convnet 第3页

PyTorch中文教程 | (4) 迁移学习教程

相反，通常在非常大的数据集（例如ImageNet，其包含具有1000个类别的120万个图像）上预先训练ConvNet，然后使用ConvNet作为感兴趣任务的初始化或固定特征提取器。如下

CoreJT·2022-12-10 14:57

论文阅读：VectorNet: Encoding HD Maps and Agent Dynamics fromVectorized Representation

通过对矢量的操作高清晰度（HD）地图和代理人的轨迹，我们避免了有损的渲染和计算密集的ConvNet编码步骤。为了

奔跑的酷盖·2022-12-10 07:52

CVPR2022 A ConvNet for the 2020s

AConvNetforthe2020shttps://arxiv.org/abs/2201.03545https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt讲解https://mp.weixin.qq.com/s/q-s_dV4-TCiVPMOTZKEgPQhttps://www.bilibili.com/video/BV1SS4y157fuhttps://www

菜鸟中的菜中菜·2022-12-09 12:08

附代码 ConvNeXts：A ConvNet for the 2020s

AConvNetforthe2020s论文解读代码链接：https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt参考链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/458016349摘要：卷积网络和SwinTransformer的不同和相似：它们都具有相似的归纳偏差，但在训练过程和宏观/微观架构设计上存在显著差异。在这项工作中，我们研究了卷积网络和T

向上的阿鹏·2022-12-09 12:08

如何画出c语言子函数关系图_如何画出漂亮的神经网络图？

weixin_39779467·2022-12-09 05:05

cityscapes数据集_图像语意分割训练Cityscapes数据集SegNet-ConvNet神经网络详解

weixin_39802020·2022-12-09 05:05

PyTorch笔记 - A ConvNet for the 2020s (ConvNeXt) 训练

欢迎关注我的CSDN：https://blog.csdn.net/caroline_wendy本文地址：https://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/128243621Paper：AConvNetforthe2020s，FAIR，BerkeleyCode：https://github.com/facebookresearch/ConvNe

SpikeKing·2022-12-08 23:43

PyTorch笔记 - A ConvNet for the 2020s (ConvNeXt) 论文

欢迎关注我的CSDN：https://blog.csdn.net/caroline_wendy本文地址：https://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/128233172Paper，AConvNetforthe2020s，FAIR，Berkeley基于Transformer网络改造ResNet50网络，处理速度更快，准确率更高，无论怎么优化

SpikeKing·2022-12-08 19:41

PyTorch笔记 - A ConvNet for the 2020s (ConvNeXt) 网络

欢迎关注我的CSDN：https://blog.csdn.net/caroline_wendy本文地址：https://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/128236899Paper：AConvNetforthe2020s，FAIR，BerkeleyCode：https://github.com/facebookresearch/ConvNe

SpikeKing·2022-12-08 19:41

论文笔记【3】-- LeViT: a Vision Transformer in ConvNet’s Clothing for Faster Inference

论文笔记【3】--LeViT:aVisionTransformerinConvNet’sClothingforFasterInference前序前有ViT，后有Deit,再有LeViT。ViT首次将纯transformer从NLP领域引入CV领域。DeiT嫌弃ViT精度不够高，需要超大数据集才能训好，故从训练策略方向对ViT下手。DeiT给出了两种虐ViT的方法不改变ViT的架构，仅仅是炼出了一组

ZONGYINLIU·2022-12-08 15:15

ICCV 2021 | LeViT: a Vision Transformer in ConvNet‘s Clothing for Faster Inference论文阅读笔记

论文：https://arxiv.org/abs/2104.01136代码（刚刚开源）：https://github.com/facebookresearch/LeViTABSTRACT我们设计了一系列的图像分类体系结构，在优化精度和效率之间权衡。我们的工作利用了基于最新发现注意力的架构，该架构在高度并行处理硬件上具有竞争力。我们回顾了许多文献中的卷积神经网络原理，将其应用于transformer

tiantianwenwen·2022-12-08 15:11

ConvNext模型复现--CVPR2022

ConvNext模型复现--CVPR20221、Abstract2、ConvNet现代化：路线图3、模型设计方案3.1MacroDesign(宏观设计)3.2ResNext-ify3.3InvertedBottleneck3.4Largekernel3.5MicroDesign

