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Linux
RegNet
Scaled-YOLOv4: Scaling Cross Stage Partial Network 论文笔记
二、Direction作者发现在
RegNet
中,CNN最优的深度为60左右,且当bottlene
Tianchao龙虾
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2023-11-04 20:37
2D目标检测论文笔记
神经网络
深度学习
第48步 深度学习图像识别:
RegNet
建模(Pytorch)
RegNet
的核心理念是网络的深度(Depth)、宽度(Width)以及每层的时间/空间分辨率(Resolution)之间存在某种规律性的关系。通过系统地研究这
Jet4505
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2023-07-14 07:34
《100
Steps
to
Get
ML》—JET学习笔记
深度学习
pytorch
人工智能
图像识别
RegNet
G-GhostNet(IJCV 2022)原理与代码解析
GhostNetsonHeterogeneousDevicesviaCheapOperationscode:https://github.com/huawei-noah/Efficient-AI-Backbones/blob/master/g_ghost_pytorch/g_ghost_
regnet
.py
00000cj
·
2023-06-10 19:55
Lightweight
Backbone
轻量模型
深度学习
计算机视觉
ghostnet
Tesla技术方案深度剖析:自动标注/感知定位/决策规划/场景重建/场景仿真/数据引擎
摘要:特斯拉采用的是
RegNet
,相比于ResNet进行了更高一层的抽象,解决了NAS搜索设计空间(将卷积、池化等模块:连接组合/训练评估/选最优)固定、无法创建新模块的弊端,可以创建新颖的设计空间范式
yessunday
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2023-04-10 13:58
智能汽车
智慧交通
交通物流
图形渲染
汽车
计算机视觉
chainer-图像分类-
RegNet
代码重构【附源码】
文章目录前言代码实现调用方式前言本文基于chainer实现
RegNet
网络结构,并基于torch的结构方式构建chainer版的,并计算
RegNet
的参数量。
爱学习的广东仔
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2023-01-15 10:03
深度学习-chainer
分类
重构
python
chainer
regnet
RegNet
——颠覆常规神经网络认知的卷积神经网络(网络结构详解+详细注释代码+核心思想讲解)——pytorch实现
RegNet
的博客的准备我可谓是话费了很多的时间,参考了诸多大佬的资料,主要是网上对于这个网络的讲解有点少,毕竟这个网络很新。
小馨馨的小翟
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2023-01-03 06:49
深度学习
卷积神经网络
神经网络
cnn
深度学习
测量模型不确定性的两种简单方法
它们都相对容易理解和实现,都可以很容易地应用于任何现有的卷积神经网络架构(例如ResNet、VGG、
RegNet
等)。
woshicver
·
2023-01-02 09:40
神经网络
python
机器学习
人工智能
深度学习
保姆级使用PyTorch训练与评估自己的
RegNet
网络教程
文章目录前言0.环境搭建&快速开始1.数据集制作1.1标签文件制作1.2数据集划分1.3数据集信息文件制作2.修改参数文件3.训练4.评估5.其他教程前言项目地址:https://github.com/Fafa-DL/Awesome-Backbones操作教程:https://www.bilibili.com/video/BV1SY411P7NdRegNet原论文:点我跳转如果你以为该仓库仅支持训
啥都生
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2022-12-31 10:00
图像分类
人工智能
计算机视觉
图像处理
神经网络
深度学习
知识蒸馏DEiT算法实战:使用
RegNet
蒸馏DEiT模型
文章目录摘要最终结论项目结构模型和lossmodel.py代码losses.py代码训练Teacher模型步骤导入需要的库定义训练和验证函数定义全局参数图像预处理与增强读取数据设置模型和Loss学生网络步骤导入需要的库定义训练和验证函数定义全局参数图像预处理与增强读取数据设置模型和Loss蒸馏学生网络步骤导入需要的库定义训练和验证函数定义全局参数图像预处理与增强读取数据设置模型和Loss结果比对总
AI浩
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2022-12-30 00:54
知识蒸馏
算法
深度学习
自然语言处理
GPU端吊打
RegNet
、EfficientNet的强悍担当:GENet
不同于之前的MobileNet、EfficientNet以及
RegNet
等网络采用相同的模块构建整个网络,该文对不同阶段的模块进行分析并得出这样的结论:在网络的low-level阶段采用Basic
喜欢打酱油的老鸟
·
2022-12-22 20:28
人工智能
regnet
学习
RegnetRegNet网络结构与搭建_霹雳吧啦Wz-CSDN博客目录前言设计设计空间
