bn

YOLOV2学习与总结

目录1.精度提升1.1BN（BatchNormalization）1.2高分辨率训练1.3引入Anchor机制1.4尺度聚类1.5位置预测1.6多尺度训练2.速
开心的饲养员·2022-09-30 07:23

Vim打开多个文件

在vim下可以打开多个文件：vimfileAfileBfileC:bn切换到下一个文件或者n:bp切换到上一个文件或者N:split上下切分窗口，以显示多个文件:vsplit左右切分窗口，以显示多个文件
蒜香百灵鸟·2022-09-28 00:18

nginx-阶段一(安装&负载均衡)

sudoyum-yinstallopensslopenssl-develpcrepcre-develzlibzlib-develgccgcc-c++解压安装包链接：https://pan.baidu.com/s/1r3hiU-9vj1kbx0vg9BN_Xg
顶尖高手养成计划·2022-09-26 20:03

【目标检测】-----YOLOV5网络结构详解

=2)替换Focus.SPPF代替SPP，并且将SPPF放在主干最后一层.主干中的C3层重复次数从9次减小到6次.主干中最后一个C3层引入shortcut1.CBL模块网络中的标准卷积层，有2D卷积+BN
小飞龙程序员·2022-09-25 18:03

【枚举】AcWing 1236. 递增三元组

前缀和解题思路代码复杂度分析：方法四：双指针解题思路代码复杂度分析题目描述给定三个整数数组A=[A1,A2,…AN],A=[A_1,A_2,…A_N],A=[A1,A2,…AN],B=[B1,B2,…BN
lele_ne·2022-09-24 11:46

深度学习之 BN（Batch Normalization）批归一化

从字面意思看来BatchNormalization（简称BN）就是对每一批数据进行归一化，确实如此，对于训练中某一个batch的数据{x1,x2,…,xn}，注意这个数据是可以输入也可以是网络中间的某一层输出
彭祥.·2022-09-23 10:54

【目标检测-YOLO】YOLOv4（第一篇）

BN速收敛，残差解退化。
理心炼丹·2022-09-22 11:38

猿创征文｜Text to image论文精读SD-GAN：文本到图像生成的语义分解Semantics Disentangling for Text-to-Image Generation

三、条件批量归一化（CBN）四、基于语义分解的生成对抗网络SD-GAN4.1、网络结构4.2、具有对比损失的孪生结构4.3、语义条件批量归一化（SCBN）4.3.1、批量归一化（BN）4.3.2、条件批量归一化
中杯可乐多加冰·2022-09-21 07:01

【Vue3-Vite2】/node_modules/bn.js/lib/bn.js‘ does not provide an export named ‘default‘

node.js-TransformingUMDmodulestoESmodulesinRollupJS("TherequestedmoduleXdoesnotprovideanexportnamed'default'")-StackOverflow基于Vite2编译Vue3项目,在开发以太坊库【ethers】时报错：UncaughtSyntaxError:Therequestedmodule'/n
比特币爱好者007·2022-09-20 15:01

DeformConv

__init__()self.actf=nn.Sequential(nn.BatchNorm2d(cho,momentum=BN_MOMENTUM),nn.ReLU(inplace=True))self.conv
浪子私房菜·2022-09-17 07:21

共轭梯度法python实现

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassconjugate_gradient_method():"""共轭梯度法：A是n阶对称正定矩阵输入：A:系数矩阵b：b就是bn
定睛一看·2022-09-13 07:59

ARC127 Sum of Min of Xor

题目大意给定数组{An}\{A_n\}{An}和{Bn}\{B_n\}{Bn}，求∑1≤i#include#definelllonglongusingnamespacestd;voidread(int&
doctorZ_·2022-09-07 20:37

6.给定自然数n,确定满足下述关系的最小的数s,s可表示为两对不同自然数n次方之和,找出最小的数s,使得: s＝an + bn =cn + dn

题目要求如下：分析如下：1.定义一个链表，从大到小放入s，先行后列进行计算，然后再逐次插入链表，插入的过程中，与每个数做判断2.若大于后一个数，小于前一个数则直接插入3.直至出现相等的情况，则找到最小s，程序结束代码如下：#includeusingnamespacestd;//定义一个链表，从大到小放入s，先行后列进行计算，然后再逐次插入链表，插入的过程中，与每个数做判断//若大于后一个数，小于前
豆豆豆豆芽·2022-09-07 14:30