别团等shy哥发育·2022-12-08 15:40

【论文笔记】LeViT: a Vision Transformer in ConvNet’s Clothingfor Faster Inference

中心思想是两个字---易懂没啥事的兄弟姐妹们，可以和我探讨外星知识哦~论文题目：LeViT:aVisionTransformerinConvNet’sClothingforFasterInferenceLeViT：ConvNet

来自γ星的赛亚人·2022-12-08 15:08

阅读文献：LeViT: a Vision Transformer in ConvNet’s Clothing for Faster Inference

LeViT:aVisionTransformerinConvNet’sClothingforFasterInference1.四个问题要解决什么问题在高速状态下，平衡图像分类方法的精度和效率用什么方法解决提出一种网络模型LeViT方法，在ViT模型基础上，引入卷积模块而不是学习类卷积特征的转换器组件，用特征金字塔替换Transformer中用以的结构（类似LeNet架构）本文的贡献是允许ViT模型

MRzzyy·2022-12-08 15:35

【LeViT: a Vision Transformer in ConvNet’s Clothing for Faster Inference论文解读】

LeViT:aVisionTransformerinConvNet’sClothingforFasterInference论文解读前言0.摘要1.introduction2.relatedwork3.Motivation4.ModelPatchembeddingNoCLStokenMulti-resolutionpyramid4.experiment前言本文的创新点在于提出了transform

Wan-yuming·2022-12-08 15:05

画出漂亮的神经网络图，神经网络可视化工具大汇总

1.draw_convnet一个用于画卷积神经网络的Python脚本https://github.com/gwding/draw_convnet2.NNSVGhttp://alexlenail.me/NN-SVG

机器学习社区·2022-12-08 13:33

chong墩儿·2022-12-08 13:03

A ConvNet for the 2020s 论文笔记

AConvNetforthe2020s论文链接：https://arxiv.org/abs/2201.03545一、ProblemStatement现在Transformer大行其道，很多纯卷积的网络也不断的革新。这篇文章分析transformer的优势，也借鉴了一些新的卷积网络的点，基于ResNet50和ResNet200逐步提升精度。二、Direction作者认为，Transformer的优势

Tianchao龙虾·2022-12-07 19:17

图像分割方法分享 | 基于优选集成ConvNet的脑癌图像分割方法

个网络组成的轻量级集成方法，每个网络都有选择地在训练集上进行训练．这些网络的输出是在分割肿瘤子区域方面有所不同的分割图，最后将分割图组合起来得到最终的预测．这２个网络的训练细节如下．1.1子网络1:3维－ConvNet

太阳碎片Bella·2022-12-07 16:00

Pytorch做图像分类的迁移学习

通常的做法是在一个很大的数据集上进行预训练得到卷积网络ConvNet,然后将这个ConvNet的参数作为目标任务的初始化参数或者固定这些参数。

Goodness2020·2022-12-07 12:56

从全连接网络一步步推导卷积神经网络

主题：从全连接网络一步步推导卷积神经网络摘要：在图像分析中，卷积神经网络（简称CNN或ConvNet）比完全连接（FC）网络具有更高的时间和内存效率。但为什么？

这里什么都没有、这里什么又都有·2022-12-06 22:22

Conv2Former：用于视觉识别的Transformer风格的ConvNet

AIWalkerConv2Former:ASimpleTransformer-StyleConvNetforVisualRecognition本文旨在通过充分利用卷积探索一种更高效的编码空域特征的方式：通过组合ConvNet

Amusi（CVer）·2022-12-05 09:09

Conv2Former

又发现了一个说比Transformer好的,通过充分利用卷积探索一种更高效的编码空域特征的方式：通过组合ConvNet与ViT的设计理念，本文利用卷积调制操作对自注意力进行了简化，进而构建了一种新的ConvNet

whaosoft143·2022-12-05 09:36

pytorch例子学习——TRANSFER LEARNING TUTORIAL

参考：https://pytorch.org/tutorials/beginner/transfer_learning_tutorial.html以下是两种主要的迁移学习场景微调convnet:与随机初始化不同

weixin_34378767·2022-12-04 22:17

深度学习论文: Conv2Former: A Simple Transformer-Style ConvNet for Visual Recognition及其PyTorch实现

