bottleneck

auto encoder

Deepauto-encoder与受限玻尔兹曼机有点像，都可以进行信息的压缩，都可以用作pre-trainning.区别在于受限玻尔兹曼机是无向图模型，而Deepauto-encoder是一种神经网络,中间特别窄的bottleneck
war3gu·2024-09-10 06:58

MIT-BEVFusion系列七--量化2_Camera、Fuser、Decoder网络的量化

目录Camera量化CameraBackbone(Resnet50)量化替换量化层，增加residual_quantizer，修改bottleneck的前向对Add操作进行量化CameraNeck(GeneralizedLSSFPN
端木的AI探索屋·2024-02-13 08:20

【学习笔记】交易的瓶颈（二）瓶颈分析

Bottleneck.png【如果将交易比喻成玩车……】1、会开车2、会修车3、会改装车4、会根据情况设计制造普通车5、有自己的理念，创造新概念车这是一个循序渐进的过程，如果放在交易上就是：1、会心态平和地执行普通系统
坤乾泰·2024-02-13 06:48

DEEP VARIATIONAL INFORMATION BOTTLENECK

DEEPVARIATIONALINFORMATIONBOTTLENECK论文“DeepVariationalinformationbottleneck”阅读笔记作者：艾庆忠时间：2018.12.04本人为小白一个，此文作为学习笔记，暂存于此。第一部分准备内容在阅读此论文之前，需对VAE、VariationalInference（变分推断）以及InformationBottleneck有所了解，借此
Aiqz·2024-02-07 23:04

关于yolov8的一些模块

1、c2f对于yolov8的c2f模块，就是上一层的输出被split成了两部分，一部分不动，另一部分经过conbnsilu提取特征在拼回去，结构图如下：onnx的netron图如下：(1)c2f(2)bottleneck2
lindsayshuo·2024-02-07 09:29

【RT-DETR有效改进】利用YOLO-MS的MSBlock模块改进ResNet中的Bottleneck（RT-DETR深度改进）

欢迎大家订阅本专栏，一起学习RT-DETR一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是利用YOLO-MS提出的一种针对于实时目标检测的MSBlock模块(其其实不能算是Conv但是其应该是一整个模块)，我们将其用于替换我们ResNet中Basic组合出一种新的结构，来替换我们网络中的模块可以达到一种轻量化的作用，我将其用于我的数据集上实验，其在轻量网络结构的同时，却能够提高一定的mAP精度，所以这是一种
Snu77·2024-02-03 02:26

YOLOv5中Ghostbottleneck结构shortcut=True和shortcut=False有什么区别

实际上不只是Ghostbottleneck具有残差连接，在C3、C2f等具有Bottleneck模块的结构均可根据此例举
梦在黎明破晓时啊·2024-01-24 13:52

yolov8改进之FasterBlock

本文详细介绍了如何使用FasterNet中的FasterBlock替换YOLOv8的C2f中Bottleneck模块，并且使用修改后的yolov8进行目标检测训练与推理。
qq_41920323·2024-01-23 10:47

【保姆级教程|YOLOv8改进】【3】使用FasterBlock替换C2f中的Bottleneck

《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体
阿_旭·2024-01-19 01:23

Multi-View-Information-Bottleneck

encoderpθ(z1∣v1)_θ(z_1|v_1)θ(z1∣v1)，DSKL_{SKL}SKLrepresentsthesymmetrizedKLdivergence.Iˆξ(z1;z2)\^I_ξ(z_1;z_2)Iˆξ(z1;z2)referstothesample-basedparametricmutualinformationestimation没有执行最常见的任务，不建议复现
宇来风满楼·2024-01-15 02:35

yolov5剪枝技术方案

本文讨论yolov5的剪枝方案：1、上篇文章实战梳理了基于BN层系数gamma剪枝（在一个卷积-BN-激活模块中，BN层可以实现通道的缩放）原理和实践流程，具体可参考上文；2、对于Bottleneck结构进行剪枝如果右边的参差很小
qq_41920323·2024-01-13 19:33

ResNet个人学习笔记

Bottleneck为什么可以减少计算量？
CHEN7_98·2024-01-13 13:41

项目管理的细节-平衡

结果项目经理成为bottleneck，活活把自己累死，项目还做的不好。项目经理需要在这2者之间做平衡。根据项目的需要，靠近白痴，或者靠近天才，动态调整。换个角度来理解：白痴：大智若愚，难得糊涂。
Ankie Wan·2024-01-12 04:43

霹雳吧啦Wz《pytorch图像分类》-p5ResNet网络

p5ResNet网络结构1网络中的亮点1.1超深的网络结构1.2residual模块1.3BatchNormalization1.4迁移学习简介2模块类代码2.1BasicBlock（18&32layers）2.2Bottleneck
失舵之舟-·2024-01-09 09:34

