NASNet

NASNet : Google Brain经典作，改造搜索空间，性能全面超越人工网络，继续领跑NAS领域 | CVPR 2018

论文将搜索空间从整体网络转化为卷积单元(cell)，再按照设定堆叠成新的网络家族NASNet。
VincentTeddy·2023-09-12 18:31

PNAS：渐进式神经网络搜索，准确率预测，21倍加速 | ECCV2018

论文将核心放在搜索加速方面，基于NASNet，提出渐进式的PNAS搜索策略以及通过代理函数直接预测网络的准确率，极大地优化搜索逻辑，能够在搜索到相同性能的前提下，将搜索消耗降低21倍之多 来源：【晓飞的算法工程笔记
VincentTeddy·2023-09-06 00:30

神经网络结构搜索 NAS

文章目录【NAS：NeuralArchitectureSearchwithReinforcementLearning】【NASNet：LearningTransferableArchitecturesforScalableImageRecognition
今天刷leetcode了吗·2023-06-15 12:10

深度学习实战37-NASNet(具有自动搜索能力的神经网络模型)的搭建与实战应用

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习实战37-NASNet(具有自动搜索能力的神经网络模型)的搭建与实战应用，NASNet是由GoogleBrain团队开发的一种具有自动搜索能力的神经网络模型
微学AI·2023-06-12 00:43

【神经网络架构搜索】ProxylessNAS直接在ImageNet上搜索

相比于同期算法NASNet、MnasNet等，搜索代价降低了200倍。
pprpp·2023-02-17 04:00

OpenMMLabAI实战营2 图像分类基础笔记

加层不如不加（反直觉）(同一层不同大小的卷积核)ResNet残差网络跨层连接5级结构basicblock->bottleneckblock解释等同多模型集成使损失函数曲面更光滑借助强化学习搜索表现最佳的网络NASNet
披着影子的狼·2023-02-05 07:00

第二节课笔记

传统图像分类算法基于深度学习的图像分类算法AlexNet-VGG-GoogLeNet精度退化问题-引入残差-ResNet神经结构搜索-NASNet等Transformer-ViT-SwinTransformer
jiumozhi345·2023-02-04 07:43

深度学习—常见的神经网络结构

一、卷积神经网络结构常见的卷积神经网络结构：服务器上：LeNet、AlexNet、VGG、InceptionV1-V4、Inception-ResNet、ResNet手机上：SqueezNet、NASNet
小虾仁芜湖·2023-02-02 03:00

知识碎片

id=r1Ue8Hcxg¬eId=rJ0FDEw4xaussetg/nasnet.pytorchEN10/NASNetdhruvramani/Neural-Architecture-Search-with-RLnutszebra
weixin_34072637·2023-01-28 08:56

几个流行框架

id=r1Ue8Hcxg¬eId=rJ0FDEw4xaussetg/nasnet.pytorchEN10/NASNetdhruvramani/Neural-Architecture-Search-with-RLnutszebra
weixin_30652879·2023-01-28 08:26

NASNet：Learning Transferable Architectures for Scalable Image Recognition

LearningTransferableArchitecturesforScalableImageRecognition在NAS论文的基础上进行改善；controller不再预测CNN的Layer参数，而是用来预测Cell里block的参数(cell与block定义解释见第3节)；发表时间：[Submittedon21Jul2017(v1),lastrevised11Apr2018(thisver
不存在的c·2023-01-13 22:16

Dropout 和 Drop Path

dropout是一种正则化的方法【前言】DropPath是NAS中常用到的一种正则化方法，由于网络训练的过程中常常是动态的，DropPath就成了一个不错的正则化工具，在FractalNet、NASNet
LemonShy在搬砖·2023-01-01 12:24

NASNet论文详解

NASNet，论文的全名叫做LearningTransferableArchitecturesforScalableImageRecognition.这一篇论文是对神经网络架构搜索开篇之作NAS的集成和发展
EntropyNeg·2022-12-19 17:32

物体检测学习笔记

一些对各个领域都有促进作用的基础网络VGG,DenseNet,ResNet,NASNet,MobileNet,SqueezeNet,ShuffleNet物体检测注明的网络，FasterR-CNN,SSD
张铁通·2022-12-19 00:39

resnet50/InceptionV3/Xception/mobileNet/InceptionResNetV2/NASnet/DenseNet等tensorflow预训练权重下载

vgg16/vgg19/resnet50/InceptionV3/Xception/mobileNet/InceptionResNetV2/NASnet/DenseNet等模型权重文件下载地址：https
weixin_38324954·2022-12-08 17:15

