二、设备发现2.1、发布服务2.1.1、wifi事件2.1.2、coap服务器2.2、软总线2.2.1、SelectSessionLoop2.2.2、WaitProcess2.2.3、OnConnectEvent2.2.4、OnDataEventAuthInterfaceOnDataReceivedO
killer-p·2022-11-07 11:52

SpringBoot底层注解

@Configuration详解基本使用Full模式和Lite模式示例：/***1、配置类里面使用@Bean标注在方法上给容器注册组件，默认也是单实例的*2、配置类本身也是组件*3、proxyBeanMethods
Cccccpg·2022-11-07 09:49

自动驾驶系列(二) - 路径规划五种算法简述及对比

CSDN首发、需要转载请联系博主如果文章对你有帮助，欢迎关注、点赞、收藏和订阅专栏哦文章目录一、引言二、算法综述1、算法介绍1.1Dijkstra算法1.2A*算法1.3D*算法1.4LPA*算法1.5D*Lite
同学来啦·2022-11-07 08:58
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