【2022】计算机视觉算法岗面试题目和复习知识点汇总

计算机视觉算法岗面试题目和复习知识点汇总1、讲一下BN、LN、IN、GN这几种归一化方法2、为什么Transformer需要进行Multi-headAttention3、讲一下selfattention
BIT可达鸭·2022-09-05 07:44

YOLO系列之yolov2解读（2）

文章目录说明改进说明以下为个人对于v2版本的总结论文参考：https://arxiv.org/pdf/1612.08242.pdf改进yolov1存在无法检测多物体的问题yolov2引入了许多东西去除了全连接层和dropuot，用BN
MioeC·2022-08-31 07:52

计算机视觉+深度学习面试笔试题整理

1.BN层的原理和作用？讲解BN之前，我们需要了解BN是怎么被提出的。在机器学习领域，数据分布是很重要的概念。
fpga和matlab·2022-08-26 17:08

【转】 cs231n学习笔记-激活函数-BN-参数优化

1.机器学习流程简介1）一次性设置（Onetimesetup）-激活函数（Activationfunctions）-数据预处理（DataPreprocessing）-权重初始化（WeightInitialization）-正则化（Regularization：避免过拟合的一种技术）-梯度检查（Gradientchecking）2）动态训练（Trainingdynamics）-跟踪学习过程（Baby
Vincent_zbt·2022-08-22 07:30

【ACWing】273. 分级（配数学证明）

www.acwing.com/problem/content/275/给定长度为nnn的序列aaa，构造一个长度为nnn的序列bbb，满足：bbb非严格单调，即b1≤b2≤…≤bnb_1≤b_2≤…≤b_nb1≤b2≤…≤bn
记录算法题解·2022-08-21 17:47

深度学习七 —— BN & LN & IN & GN

文章目录BN&LN&IN&GN介绍为什么要用γ\gammaγ和β\betaβ？区别BatchNormalization(BN)BN层的过程BN层的作用及分析作用分析BN层在训练集和测试集上有什么不同？
L☆★·2022-08-18 10:43

模型压缩（一）通道剪枝-BN层

BN层原理：归一化化后，BN层服从正态分布，当γ,β趋于0时，
HySmiley·2022-08-16 17:55

yolov7创新点

创新点一:扩展高效层聚合网络E-ELAN和复合模型缩中间这个图其实卷积和silu中间还有一个bn层。右边64是输出通道数，1是卷积核大小，1是步长。
ffllxx123·2022-08-16 08:47

机器视觉面试-查漏补缺

BN的基本思想其实相当直观：因为深层神经网络在做非线性变换前
@BangBang·2022-08-15 07:31

屋漏偏逢连夜雨

最近是屋漏偏逢连夜雨，电脑莫名出了状况，键盘没反应了，想着是硬件问题，换了个无线键盘，感觉好像解决问题了，也愉快的用的一段时间，结果前几天又开始傻了，电脑有时会不受控制的自动输入bn/，这个时候键盘也没反应了
一只想开悟的猪·2022-08-12 22:14

Centos6下安装伪分布式hadoop

安装环境：Centos6Hadoop版本：2.7.2用户名：huweiHadoop2.7.2下载链接：https://pan.baidu.com/s/1AK4CXh2jBKOSa-bN4NA8nQ提取码
胡微_·2022-08-10 16:45

论文分享：「FED BN」使用LOCAL BATCH NORMALIZATION方法解决Non-iid问题

‍‍更多干货内容，请关注公众号：隐语的小剧场本次分享内容基于ICLR2021收录的一篇文章：《FEDBN:FEDERATEDLEARNINGONNON-IIDFEATURESVIALOCALBATCHNORMALIZATION》，这篇论文主要探讨了使用LOCALBATCHNORMALIZATION方法解决Non-iid问题。围绕这篇论文的分享将分为4个部分：1、BATCHNORMALIZATION
·2022-08-09 17:20