【神经网络架构搜索】ProxylessNAS直接在ImageNet上搜索

相比于同期算法NASNet、MnasNet等，搜索代价降低了200倍。
*pprp*·2022-12-04 14:43

轻量化网络 Mobilenet V1/V2/V3 学习记录

逆残差3.3整体结构4.MobilenetV34.1SEattention4.2Switch激活函数5.MobilenetV3代码2016年直至现在，业内提出了SqueezeNet、ShuffleNet、NasNet
惊鸿落-Capricorn·2022-11-22 16:21

【NAS工具箱】Drop Path介绍+Dropout回顾

【前言】DropPath是NAS中常用到的一种正则化方法，由于网络训练的过程中常常是动态的，DropPath就成了一个不错的正则化工具，在FractalNet、NASNet等都有广泛使用。
*pprp*·2022-11-20 04:08

轻量级神经网络算法系列文章-MobileNet v3

4.轻量级神经网络算法目录轻量级神经网络算法4.1各轻量级神经网络算法总结对比4.2SqueezeNet4.3DenseNet4.4Xception4.5MobileNetv14.6IGCV4.7NASNet4.8CondenseNet4.9PNASNet4.10SENet4.11ShuffleNetv14.12MobileNetv24.13AmoebaNet4.14IGCV24.15IGCV34
Mr.小梅·2022-08-31 19:26

轻量级神经网络算法系列文章-ShuffleNet v1

4.轻量级神经网络算法目录轻量级神经网络算法4.1各轻量级神经网络算法总结对比4.2SqueezeNet4.3DenseNet4.4Xception4.5MobileNetv14.6IGCV4.7NASNet4.8CondenseNet4.9PNASNet4.10SENet4.11ShuffleNetv14.12MobileNetv24.13AmoebaNet4.14IGCV24.15IGCV34
Mr.小梅·2022-08-31 19:26

轻量级神经网络算法-MobileNet v1

4.轻量级神经网络算法目录轻量级神经网络算法4.1各轻量级神经网络算法总结对比4.2SqueezeNet4.3DenseNet4.4Xception4.5MobileNetv14.6IGCV4.7NASNet4.8CondenseNet4.9PNASNet4.10SENet4.11ShuffleNetv14.12MobileNetv24.13AmoebaNet4.14IGCV24.15IGCV34
Mr.小梅·2022-08-31 19:55

轻量级神经网络算法-SqueezeNet

4.轻量级神经网络算法目录轻量级神经网络算法4.1各轻量级神经网络算法总结对比4.2SqueezeNet4.3DenseNet4.4Xception4.5MobileNetv14.6IGCV4.7NASNet4.8CondenseNet4.9PNASNet4.10SENet4.11ShuffleNetv14.12MobileNetv24.13AmoebaNet4.14IGCV24.15IGCV34
Mr.小梅·2022-08-31 19:55

轻量级神经网络算法系列文章-MobileNet v2

4.轻量级神经网络算法目录轻量级神经网络算法4.1各轻量级神经网络算法总结对比4.2SqueezeNet4.3DenseNet4.4Xception4.5MobileNetv14.6IGCV4.7NASNet4.8CondenseNet4.9PNASNet4.10SENet4.11ShuffleNetv14.12MobileNetv24.13AmoebaNet4.14IGCV24.15IGCV34
Mr.小梅·2022-08-31 19:55

轻量级神经网络算法-总结对比

4.轻量级神经网络算法目录轻量级神经网络算法4.1各轻量级神经网络算法总结对比4.2SqueezeNet4.3DenseNet4.4Xception4.5MobileNetv14.6IGCV4.7NASNet4.8CondenseNet4.9PNASNet4.10SENet4.11ShuffleNetv14.12MobileNetv24.13AmoebaNet4.14IGCV24.15IGCV34
Mr.小梅·2022-08-31 19:24

轻量级神经网络算法系列文章-ShuffleNet v2

4.轻量级神经网络算法目录轻量级神经网络算法4.1各轻量级神经网络算法总结对比4.2SqueezeNet4.3DenseNet4.4Xception4.5MobileNetv14.6IGCV4.7NASNet4.8CondenseNet4.9PNASNet4.10SENet4.11ShuffleNetv14.12MobileNetv24.13AmoebaNet4.14IGCV24.15IGCV34
Mr.小梅·2022-08-31 19:51