RegNet
网络结构详解
RegNet
结构框架RegNetblock详解RegNetX模型详细参数RegNetY模型详细参数前言原论文名称
zbzckaiA
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2022-12-22 20:28
神经网络
算法实现
自动驾驶
深度学习
机器学习
详解何恺明团队最新作品:源于Facebook AI的
RegNet
2020-06-1814:50:24机器之心转载来源:计算机视觉研究院作者:Edison_G前段时间,何恺明组的研究者提出了一种新的网络设计范式。与以往研究不同,他们没有专注于设计单个网络实例,而是设计出了参数化网络群的网络设计空间。这种新的网络设计范式综合了手工设计网络和神经架构搜索(NAS)的优点。在类似的条件下,他们设计出的网络超越了当前表现最佳的EfficientNet模型,在GPU上实现
喜欢打酱油的老鸟
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2022-12-22 20:57
人工智能
何恺明团队最新力作
RegNet
:超越EfficientNet,GPU上提速5倍,这是网络设计新范式 | CVPR 2020...
嗯,熟悉的Ross,熟悉的何恺明,他们带来全新的——
RegNet
。不仅网络设计范式与当前主流“背道而驰”:简单、易理解的模型,也可以hold住高计算量。
人工智能与算法学习
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2022-12-22 20:27
RegNet
网络结构与搭建
DesignSpaceAnyNetX(C)DesignSpaceAnyNetX(D)DesignSpaceAnyNetX(E)DesignSpaceRegNetDesignSpaceRegNet网络结构详解
RegNet
太阳花的小绿豆
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2022-12-22 19:55
深度学习
RegNet
EfficientNet
深度学习
人工智能
分类网络
CNN卷积神经网络之
RegNet
CNN卷积神经网络之
RegNet
前言设计思路AnyNet设计空间网络结构实验结果消融实验结论前言《DesigningNetworkDesignSpaces》论文地址:https://arxiv.org/
球场书生
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2022-12-22 19:55
CNN卷积神经网络
cnn
深度学习
神经网络
【第60篇】
RegNet
:设计网络设计空间
文章目录摘要1.介绍2.相关工作3.设计空间设计3.1.设计空间设计的工具3.2.AnyNet设计空间3.3.
RegNet
设计空间3.4.设计空间概化4.分析RegNetX设计空间5.与现有网络的比较5.1
AI浩
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2022-12-22 19:48
图像分类
高质量人类CV论文翻译
网络
深度学习
神经网络
yolov5 多个 backbone版本的仓库
https://github.com/rglkt/yolov5-with-more-backbone目前懒人集成了mobileNet、
regNet
、efficientNet。
rglkt
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2022-12-08 12:28
人工智能
大数据
深度学习常用的backbone有哪些
深度学习中常用的backbone有resnet系列(resnet的各种变体)、NAS网络系列(
RegNet
)、Mobilenet系列、Darknet系列、HRNet系列、Transformer系列和ConvNeXt
万里鹏程转瞬至
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2022-12-02 10:47
深度学习500问
深度学习
人工智能
计算机视觉
G-Ghost-
RegNet
实战:使用G-Ghost-
RegNet
实现图像分类任务(一)
文章目录摘要安装包安装timm数据增强Cutout和MixupEMA导入g_ghost_
regnet
.py文件项目结构计算mean和std生成数据集摘要论文地址:https://arxiv.org/abs
AI浩
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2022-11-29 11:37
图像分类
分类
深度学习
人工智能
玩转CIFAR10—Pytorch复现LeNet,AlexNet,VGG,GoogLeNet,MobileNet,ResNet,DenseNet,Vision Transformer等模型(持续更新)
玩转CIFAR102021.12.30更新:DPNIntroduction本文使用pytorch框架,复现了LeNet,AlexNet,VGG,GoogLeNet,ResNet,ResNeXt,
RegNet
背着代码的蜗牛
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2022-11-26 10:25
机器学习
笔记
pytorch
cifar10
卷积神经网络
transformer
深度学习
Facebook提出DeiT:通过注意力来训练数据高效的图像Transformer和蒸馏
优于ViT、
RegNet
和ResNet等,代码刚刚开源!