Specializing Word Embeddings (for Parsing) by Information Bottleneck

SpecializingWordEmbeddings(forParsing)byInformationBottleneck来源：EMNLP2019最佳论文链接：https://arxiv.org/abs/1910.00163代码：未公布动机预训练的语言模型+微调的模式提升了很多nlp任务的baseline，例如emlo，bert，gpt模型等。研究表明预训练的词向量包含了丰富的语法和语义信息，并且
ltochange·2024-01-04 11:43

我平时常用的分类网络

BasicBlock采用的是两个3x3的卷积核Bottleneck先用1x1卷积核降维，然后3x3卷积
鹏_2857·2023-12-31 03:44

Probabilistic Concept Bottleneck Models (ProbCBM)

本篇文章发表于ICML2023。文章链接：https://arxiv.org/abs/2306.01574代码链接：GitHub-ejkim47/prob-cbm:Officialcodefor"ProbabilisticConceptBottleneckModels(ICML2023)"一、概述对于基于概念的模型（CBM）而言，可靠的conceptpredictions对于模型的可信度是至关重要
Rad1ant_up·2023-12-30 07:38

Post-hoc Concept Bottleneck Models (PCBM)

https://github.com/mertyg/post-hoc-cbm一、概述Post-hocCBM（PCBM）也是CBM大家族中的一员，因此它的基本逻辑与CBM一致，就是在输入和输出之间构造一个bottleneck
Rad1ant_up·2023-12-30 07:38

Label-Free Concept Bottleneck Models (Label-free CBM)

GitHub-Trustworthy-ML-Lab/Label-free-CBM:Anewframeworktotransformanyneuralnetworksintoaninterpretableconcept-bottleneck-model
Rad1ant_up·2023-12-30 07:38

Concept Bottleneck Models (CBM)

本篇文章发表于ICML2020。文章链接：https://arxiv.org/abs/2007.04612代码链接：https://github.com/yewsiang/ConceptBottleneck这篇文章的作者之一BeenKim也是TCAV的第一作者。一、概述本文旨在寻找一种可以使用high-levelconcepts实现人与模型之间交互的方法。试想一个问题：如果一个X-ray图片中并没
Rad1ant_up·2023-12-30 07:07

Resnet基础代码

1x1convclassBottleneck(nn.Module):def__init__(self,in_channels,channels,stride=1,use_1x1conv=False):super(Bottleneck
云风h·2023-12-30 00:52

Node ‘gradients/InceptionResnetV1/Bottleneck/BatchNorm/cond/FusedBatchNorm_1_grad/FusedBatchNormGrad

问题描述：tensorflow2运行facenet报错Node‘gradients/InceptionResnetV1/Bottleneck/BatchNorm/cond/FusedBatchNorm_
chari克里·2023-12-18 12:07

计算机视觉中的细节问题(五)

(3)、残差网络ResNet的原理(4)、BatchNormalization(批归一化)(5)、Bottleneck的含义(6)、Dropout(7)、RPN的原理(8)、FastR-CNN的多任务损失
Wanderer001·2023-12-18 09:45

YOLOv8改进 | 2023 | DWRSeg扩张式残差助力小目标检测 （附修改后的C2f+Bottleneck）

一、本文介绍本文内容给大家带来的DWRSeg中的DWR模块来改进YOLOv8中的C2f和Bottleneck模块，主要针对的是小目标检测，主要创新点可以总结如下：多尺度特征提取机制的深入研究和创新的DWR
Snu77·2023-11-30 00:25

YOLOv8改进 | SAConv可切换空洞卷积（附修改后的C2f+Bottleneck）

论文地址：官方论文地址代码地址：官方代码地址一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是可切换的空洞卷积（SwitchableAtrousConvolution,SAC）是一种创新的卷积网络机制，专为增强物体检测和分割任务中的特征提取而设计。SAC的核心思想是在相同的输入特征上应用不同的空洞率进行卷积，并通过特别设计的开关函数来融合这些不同卷积的结果。这种方法使得网络能够更灵活地适应不同尺度的特征，从而
Snu77·2023-11-27 07:15

YoloV8改进策略：Intel的多维动态卷积，涨点更轻松

文章目录摘要结果比较官方结果改进策略改进一：使用ODConv替换Bottleneck中卷积改进方法测试结果改进二：使用ODConv替换Bottleneck和C2f中的卷积改进方法测试结果1测试结果2测试结果
静静AI学堂·2023-11-25 15:43

python中一个文件（A.py）怎么调用另一个文件（B.py）中定义的类AA详解和示例

目录代码B.pyA.py调用过程代码B.py如在文件B.py,定义了类别Bottleneck，其包含卷积层、正则化和激活函数层，主要对输入图像进行处理。但没有读取图像等代码。
木彳·2023-11-24 07:00