深度学习论文:Conv2Former:ASimpleTransformer-StyleConvNetforVisualRecognition及其PyTorch实现Conv2Former:ASimpleTransformer-StyleConvNetforVisualRecognitionPDF:https://arxiv.org/pdf/2211.11943.pdfPyTorch代码:https:

mingo_敏·2022-12-04 00:37

论文阅读学习 - Deep Representation Learning with Target Coding

DeepRepresentationLearningwithTargetCoding[ProjectHomePage][Paper-AAAI2015][SupplementaryDoc][Code-cuda-convnet

AIHGF·2022-12-02 23:02

24款设计和可视化神经网络的工具

本文转载于于链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/147462170，在其基础上整理了24个可视化网络结构的工具，有需要时不迷路24款设计和可视化神经网络的工具1.draw_convnet2

Francis_Ye·2022-12-01 18:44

ConvNext 原文翻译

正是层次化的Transformers(如SwinTransformers)重新引入了几个ConvNet先例，使Transformers实际上可以作为通用视觉主干，并

早起学习晚上搬砖·2022-12-01 07:38

在武测学习（二）：卷积神经网络CNN——《Python深度学习》学习笔记

卷积神经网络简介1.1卷积运算1.2最大池化运算2.2实例——dogs-vs-cats2.1数据准备2.2数据生成器及数据增强2.3预训练的模型2Pytorch实现CNN1卷积神经网络简介卷积神经网络（convnet

武汉测绘科技大学·2022-12-01 04:05

PY_DL_Machine Vision

深度学习在机器视觉上的应用1.卷积神经网络卷积神经网络也称convnet，多应用于图像分类问题卷积神经网络接收形状为(image_height,image_width,image_channels)的输入张量

恶熊比比·2022-11-27 20:25

pytorch入门强化教程——迁移学习

通常的做法是在一个很大的数据集上进行预训练得到卷积网络ConvNet,然后将这个ConvNet的参数作为目标任务的初始化参数或者固定这些参数。

深海鱼肝油ya·2022-11-27 07:51

YOLOS：重新思考Transformer的泛化性能

重点揭示了Transformer的迁移学习能力与泛化性能，同时引出了Transformer在模型缩放与ConvNet缩放不一致的问题。

视学算法·2022-11-26 08:18

VGG16 -19 — CV 中表现最好的 ConvNet 模型

从先进的计算机视觉出现的Alexnet开始，人们开始尝试不同的架构。牛津大学工程科学系的Karensimonyan和AndrewZisserman在对ImageNetChallenge2014的数据集进行了一些实验后提出了非常深的卷积网络：VERYDEEPCONVOLUTIONALNETWORKSFORLARGE-SCALEIMAGERECOGNITION引言VGG16是一种CNN（卷积神经网络）

小北的北·2022-11-25 15:16

Temporal Segment Networks: Towards Good Practices for Deep Action Recognition(时间段网络：使用深度行为识别的良好实现)

本文旨在探索为视频中的动作识别设计有效的ConvNet架构的原则，并在有限的训练样本下学习这些模型。我们的第一个贡献是时间片段网络（TSN），一种基于视频的动作识别的新颖框架。

lowkeybin·2022-11-24 14:53

视觉机器学习20讲-MATLAB源码示例（16）-CNN学习算法

视觉机器学习20讲-MATLAB源码示例（16）-CNN学习算法1.CNN学习算法2.Matlab仿真3.仿真结果4.小结1.CNN学习算法卷积神经网络（CNN或ConvNet）是一种深度学习网络架构，

mozun2020·2022-11-24 03:00

VGG论文解读

训练2、测试3、实施细节四、分类实验1、单尺度评估2、多尺度评估3、多裁剪评估4、卷积网络融合五、结论实践谈谈自己的理解和总结引用摘要1、网络结构3*3卷积核，将深度推进到16~19层一、介绍本文讨论了ConvNet

秋天的风儿·2022-11-23 13:58

pytorch怎么使用model.eval()和BN层

使用代码如下：classConvNet(nn.module):def__init__(self,num_class=10):super(ConvNet,self).