轻量级网络——MobileNetV1～V3

So，业内提出了SqueezeNet、ShuffleNet、NasNet、MnasNet以及MobileNet等轻量级网络模型。这些模型使移动终端、嵌入式设备运行神经网络模型成为可能。
Y.Z.Y.·2022-03-01 07:27

【嵌入式AI部署】轻量化神经网络精述--MobileNet V1-3、ShuffleNet V1-2、NasNet

原文链接：【嵌入式AI部署&基础网络篇】轻量化神经网络精述--MobileNetV1-3、ShuffleNetV1-2、NasNet深度神经网络模型被广泛应用在图像分类、物体检测等机器视觉任务中，并取得了巨大成功
诸葛灬孔暗·2022-02-21 07:29

【系列学习】5.1 快速训练分类模型 —— tf工程化项目实战

我们使用NASNet预训练模型微调一个二分类模型来识别图像性别。
selfAttention菇·2021-11-16 19:47

卷积神经网络和迁移学习的pytorch实现

卷积神经网络和迁移学习1查看和下载常见CNN预训练模型的方法（AlexNet、GooLeNet、DenseNet、VGG、ResNet、NASNet、MobileNet、SqueezeNet等）（1）使用
ajiujiujiu·2021-04-29 21:50

AmoebaNet：经费在燃烧，谷歌提出基于aging evolution的神经网络搜索 | AAAI 2019

论文提出agingevolution，一个锦标赛选择的变种来优化进化算法，在NASNet搜索空间上，对比强化学习和随机搜索，该算法足够简洁，而且能够更快地搜索到更高质量的模型，论文搜索出的AmoebaNet-A
VincentLee·2021-01-20 17:13

深度学习 机器视觉 经典卷积神经网络 Tensorflow2.0 keras.applications

最近在学习深度学习时发现各类经典网络成为高频词，比如AlexNet、VGG、GoogLeNet、Inception、Xception、ResNet、MobileNet、SENet、CBAM、DenseNet、NASNet
老光头_ME2CS·2020-09-11 21:43

秒懂系列——轻量级神经网络之MobileNet

轻量级神经网络业内提出了SqueezeNet、ShuffleNet、NasNet、MnasNet、MobileNet以及EfficientNet等轻量级网络模型。本文主要介绍MobileNet。
聊北辰同学·2020-08-23 10:30

总结近期CNN模型的发展(一)

PyTorch训练了最近在图像分类上state-of-the-art的CNN模型,正好在文章中总结如下:ResNet[1,2]WideResNet[3]ResNeXt[4]DenseNet[5]DPNet[9]NASNet
yujunseu·2020-08-20 02:16

NASNet

最近在看NASNet，但是NASNet是基于NAS来的，于是还得先看NAS的论文，学习过程中看到几篇好的文章，mark下论文笔记NASNAS综述NAS详解NASNet论文理解NASNet详解解读NASNetNASNetNASNet
Andyato0520·2020-08-20 02:36

必看总结！深度学习时代您应该阅读的10篇文章了解图像分类！

AlexNet2014年：VGG2014年：GoogLeNet2015年：BatchNormalization2015年：ResNet2016年：Xception2017年：MobileNet2017年：NASNet2019
SophiaCV·2020-08-18 13:03

从VGG到NASNet，一文概览图像分类网络

关键概念虽然计算机视觉研究者们采取的方法各不相同，但是大体而言，他们的实验设置有着如下的趋势。本文将讨论如何进行图像预处理，数据增强用于哪类数据，优化机制以及输出层的实现方法。预处理通常而言，我们会计算训练集图像的平均像素值，将其从图像中减去。请注意，在keras环境下使用这些模型时考虑预处理方法很重要。计算机视觉模型不同，Keras的「预处理」也不同。数据增强图像分类的数据集非常大。尽管如此，依
视觉一只白·2020-08-17 10:29

【NasNet】《Learning Transferable Architectures for Scalable Image Recognition》

CVPR-2018文章目录1BackgroundandMotivation2Advantages/Contributions3Method4Experiments4.1Datasets4.2CIFAR-104.3ImageNet4.4COCO4.5Efficiencyofarchitecturesearchmethods5Conclusion（own）1BackgroundandMotivatio
bryant_meng·2020-08-17 08:51

