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Large Dual Encoders Are Generalizable Retrievers

一种普遍的看法是双塔模型的bottlenecklayer(点积操作层)太过受限以至于双塔模型不能成为有好的领域外泛化能力的

默默无闻的[UNK]·2023-01-02 08:03

Attention Bottlenecks for Multimodal Fusion论文阅读笔记

AttentionBottlenecksforMultimodalFusion论文阅读笔记一、相关信息1、论文名称：AttentionBottlenecksforMultimodalFusion2、论文地址

ru-willow·2023-01-01 15:12

粗读Attention Bottlenecks for Multimodal Fusion

本文提出的模型针对的是视频分类。众所周知，视频中，画面和声音往往是互相联系的，比如音频出现爆炸声时，视频一般会出现火光。在此之前，视频分类中，信息只在每帧视频的不同区域之间通过ViT互相传递，音频信息也只通过AST互相传递影响，不会综合考虑两种信息。上图第一张小图即为传统的视频分类方式。作者提出了两种方式，一种是在靠后的层中（laterlayers），将两部分信息进行相互传递，另一种是两种信息不直

格里芬阀门工·2023-01-01 15:12

深度多视图信息瓶颈：Deep Multi-view Information Bottleneck

论文题目：DeepMulti-viewInformationBottleneckSummary单个视图的信息瓶颈模型已经发展较为成熟，但尚未有在多视图上的信息瓶颈理论，本论文将信息瓶颈理论用于处理多视图数据

Liao-Zhuolin·2023-01-01 15:41

【论文阅读】Attention Bottlenecks for Multimodal Fusion---多模态融合，音视频分类，注意力机制

论文标题：AttentionBottlenecksforMultimodalFusion；作者：ArshaNagrani,ShanYang,AnuragArnab,ArenJansen,CordeliaSchmid

me_yundou·2023-01-01 15:40

PyTorch加载预训练模型(pretrained)

使用预训练模型的代码如下：#加载预训练模型resNet50=models.resnet50(pretrained=True)ResNet50=ResNet(Bottleneck,[3,4,6,3],num_classes

期待686·2022-12-30 14:47

python将txt文件的内容逐行读取转化成数组

例：将train5bottle.names的每行内容提取出来转化成数组转换代码：result=[]withopen(r'E:\HISI\darknet-master\build\darknet\x64\

初语之然·2022-12-30 08:38

【深度学习】基于PyTorch搭建ResNet18、ResNet34、ResNet50、ResNet101、ResNet152网络

网络并使用CIFAR10数据集训练测试1.ResNet18网络结构所有不同层数的ResNet：这里给出了我认为比较详细的ResNet18网络具体参数和执行流程图：2.实现代码这里并未采用BasicBlock和BottleNeck

别出BUG求求了·2022-12-30 08:23

D-TDNN

实现流程每层D-TDNNlayer的结构如下：第一层为FNN-based的bottlenecklayer。

java_crocodile·2022-12-29 20:50

OSNet代码解析（普通卷积，分组卷积，深度可分离卷积，OSblock组成）

文章目录普通卷积和分组卷积普通卷积和深度可分离卷积用深度可分离卷积（LightConv3x3）代替普通卷积（Conv3x3）减少参数OSBlock（bottleneck）OSNetOSNet之所以轻量(

Mr DaYang·2022-12-29 11:21

分组卷积与DW卷积、Residuals与Inverted Residuals、bottleneck与linearbottleneck

分组卷积（GroupConvolution）分组卷积在ResNext、ShuffleNet中都用到了首先必须明确：常规卷积（Convolution）的参数量是：K*K*C_in*nK是卷积核大小，C_in是input的channel数，n是卷积核个数(output的channel数)分组卷积的参数量是：K*K*C_in*n*1/gK是卷积核大小，C_in是input的channel数，n是卷积核个

jq_98·2022-12-29 11:20

Information Bottleneck 信息瓶颈

信息瓶颈（InformationBottleneck，IB），是一个比较朴素的思想：当面对一个任务，应用试图用最少的信息来完成。

whatever?picky?·2022-12-28 14:48

NanoDet 源码解读（inference)