MobileNetV2-SSDLite代码分析-3 models-mobilenet_v2

先说两点有误之处吧：第五行，也就是第7~10个bottleneck，stride=2，分辨率应该从28降低到14；如果不是分辨率出错，那就应该是stride=1；文中提到共计采用19个bottleneck
祁晏晏·2023-11-23 22:19

YOLOv8改进 | ODConv附修改后的C2f、Bottleneck模块代码

Omni-DimensionalDynamicConvolution)中文名字全维度动态卷积，该卷积可以即插即用，可以直接替换网络结构中的任何一个卷积模块，在本文的末尾提供可以直接替换卷积模块的ODConv，添加ODConv模块的C2f和Bottleneck
Snu77·2023-11-18 18:00

BAM（Bottleneck Attention Module）

BAM（BottleneckAttentionModule）是一种用于计算机视觉领域的深度学习模型结构，它旨在提高神经网络对图像的特征提取和感受野处理能力。BAM模块引入了通道注意力机制，能够自适应地加强或减弱不同通道的特征响应，从而提高了模型的性能。BAM的整体结构如下图所示。背景与动机在深度卷积神经网络（CNN）中，每个卷积层都负责从输入图像中提取特征。然而，不同通道的特征之间可能存在不同的重
BestSongC·2023-11-11 02:33

YoloV5改进策略：独家原创，LSKA（大可分离核注意力）改进YoloV5，比Transformer更有效，包括论文翻译和实验结果

与最先进方法的比较7、ViTs和CNNs的鲁棒性评估基准比较8、结论YoloV5官方代码测试结果改进一：使用LSKA注意力机制重构C3模块改进方法测试结果改进二：使用LSKANet的Block替换C3中的Bottleneck
静静AI学堂·2023-11-07 04:43

使用YOLOv5的backbone网络识别图像天气 - P9

目录环境步骤环境设置包引用声明一个全局的设备数据准备收集数据集信息构建数据集在数据集中读取分类名称划分训练、测试数据集数据集划分批次模型设计编写维持卷积前后图像大小不变的padding计算函数编写YOLOv5中使用的卷积模块编写YOLOv5中使用的Bottleneck
好名让狗申请了·2023-10-28 00:53

【论文精读】Deep Learning and the Information Bottleneck Principle

DeepLearningandtheInformationBottleneckPrinciple原文链接：DeepLearningandtheInformationBottleneckPrinciple上次读了《DeepLearningunderPrivilegedInformationUsingHeteroscedasticDropout》这篇文章，里面提到了信息瓶颈（InformationBo
Atlas8346·2023-10-26 01:01

第P9周-YOLOv5Backbone模块

C3类以及CSP（CrossStagePartial）Bottleneck块作为YOLOv5中的一部分，具有以下优势，相对于传统的普通神经网络：特定任务定制：C3类和CSPBottleneck块是专门为目标检测任务设计的
风筝超冷·2023-10-26 00:47

YoloV8改进策略：独家原创，LSKA（大可分离核注意力）改进YoloV8，比Transformer更有效，包括论文翻译和实验结果

与最先进方法的比较7、ViTs和CNNs的鲁棒性评估基准比较8、结论YoloV8官方结果改进一：使用LSKA注意力机制重构C2f模块改进方法测试结果改进二：使用LSKANet的Block替换C2f中的Bottleneck
静静AI学堂·2023-10-25 21:40

YoloV8改进策略：即插即用的SCConv，YoloV8的轻量化涨点神器

CRU用于通道冗余2.3、复杂性分析3、实验3.1、实验设置3.3、基于CIFAR的图像分类3.4、基于ImageNet的图像分类3.5、物体检测4、结论官方结果源码改进一：使用SCConv代替C2f中的Bottleneck
静静AI学堂·2023-10-23 00:55

pandas加速运行时，判断加速运行常用的两个库【bottleneck库】和【numexpr库】开启与关闭状态

在pandas中处理大数据集时想要加速进行运算，两个库必不可少，强烈推荐安装numexpr库+bottleneck库这两个库如果安装了，默认是开启的，如果没安装需要安装在Jupyter中安装命令：!
晨晨渝奇·2023-10-07 08:37

ResNet

BottleNeckBottleNeck是BasicBlock的升级版，其功能也是构造子网络，resnet18和resnet34中使用了BasicBlock，而resnet50、resnet101、resnet152使用了Bottleneck
00000cj·2023-09-29 04:19