深度学习笔记（2）--slim框架

它包装了一些基本的tensorflow的操作：比如说卷积：layers=sli.conv2d(self.X,num_outputs=32,kernel_size=1,stride=[1,1])比如说标准化处理Bn1
zhao9642·2022-08-09 09:43

深度学习笔记-----归一化方法BN

1,概述1.什么是归一化：归一化又称规范化，并不是一个完全定义好的数学操作，通常是指将数据进行偏移和尺度缩放。是数据预处理中常用的手段。一般是将输入的数据约束固定到一定的范围如【0,1】。没有固定的数学表达式，根据需求定义将数据规定到一定范围内的数学表达式；2.归一化方法的目的：实际上是通过采取不同的变换方式使各层的的输入数据近似满足独立的分布条件，并将各层的输出限定在一定的范围3.在深度学习中常
YOULANSHENGMENG·2022-08-07 07:09

pytorch源码解析系列-yolov4最核心技巧代码详解（1）-网络结构

图片参考了江大白的知乎conv+batch+mish(Leakyrelu)效果：就是leaklyrelu的效果，防止梯度为0结果：backbone用了mish，准确率提高了0.3%-0.9%classConv_Bn_Activation
活塞君·2022-08-05 09:35

Adaptive Normalized Representation Learning for Generalizable Face Anti-Spoofing论文阅读笔记

2108.02667]AdaptiveNormalizedRepresentationLearningforGeneralizableFaceAnti-Spoofing(arxiv.org)基础知识1.BN
好香-·2022-08-01 07:20

CNN实验报告

不同模块对CNN的影响介绍实验环境网络结构默认情况（一）添加BN（二）激活函数1.tanh2.LeakyReLU3.sigmoid（三）正则化L2正则DropOut（四）优化器Adam（五）学习率衰减learning_rate
yizhi_hao·2022-07-28 21:09

pytorch模型

假设有一个模型为conv+bn+relu：classConvBNReLU(nn.Sequential):def__init__(self,in_planes,out_planes,kernel_size
Mr_health·2022-07-26 12:36

深度学习经典网络：Inception系列网络（Inception v1 & Inception v2(BN)）

https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//pubs/archive/43022.pdfInceptionv2(BN
H.SH·2022-07-25 15:10

论文笔记-YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection

某些技巧仅在某些模型上使用或针对某些问题或小规模的数据集使用；有一些技巧例如BN，残差连接等，适用于大多数的模型，任务和数据集。我们假设这种普遍的技巧包括：Weighted-Residual-C
月亮299·2022-07-22 17:18

OREPA：阿里提出训练也很快的重参数策略，内存减半，速度加倍 | CVPR 2022

为了实现这一目标，论文用线性缩放层代替了训练时的BN层，保持了优化方向的多样性和特征表达能力。
晓飞的算法工程笔记·2022-07-22 07:14

OREPA：阿里提出训练也很快的重参数策略，内存减半，速度加倍 | CVPR 2022

为了实现这一目标，论文用线性缩放层代替了训练时的BN层，保持了优化方向的多样性和特征表达能力。
·2022-07-20 13:13

BN（Batch normalization）原理

不用理会拟合中的droupout、L2正则化项的参数选择，采用BN算法可以省去这两项或者只需要小的L2正则化约束。原因，BN算法后，参
Mick..·2022-07-20 07:19

pytorch_YOLOX剪枝【附代码】

目录环境安装包feature视化网络剪枝剪枝后的微调训练训练自己的数据集预测Conv与BN层的融合推理加速日志文件的保存权重环境pytorch1.7loguru0.5.3NVIDIA16504Ginteli5
爱吃肉的鹏·2022-07-19 08:15

RepVGG论文笔记

2.2RepVGGBlock构造2.3为什么构造RepVGG2.3.1更快的速度2.3.2更节省内存2.3.3更加灵活方法论：多分支融合3x3卷积和1x1卷积融合identity分支等效特殊权重卷积层卷积+BN
深度学习渣·2022-07-19 07:10