目录网络结构backboneShuffleNetV2GhostPAN整体结构GhostBlockGhostBottleneck图片推理流程图片预处理backbone处理GhostPANtopdownbottomupFPN

蓝羽飞鸟·2022-12-28 03:57

Mobile-Former: Bridging MobileNet and Transformer论文简述

结构如图所示：mobilenett以图像为输入堆叠mobileblock(或invertedbottleneck)

RANKING666·2022-12-27 17:53

YOLOv5白皮书-第Y4周：common.py文件解读

目录一、课题背景和开发环境开发环境二、代码解析0.导入需要的包和基本配置1.基本组件1.1autopad1.2Conv1.3Focus1.4Bottleneck1.5BottleneckCSP1.6C31.7SPP1.8Concat1.9Contract

Oaix Nay·2022-12-27 14:58

Focal-UNet

目录摘要方法编码器Bottleneck解码器总结摘要由于在Transformer中的Patch划分操作，在分割预测结果中仍然存在着严重的块状和裁剪边缘问题。

不想敲代码的小杨·2022-12-26 10:36

X-VECTORS: ROBUST DNN EMBEDDINGS FOR SPEAKER RECOGNITION总结

目录1.摘要2.前言3.说话人识别系统SPEAKERRECOGNITIONSYSTEMS3.1Acoustici-vector3.2Phoneticbottlenecki-vector3.3x-vector4

午夜零时·2022-12-25 18:54

[翻译+笔记]变分自编码器：从AutoEncoder到Beta-VAE

与GAN的那篇笔记相同,做一下笔记.并不是全文翻译,只翻译一部分.原文地址:fromAutoEncodertoBeta-VAE0.前言自编码器是用来重构高维数据的，它利用一个有bottleneck层的神经网络

wjpwjpwjp0831·2022-12-25 17:23

第七周作业：注意力机制学习的part2

【BMVC2018】BAM:BottleneckAttentionModulePDF:1807.06514.pdf(arxiv.org)为使神经网络获得更强的表征能力，在文中作者提出了一种可以整合进任何前馈卷积神经网络的注意力模型

weixin_46075186·2022-12-25 16:11

BBR论文中文翻译

Congestion-BasedCongestionControl)译者：林佳烁邮件：[email protected]仓库：https://github.com/yue2388253/BBR-TranslationMeasureingbottleneckbandwidthandround-trippropagationtime

yue2388253·2022-12-25 11:49

【Classical Network】ResNet-50/101/152

与ResNet18和34不一样的是，50，101和152使用了bottleneck结构而不是basicblock。在bottleneck中，对channel进行了缩放。

__一条秋刀鱼·2022-12-24 08:08

深度学习之图像分类（十一）--MobileNetV2 网络结构

深度学习之图像分类（十一）MobileNetV2网络结构目录深度学习之图像分类（十一）MobileNetV2网络结构1.前言2.InvertedResiduals倒残差结构3.LinearBottlenecks4

木卯_THU·2022-12-23 10:14

resnet_unetpp

残差块有5种，resnet18、resnet34、resnet50、resnet101、resnet152，resnet后跟的数字表示卷积层数，前两种残差块类型是basicblock，后三种是bottleneckblock

换个名字就很好·2022-12-22 17:18

＜＜视觉Transformer＞＞2021：Bottleneck Transformers for Visual Recognition

通过在ResNet的最后三个bottleneckblocks中使用全局自注意替换空间卷积，并且不做其他改变，我们的方法在实例分割和对

金克丝、·2022-12-22 16:58

深度学习之目标检测backone篇——ResNet网络（50,101,152）

关于ResNet的实现通用框架的实现importtorchfromtorchimportTensorimporttorch.nn.functionalasFfromtorchimportnnclassBottleneck