使用YOLOv5-C3模块识别图像天气 - P8

同学的学习圈子目录环境步骤环境设置引用包全局设备对象数据准备数据集信息收集图像预处理读取数据集读取数据集分类划分出训练集和测试集将数据划分为批次模型设计用于计算same卷积下padding的数值编写C3模型中基本的卷积块编写C3模型中基本的bottleneck
好名让狗申请了·2023-09-23 03:07

YoloV8改进策略：基于图的稀疏注意移动视觉的MobileViG，YoloV8用上了先进的图卷积网络

文章目录摘要论文翻译摘要1、简介2、相关工作3、方法3.1、稀疏视觉图注意力3.2、SVGA块3.3、MobileViG架构4、实验结果4.1、图像分类4.2、目标检测和实例分割5、结论官方测试结果改进一：将Bottleneck
静静AI学堂·2023-09-23 03:07

群体遗传学瓶颈效应bottleneck effect

瓶颈是指生物世代交替的过程中，大群体发生奔溃crash，导致群体内个体数目和遗传变异严重丢失。由于群体经历了瓶颈作用，再扩展到原来大小时，群体中等位基因的频率发生波动，这种效应称为瓶颈效应bottleneckeffect。群体经历瓶颈后可能快速重新扩张到原来群体的个体数目，但是群体遗传变异水平不可能恢复大原来的水平，直到通过基因突变或基因流，才能恢复到原来群体的遗传变异水平。当一个群体发生瓶颈效应
zhu_si_tao·2023-09-19 02:50

YoloV8改进策略：Diverse Branch Block改进YoloV8，继续在重参数结构上恐龙抗狼

文章目录摘要Yolov8官方结果改进一：构造全新的C2f_DiverseBranchBlock模块，使用DiverseBranchBlock替换Bottleneck，将C2f_DiverseBranchBlock
静静AI学堂·2023-09-15 04:42

Lite transformer

图片以及思想来源请参考论文LiteTransformerwithLong-ShortRangeAttention瓶颈结构（bottleneck）是否真的有效注意力机制被广泛应用在诸多领域，包括自然语言处理
寂静的以·2023-09-06 11:55

YoloV8改进策略：Intel面向参数高效动态卷积KernelWarehouse，YoloV8的上分显眼包

KernelWarehouse的注意力模块4、实验4.1、ImageNet上的图像分类4.2、MS-COCO上的目标检测4.3、消融实验5、结论Yolov8官方结果改进一：使用KernelWarehouse卷积替换Bottleneck
静静AI学堂·2023-09-04 03:13

YOLOv5、YOLOv8改进：BoTNet Transformer

通过将ResNet50中最后三个bottleneck模块的空间卷积替换为全局的SA操作，有效提升了基线模型在签署任务上
陈子迩·2023-09-03 01:12

YoloV8改进策略：VanillaNet极简主义网络，大大降低YoloV8的参数

串联的激活函数4、实验4.1、消融研究4.2、注意可视化4.3、与SOTA体系结构的比较4.4、COCO实验5、结论官方测试结果改进一：使用VanillaNet替换Block模块改进方法测试结果改进二：将Bottleneck
静静AI学堂·2023-08-28 22:57

YoloV8改进策略：让SeaFormer走进Yolov8的视野，轻量高效的注意力模块展现出无与伦比的魅力

实验设置4.4.1、数据集4.1.2、实现细节4.2、与SOAT比较4.3、消融研究4.4、图像分类4.5、时延统计5、结论致谢原yolov8测试结果改进方法改进一：使用SeaFormer的Block替换Bottleneck
静静AI学堂·2023-08-28 22:56

YoloV8改进策略：基于双层路由注意力的视觉Transformer提升YoloV8的检测能力

的复杂性分析4、实验4.1、ImageNet-1K图像分类4.2.目标检测与实例分割4.3.基于ADE20K的语义分割4.4、消融研究4.5、注意图可视化5、局限性和未来工作6、结论源码改进一改进方法：在Bottleneck
静静AI学堂·2023-08-28 22:26

敏捷漫画#92-瓶颈

瓶颈（Bottleneck）图1图2图3图4作者评论：把平台团队的成员分散到其他团队中是一个好主意，这样做可以消除依赖关系，让这些团队变得更加端到端。
小船哥说敏捷·2023-08-28 07:17

Bottleneck Transformers for Visual Recognition

谷歌和伯克利一起提出的BottleneckTransformer（BoT）属于一种hybridnetwork，将cnn和transformer结合起来，以期达到比二者单独使用更好的效果。BoT整体的想法其实比较简单，针对objectdetection、instancesegmentation等对输入图像尺寸要求较高的任务，普通的transformer（ViT）计算量和显存占用都很难做到大分辨率输入
nowherespyfly·2023-08-20 11:04
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