Amusi(CVer)
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2022-11-15 11:14
Transformer
计算机视觉论文速递
backbone
深度学习
人工智能
机器学习
计算机视觉
卷积
『paddle』paddleclas 学习笔记:分类预训练模型选择
ResNet及其Vd系列移动端系列SEResNeXt与Res2Net系列DPN与DenseNet系列HRNet系列Inception系列EfficientNet与ResNeXt101_wsl系列ResNeSt与
RegNet
libo-coder
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2022-10-31 03:57
深度学习框架
paddlepaddle
Yolov5网络修改教程(将backbone修改为EfficientNet、MobileNet3、
RegNet
等)
在我的本科毕业论文中,我使用了Yolov5,并尝试对其更改。可以对Yolov5进行一定程度的定制化修改,例如更轻量级的Yolov5-MobileNetv3或者比Yolov5s更好的(存疑,没有跑过大数据集,可自己实验)Yolov5-EfficientNet。首先在修改之前,先看Yolov5的网络结构。整体看起来很复杂,但是不用慌张,本篇文章的主要修改处Backbone(特征提取网络)可以抽象为只有
rglkt
·
2022-06-30 07:21
深度学习
计算机视觉
人工智能
YOLOv5
关于ResNet50的解读
说起ResNet必然要提起He大佬,这真是神一样的存在,这不,不久前又有新的突破
RegNet
,真是厉害啊。
VideoRec
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2020-09-17 03:48
imagednn
ResNet
residual
tf/keras
【论文笔记】
RegNet
:人工合成位移向量场的3D医学图像配准网络
文章提出了一个使用人工位移向量场(DVF)进行训练的有监督非刚性图像配准网络
RegNet
,并提出了人工生成DVF的方法。一、相关工作使用传统的相似性标准的一个缺点
棉花糖灬
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2020-09-11 18:27
医学图像处理
RegNet
医学图像处理
人工合成位移场
regnet
RegNetPytorchimplementationofnetworkdesignparadigmdescribedinthepaper"DesigningNetworkDesignSpaces"https://github.com/signatrix/regnetNotTotallyAccurate[
RegNet
ShellCollector
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2020-08-19 02:21
深度学习
RegNet
: Designing Network Design Spaces
Designingnetworkdesignspaces是何凯明团队最近推出的一篇论文,目的是在探索网络搜索空间的设计。本论文和EfficientNet一样,也是假定网络的基本模块是不变的,不会去搜索基本模块的操作。文章中以残差bottleneck为基本模块,研究模块中bottleneck比例系数和group个数、以及每个stage的通道数和深度之间的设计,并逐步减小搜索空间的范围,最终得到一个小
EntropyNeg
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2020-08-03 04:25
AutoML
Deep
Learning
【网络设计_
RegNet
】Designing Network Design Spaces_2020
文章目录Abstract1、introduction2、Relatedwork3、DesignSpaceDesign3.1ToolsforDesignSpaceDesign3.2TheAnyNetDesignSpace3.3.TheRegNetDesignSpace4、AnalyzingtheRegNetXDesignSpace5、实验5.1SOTAcomparison:MobileRegime5
呆呆的猫
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2020-08-03 00:34
目标检测专题
何恺明团队最新力作
RegNet
:超越EfficientNet,GPU上提速5倍,这是网络设计新范式 | CVPR 2020...