失之毫厘，差之千里·2022-11-23 12:18

【汇总】CV 图像分类常见的 36 个模型

总共涉及36种ConvNet模型。

机器学习算法那些事·2022-11-23 04:33

LeViT: a Vision Transformer in ConvNet‘s Clothing for Faster Inference

文章目录前言1.模型1.1设计原则1.2模型组件patchembeddingnoclassiticationtokennormalizationlayersandactivationsMulti-resolutionpyramidDownsamplingAttentionbiasinsteadofapositionalembeddingSmallerkeysAttentionactivationR

big_hm·2022-11-22 08:23

轻量级模型架构火了，力压苹果MobileViT（附代码和论文下载）

扫码在主页获取加入方式论文地址：https://arxiv.org/abs/2203.03952代码地址：https://github.com/hkzhang91/ParC-Net计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G继承ConvNet

计算机视觉研究院·2022-11-22 08:08

RepVGG：让VGG风格的ConvNet再次伟大起来

引言经典的卷积神经网络（ConvNet）VGG[31]在图像识别中取得了巨大的成功，其简单的架构由conv、ReLU和池化的堆栈组成。

Mick..·2022-11-22 02:17

A ConvNet for the 2020s 详解

前言前面个讲过了MobileNet系列，从V1到V3做了很多改进，效果也是越来越好。但是这些改进很多都是基于block来进行改进的，而这一问题就可以让我们直接将这个block用于其他backbone上面，并有着优秀的性能。在今年年初读到的这篇文章，当时就觉得很不错，也是仔细刨析了一下现在卷积和transformer的较量，给了我们坚定卷积的决心。在这篇文章中也是涉及到了前面中block中的一些改变

Aliert·2022-11-21 16:15

A ConvNet for the 2020s 学习笔记

介绍三、结论四、架构和内容四、总结前言说明：只为学习记录，有误望见谅指正，侵删这篇文章是师兄推荐的，还没有读过swin-transformer，后面读了swintransformer后，再来读文章测试了纯convNet

leener-Y·2022-11-21 16:44

“文艺复兴” ConvNet卷土重来，压过Transformer FAIR重新设计纯卷积新架构

github.com/facebookresearch/ConvNeXt最小的模型100mConvNeXt-S224x22478.722M4.3GAbstractViT伴随着视觉的“20年代”咆哮而来，迅速的碾压了ConvNet

AI视觉网奇·2022-11-21 16:43

CNN卷土重来！超越Transformer！FAIR重新设计纯卷积架构：ConvNeXt

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达作者丨happy转载自丨极市平台导读“文艺复兴”，ConvNet卷土重来，压过Transformer。

Amusi（CVer）·2022-11-21 16:13

pytorch实现简单的ConvNet网络

importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets，transforms#datasets中提供了一些基本的数据集，transforms对图像进行基本的一些预处理#导入一些库后，写一个简单的神经网络c

RickyGuo00·2022-11-21 16:12

ConvNet---20年代的卷积神经网络

AConvNetforthe2020s摘要1.引言2.ConvNet现代化：路线图2.1训练技巧2.2宏观设计2.3ResNeXt-ify2.4倒置瓶颈结构（Mobilenetv2）2.5大卷积核2.6

翻译翻译什么叫深度学习·2022-11-21 16:11

【读点论文】A ConvNet for the 2020s，结合swin transformer的结构设计和训练技巧调整resnet网络，在类似的FLOPs和参数量取得更好一点的效果

正是层次化的transformer(例如Swintransformer)重新引入了几个ConvNet先验，使transformer作

羞儿·2022-11-21 10:27

文献阅读笔记整理--ConvNext：A ConvNet for the 2020s

文献阅读时间：2022年11月1日论文名称：AConvNetforthe2020s论文下载链接：https://arxiv.org/abs/2201.03545论文对应源码链接：https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt一、前言以ResNet-50结构为基础，按照Swin-Transformer的设计思想来改进ResNet-50，实现新的准确率，并进一

阳光哈皮翔·2022-11-20 16:21

PyTorch学习笔记【5】：使用卷积进行泛化

2.卷积实战2.1.nn.Conv2d2.2.填充边界2.3.用卷积检测特征2.4.使用深度和池化技术进一步研究2.4.1.从大到小：下采样2.4.2.将卷积和下采样结合2.5.整合网络3.训练我们的convnet3.1

zzzyzh·2022-11-20 06:46

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