Learning Transferable Architectures for Scalable Image Recognition

这项工作的关键贡献是设计了一个新的搜索空间（我们称之为“NASNet搜索空间”），它可以实现可转移性。在我们的实验中，我们在CIFAR-10数据集上搜索最佳卷积层（或
铿锵的玫瑰·2020-08-17 07:39

《Learning Transferable Architectures for Scalable Image Recognition》论文阅读笔记

NASNet 这篇文章出自GoogleBrain，是对他们之前发表在ICLR2017的论文《NeuralArchitectureSearchwithReinforcementLearning》的改进，而这篇文章则发表在了
JR_Chan·2020-08-17 07:33

NASNet:Learning Transferable Architectures for Scalable Image Recognition 学习可伸缩的图像识别的可转移架构

这项工作的关键贡献是一个新的搜索空间(称之为“NASNet搜索空间”)的设计，它支持可转移性。实验中，在CIFAR-10数据集上搜索最佳的卷积层(或“单元”)，然后将这个单
Ethiopia1024·2020-08-17 07:18

计算机视觉学习及Google的autom的NasNet

第一讲课题介绍/Introduction1.主要研究问题2.开源库介绍（OpenCV，Caffe，Theano，Tensorflow，Torch等）3.应用案例：基于Python语言的OpenCV库配置第二讲图像数据处理/ImageDataProcessing1.空域分析及变换（Sobel，拉普拉斯，高斯，中值等）2.频域分析及变换（Fourier&WaveletTransform）3.模板匹配，
adamBug391·2020-07-29 02:03

ENAS--Efficient Neural Architecture Search via Parameter Sharing(论文笔记)

使用生成的网络结构NASNet，在PTB数据集取得了55.8%的测试错误率，在cifar10上取得了2.89%的测试错误率。
_天明_·2020-07-28 06:58

论文笔记系列-Efficient Neural Architecture Search via Parameter Sharing

在PennTreebank数据集上，ENAS实现了55.8的测试困惑度；在CIFAR-10数据集上，其测试误差达到了2.89%，与NASNet不相上下（2.65%
aiwanghuan5017·2020-07-27 11:37

练习题︱图像分割与识别——UNet网络练习案例（两则）

在用Faster-RCNN（基于NasNet）定位+UNet-like架构的分割，来做他们数据众包图像分割方向的主动学习，当时没有使用Mask-RCNN，因为靠近物体边缘的分割质量很低（终
悟乙己·2020-07-11 23:52

[paper] Bags of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks

随着深度学习的发展，不断有新的网络结构被提出，例如VGG,NiN,Inception,Resnet,DenseNet,NASNet等。伴随着新的网络结构的诞生，分类准确率也在不断上升。
四月晴·2020-07-05 12:57

经典再读 | NASNet：神经架构搜索网络在图像分类中的表现

而这篇文章将对GoogleBrain发布的NASNet进行介绍。NASNet在CVPR2018发表，至今已经有超过400次引用。在神经架构搜索中，作者在较小的数据集上对神经
AI科技大本营·2020-07-04 14:33

NASNet学习笔记

NASNet总结论文：《LearningTransferableArchitecturesforScalableImageRecognition》注  先啥都不说，看看论文的实验结果，图1和图2是NASNet
穿越5极限·2020-06-30 02:50

Automl综述

AutoMLAutoML综述AutoML的定义一个现有AutoML方法的通用框架高级AutoML技术AutoML的几个应用实例Auto-SKLearn:NASNet:ExploreKitAotoML的4
twilight_cc·2020-06-29 10:41

【源码】用于NASNet移动网络的深度学习工具箱模型

NasNet-MobileisapretrainedmodelthathasbeentrainedonasubsetoftheImageNetdatabase.该模型已经接受了超过一百万张图像的训练，可以将图像分为
梅花香——苦寒来·2020-06-29 06:02

NASNet

本论文的主要解决的问题在Nas的论文中，我们针对的数据集是小数据集CIFAR-10，当数据集很大的时候我们需要的开销很大，于是针对大数据集，本论文提出了一种新的搜索空间，命名为‘NASNet’，它更具有灵活性
Zrf@·2020-06-29 02:32
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