小陈phd·2022-12-22 15:48

谱图理论（spectrum theory）实操

2、在真实场景中可能不存在特征值为0的孤岛（因为每个人或多或少都会跟人有联系），但是当特征值很小的时候，也能反应出某种“孤岛”，或者称为，bottleneck，这种bottleneck显然是由第二小的特征值决定的

yftadyz·2022-12-21 18:35

YOLOv5：commons.yaml文件解读

common.py文件解读我的环境：●语言环境：Python3.8●数据集：coco128●深度学习环境：Pytorch目录基础包和配置：一.基本组件：1.1、autopad1.2、Conv1.3Focus1.4、Bottleneck1.5

ariesoary·2022-12-21 07:11

ResNeSt的代码阅读（pytorch版本）ResNeSt Split-Attention Networks

，ResNet、ResNeSt、split-attention和ablationsplit-attention模块也就是下面的图：上图对应论文中的：ResNet就是基本的resnet的编码：classBottleneck

佑林杉·2022-12-19 11:28

（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

自己搭建Resnet50并在FashionMNIST训练-pytorch

importtorchimporttorch.nnasnnfromtorch.nnimportfunctionalasFimporttorchsummaryclassBottleneck(nn.Module

ZzBoAYU·2022-12-16 17:52

【目标检测】|yolov5 yaml文件

depth_multiple:0.33#modeldepthmultiple控制模型的深度（BottleneckCSP个数）width_multiple:0.50#layerchannelmultiple

rrr2·2022-12-16 14:00

yolov5组件笔记

深度学习模型组件------深度可分离卷积、瓶颈层Bottleneck、CSP瓶颈层BottleneckCSP、ResNet模块、SPP空间金字塔池化模块目录1、标准卷积:Conv+BN+activate2

AI视觉网奇·2022-12-16 11:25

Mobilenet系列(3):使用pytorch搭建MobileNetV2并基于迁移学习训练

MobileNetV2网络结构如下，网络的详细讲解参考博客：MobileNet系列(2)：MobileNet-V2网络详解图1MobileNetV2网络架构从表格的网络结构可以看出，模型基本上就是堆叠倒残差结构(bottleneck

@BangBang·2022-12-16 07:05

【论文精读】……ConvNeXt……(CNN和Transformer打起来了，A ConvNet for the 2020s)

摘要）：二、Introduction（引言）：三、ModernizingaConvNet:aRoadmap（现代化路线）1.MacroDesign模块2.ResNeXt-ify模块3.InvertedBottleneck

深度不学习！！·2022-12-15 21:37

MobileNet_v2个人理解

MobileNet_v2：《InvertedResidualsandLinearBottlenecks:MobileNetworksforClassification,DetectionandSegmentation

阿飞的客栈·2022-12-15 16:50

how can I apply information bottleneck into deep neural network?

A:Theinformationbottleneckprinciplecanbeappliedtodeepneuralnetworksinanumberofways.Onecommonapproachistouseittooptimizethearchitectureofthenetwork

思考实践·2022-12-15 12:15

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

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

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

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

MobileNetV2：Inverted Residuals and Linear Bottlenecks

MobileNetV2:InvertedResidualsandLinearBottlenecksMobileNetV2：反向残差(逆向残差)和线性瓶颈发表时间：[Submittedon13Jan2018

不存在的c·2022-12-15 10:31

YOLOv5改进--添加CBAM注意力机制

CBAM代码，在common文件中添加以下模块：classCBAMC3(nn.Module):#CSPBottleneckwith3convolutionsdef__init__(self,c1,c2,

z白白·2022-12-14 09:53

第七周作业：注意力机制的学习

文章目录【BMVC2018】BAM:BottleneckAttentionModule【CVPR2019】DualAttentionNetworkforSceneSegmentation【CVPR2020

QxwOnly·2022-12-14 07:37

第7周学习任务：注意力机制论文泛读

文章目录【BMVC2018】BAM:BottleneckAttentionModule创新点结构图【CVPR2019】DualAttentionNetworkforSceneSegmentation创新点结构图

洋-葱·2022-12-14 07:36

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