学习笔记2-RepVGG思想

经过孩子疯狂的查补材料发现，此论文的关键以及创新点都在汇总在下面这张图上啦~论文改进思想主要存在三个步骤：1.3x3conv与BN融合；2.1x1conv转为3x3conv进行融合；3.残差层转为1x1conv
李卓璐·2022-07-19 07:54

本周总结----ResNet 模型

一、Resnet论文解读以resnet34为例介绍*图一：res34层整体结构图二：resnet的尺寸通道数表1、残差结构主通道上输入x进入一个卷积层后做BN，做relu，在进入一个卷积层后，与侧通道（
yanyanyanzi111·2022-07-18 07:44

js实现点击切换和自动播放的轮播图

将需要放置的图片根据方向放在前面或者后面  //4、将整个容器向左或者向右移动  //5、完成后将上一次的图片删除  //imgCon 放置所有图片的容器  //dotList 放置小圆点列表  //bn
·2022-07-13 11:47

Pytorch搭建DeepLabv3

②改进了ASPP模块：加入了BN层，以级联或并行的方式布局模块。③讨论了一个重要问题：使用大采样率的3×3
金渐层猫·2022-07-13 08:29

深度学习-RepVGG网络

文章目录1、概述2、需求解读3、RepVGG算法简介4、RepVGG网络架构详解5、推理阶段Op融合细节详解Conv怎么和BN融合identity怎么转3x3Conv6、不同配置版本的RepVGG7、RepVGG
Tc.小浩·2022-07-10 22:13

RepVGG网络简介

2101.03697官方源码（Pytorch实现）：https://github.com/DingXiaoH/RepVGG文章目录0前言1RepVGGBlock详解2结构重参数化2.1融合Conv2d和BN2.2Conv2d
太阳花的小绿豆·2022-07-10 22:07

入门ResNet，在Cub200数据集上复现Resnet50

这种情况的处理方法就是对数据进行标准化处理和bn标准化处理特征图。(2).退化问题就是本来训练到20层已经达到了99%，但是30层训练之后的正确率
yao.x·2022-07-04 07:48

pytorch基础（六）- 卷积神经网络

nn.Conv2dF.conv2d池化层与采样池化与下采样上采样ReLUBatchNormalizationBN计算nn.BatchNorm1d(in_channels)nn.BatchNorm2d(in_channels)BN
sherryhwang·2022-07-03 07:45

Batch Normalization（BN层）详解

1.背景本篇博文主要讲解2015年深度学习领域，非常值得学习的一篇文献：《BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift》，这个算法目前已经被大量的应用，最新的文献算法很多都会引用这个算法，进行网络训练，可见其强大之处非同一般啊。近年来深度学习捷报连连、声名鹊起，随机梯度下架成了训
AI算法-图哥·2022-06-30 07:36

Batch Normalization(BN)简介

1提出背景1.1ICS是什么1.2ICS带来的问题1.2.1训练速度降低1.2.2梯度消失问题1.3ICS能如何被解决1.3.1Whitening1.3.2BatchNormalization的提出2BN
seven_777k·2022-06-30 07:35

深度学习-我们为什么需要BN（Batch Normalization）？

https://www.toutiao.com/a6701085143756440068/BN是由Google于2015年提出，这是一个深度神经网络训练的技巧，它不仅可以加快了模型的收敛速度，而且更重要的是在一定程度缓解了深层网络中
喜欢打酱油的老鸟·2022-06-30 07:51

【深度学习】——BN层（batch normalization）

目录一、“InternalCovariateShift”问题二、BatchNorm的本质思想两个参数r和β的意义——精髓所在三、训练阶段如何做BatchNorm四、BatchNorm的推理(Inference)过程五、BatchNorm的好处一般使用在卷积层后、激活层前BatchNormalization作为最近一年来DL的重要成果，已经广泛被证明其有效性和重要性。虽然有些细节处理还解释不清其理论
有情怀的机械男·2022-06-30 07:52
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