efficient 第32页

【论文简述】MVS2D: Efficient Multi-view Stereo via Attention-Driven 2D Convolutions（CVPR 2022）

一、论文简述1.第一作者：ZhenpeiYang2.发表年份：20223.发表期刊：CVPR4.关键词：MVS、注意力、单目、深度学习5.探索动机：现在的方法比较慢。Whilesuchend-to-endlearningofplanesweepingstereoadvancespublicbenchmarks’accuracy,theyaretypicallyveryslowtocompute.6

华科附小第一名·2023-01-13 11:22

《Python数据科学手册》第五章机器学习的笔记

1.判定系数定义判定系数（coefficientofdetermination），也叫可决系数或决

weixin_30635053·2023-01-13 10:14

基于MxNet实现目标检测-Efficientdet【附部分源码及模型】

文章目录前言目标检测发展史及意义一、数据集的准备1.标注工具的安装2.数据集的准备3.标注数据4.解释xml文件的内容二、网络结构的介绍三、代码实现0.工程目录结构如下1.导入库2.配置GPU/CPU环境3.数据加载器4.模型构建5.模型训练1.学习率设置2.优化器设置3.损失设置4.循环训练6.模型预测四、算法主入口五、训练效果展示前言本文主要讲解基于mxnet深度学习框架实现目标检测，实现

爱学习的广东仔·2023-01-13 09:43

ResT: An Efficient Transformer for Visual Recognition

文章地址:https://arxiv.org/pdf/2105.13677.pdfcodeResT:AnEfficientTransformerforVisualRecognition一、引言二、ResT

小小小~·2023-01-13 08:49

加载深度学习模型错误：_pickle.UnpicklingError: pickle data was truncated

pythongenerate.py--outdir=out--seeds=1-16--network=https://data-efficient-gans.mit.edu/

浪者知秋·2023-01-13 01:46

【论文笔记】IEEE | 一种新卷积 DSConv: Efficient Convolution Operator

论文标题：DSConv:EfficientConvolutionOperator论文链接：https://arxiv.org/abs/1901.01928v2论文代码：发表时间：2019年11月创新点实现更低的内存使用

来自γ星的赛亚人·2023-01-12 22:49

IEEE | DSConv: Efficient Convolution Operator

论文标题：DSConv:EfficientConvolutionOperator论文链接：https://arxiv.org/abs/1901.01928v2发表时间：2019年11月创新点实现更低的内存使用

小鹏AI·2023-01-12 22:47

EfficientFormer 提升速度的同时保持性能，使 ViT 在移动端成为可能

为了让transformers同时拥有高性能和速度，EfficientFormer重新审视了ViT模型中使用的网络架构和运算符，引入一个维度一致的纯Transformer作为设计范例。大量实验表

·2023-01-12 19:22

【转载】局部敏感哈希算法(Locality Sensitive Hashing)

局部敏感哈希算法(LocalitySensitiveHashing)转载这个博客呢，是因为学习ICLR2020年的文章：Reformer:TheEfficientTransformer。

Phoenixtree_DongZhao·2023-01-12 17:19

计算机视觉大型攻略 —— 立体视觉（5）Stixel World

linusyue·2023-01-12 14:11

[2017NIPS]Learning Efficient Object Detection Models with Knowledge Distillation 论文笔记

目录Method1.结果蒸馏——分类2.结果蒸馏——回归3.特征蒸馏实验结果总结Method将知识蒸馏用在检测方向最大的问题就是前景和背景的类别不均衡问题。感觉就是很常规的思路，蒸特征+蒸输出，具体是在Faster-RCNN上做。其中蒸特征是使用的FitNet的方法在backbone做，在RPN和分类回归网络(RCN)部分蒸输出，两个部分都同时做分类和回归蒸馏。分类是做了一个weighted交叉熵

机器就不学习·2023-01-12 13:34

机器学习算法（十二）：聚类

1.3间隔统计量GapStatistic1.4关于K值选择的改进算法——ISODATA算法2聚类算法的评估2.1估计聚类趋势2.2判定数据簇数2.3测定聚类质量2.3.1轮廓系数（SilhouetteCoefficient

意念回复·2023-01-12 09:27

聚类数k的确定(间隔统计量,轮廓系数,Canopy算法)及Kmeans++聚类，高斯混合聚类，密度聚类，层次聚类的原理及python实现(文末附有相关代码)

聚类的数目clusters=kclusters=kclusters=k的确定2.1肘部法则（ElbowMethod）2.2间隔统计量(GapStatistic)2.3轮廓系数(SilhouetteCoefficient

菜菜编程·2023-01-12 09:24

Replicate Brogaard Stock Volatility Decomposition

IntroductionDataandSampleDownloadDataCleanDataExtractEstimationUnitandSetGlobalVariablesImplementBrogaardDecompositionEstimateVARCoefficients

磐石若水·2023-01-12 08:59

Dig into Estimation of VAR Coefficients, IRFs, and Variance Decomposition in Stata

MotivationSetBenchmarkTheoreticalDefinitionsandCalculationFormulasDefinetheVARsystemCalculatereduced-formcoefficientsAi