嗯,熟悉的Ross,熟悉的何恺明,他们带来全新的——
RegNet
。不仅网络设计范式与当前主流“背道而驰”:简单、易理解的模型,也可以hold住高计算量。
QbitAl
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2020-08-02 22:10
本周AI热点回顾:何恺明
RegNet
超越EfficientNet、数学难题“abc猜想”封印终被开启、微软麻将 AI 论文发布...
01何恺明团队最新力作
RegNet
:超越EfficientNet,GPU上提速5倍还是熟悉的团队,还是熟悉的署名,FacebookAI实验室,推陈出新挑战新的网络设计范式。
飞桨PaddlePaddle
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2020-08-02 22:27
【论文阅读】
RegNet
-Designing Network Design Space
文章目录1.动机2.方法2.1网络基本结构2.2从AnyNetA到AnyNetE2.3
RegNet
3.总结4.没有理解透的点1.动机 当前设计网络结构的方法大部分是基于手工的,即通过做实验来确定相对最优的网结构
kabuto_hui
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2020-08-02 20:34
论文阅读
近期需要观看
mp.weixin.qq.com/s/xM6YTRUx3XNamQP6g9B0Dw2.JSNet:3D点云的联合实例和语义分割https://mp.weixin.qq.com/s/Dm2GchIX8fdHjKbYgGoHOA3.
RegNet
zhiwen1225
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2020-07-15 12:24
RegNet
论文阅读笔记
1.解决问题现有的配准方法中,雅可比矩阵的计算常常是采用数值计算,只利用了邻域的像素信息,使得优化对初始值的设定十分敏感。为了解决这一问题,这篇文章提出了一个基于两张图像特征图的雅可比矩阵学习网络,来增大收敛范围,增加配准网络的性能。2.创新点提出一个基于两张图像特征图的雅可比矩阵学习网络,增大收敛范围,增加准确度和鲁棒性。3.重点1.采用特征矩阵误差来代替光度误差,特征矩阵误差比光度误差更平滑,
heiyaheiya
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2020-07-09 16:03
论文阅读
Paper:2020年3月30日何恺明团队最新算法
RegNet
—来自Facebook AI研究院《Designing Network Design Spaces》的翻译与解读
Paper:2020年3月30日何恺明团队最新算法
RegNet
—来自FacebookAI研究院《DesigningNetworkDesignSpaces》的翻译与解读导读:卧槽,卧槽,卧槽!
一个处女座的程序猿
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2020-07-08 01:09
CV
DL
【CVPR2020】何恺明团队最新力作
RegNet
:超越EfficientNet
作者:丶favor链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/122557226本文转载自知乎,作者已授权,未经许可请勿二次转载。statistics大法好,DL不是statistics,因为DL不如statistics。基本全文从统计学的角度解释了怎么设计网络搜索空间好,哪些要素是有用的,其s全面以及宽度广度都令人瞠目结舌,绝对的2020年巅峰大作!首先放结论,下面每个结论随
woshicver
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2020-06-29 20:54
苏梅行1
九天定了两家酒店,chawengregent和leMeridien,总体来说都不错,
regnet
的服务比较好,LM的硬件略胜一筹,不多话,有图有真相。
jinma001
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2019-12-14 06:42
使用GAN实现可变形医学图像配准DEFORMABLE MEDICAL IMAGE REGISTRATION USING GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS
前人工作:Sokootiet.al.[6]提出
RegNet
,它使用经过模拟变形训练的CNNs为一对单一模态图像生成位移向量场。
一只大南瓜
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2019-09-29 16:38
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