磐石若水·2023-01-12 08:28

Web science 笔记 Crowdsourcing, Stock prediction

ContentCrowdsourcing3centralaspectsofcrowdsourcingOverallprocessProcessAggregatingoutputBenefitsStockpredictionBackgroundmodelmodernportfoliotheory(MPT)efficientmarkethypothesis

B栋3食堂·2023-01-12 08:49

MS【1】：Metric

文章目录前言1.DiceLoss1.1.Dicecoefficient1.2.F1score-Dice1.3.DiceLoss2.Sensitivity&Specificity2.1.Sensitivity2.2

zzzyzh·2023-01-12 07:16

基于cifar10数据集的FedAvg联邦学习任务

本文目录1.cifar10数据集介绍2.联邦学习介绍3.客户端CNN模型3.FedAvg实现运行结果出自论文《Communication-EfficientLearningofDeepNetworksfromDecentralizedData

梦码城·2023-01-11 19:36

联邦学习-FedAvg、FedAMP论文解读

解读解决问题算法原理实验结果优缺点FedAMP解读解决问题FedAMP算法原理HeurFedAMP算法原理实验结果优缺点联邦学习-FedAvg、FedAMP论文解读参考论文：FedAVG-《Communication-efficientlearningofdeepnetworksfromdecentralizeddata

‘Atlas’·2023-01-11 19:06

联邦学习(FL，Federated Learning) 之FedAvg算法

Communication-EfficientLearningofDeepNetworksfromDecentralizedData论文地址：[1602.05629]Communication-EfficientLearningofDeepNetworksfromDecentralizedData

bit_100·2023-01-11 19:36

论文阅读| ShellNet: Efficient Point Cloud Convolutional Neural Networks using Concentric Shells...

前言：点云分类和分割方向文章–ICCV2019oralpage:[here]ShellNet:EfficientPointCloudConvolutionalNeuralNetworksusingConcentricShellsStatistics

btee·2023-01-11 19:04

ShuffleNet V1——总结

TravelingLight77·2023-01-11 12:41

An Efficient Representation for Irradiance Environment Maps论文阅读笔记

AnEfficientRepresentationforIrradianceEnvironmentMaps看这篇文章是因为用到了颜色相似度比较的技术，但是这个方法太过复杂，还是考虑其他方法吧。

只会写bug的菜鸡·2023-01-11 07:53

论文阅读|一阶段的目标检测器EfficientDet

yanghaoplus·2023-01-11 07:19

CS224W摘要02.Traditional Methods for Machine Learning in Graphs

文章目录Node-levelTasksandFeaturesNodedegreeNodecentralityClusteringcoefficientGraphlets小结LinkPredictionTaskandFeatureDistance-basedfeatureLocalneighborhoodoverlapGlobalneighborhoodoverlap

oldmao_2000·2023-01-11 00:59

【Swin Transformer 论文笔记】Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows

ShiftedWindowbasedSelf-Attention”“Self-attentioninnon-overlappedwindows”“Shiftedwindowpartitioninginsuccessiveblocks”“Efficientbatchcomput

bulibuli蛋·2023-01-10 16:41

Towards a Unified View of Parameter-Efficient Transfer Learning

ExistingMethodsAUnifiedFrameworkTransferDesignElementsSequentialorParallelAttentionorFFNMulti-headorSinglehead总结参考【论文分享】TowardsaUnifiedViewofParameter-EfficientTransferLearningICLR2022

HDU-Dade·2023-01-10 15:11

论文精度笔记(五)：《Micro-YOLO: Exploring Efficient Methods to Compress CNN based Object Detection Model》

作者单位：港大,同济大学,字节AILab,UC伯克利文章目录论文以及源码获取论文题目参考文献1.研究背景2.贡献3.相关工作3.1DSConv3.2MBConv3.3SENet4.主要内容4.1Micro_YOLO4.2ProgressiveChannelPruning![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/a2d2985640b74b70b05f79a6

ZZY_dl·2023-01-10 14:50

机器学习-Random Sample Consensus Regression(RANSAC)回归

BriefIntroductiononRANSACLinearregressionmodelscanbeheavilyimpactedbythepresenceofoutliers.Incertainsituations,averysmallsubsetofourdatacanhaveabigeffectontheestimatedmodelcoefficients.Therea

Santorinisu·2023-01-10 14:19

论文解读《Micro-YOLO: Exploring Efficient Methods to Compress CNN based Object Detection Model》

论文：Micro-YOLO:ExploringEfficientMethodstoCompressCNNbasedObjectDetectionModel基于CNN的目标检测模型压缩方法探究论文地址：https

谁来管毕设·2023-01-10 14:47

【笔记】训练神经网络时解决显存不足的办法：核常兼备，常：减少参数规模；核：减少参数大小

常规方法1：常规方法2：GitHub-gpleiss/efficient_densenet_pytorch:Amemory-efficientimplementationofDenseNetsmodel2GitHub-mapillary

程序猿的探索之路·2023-01-10 13:37

Learning both Weights and Connections for Efficient Neural Networks 论文pytorch复现

LearningbothWeightsandConnectionsforEfficientNeuralNetworks论文pytorch复现这是论文中主要的步骤，因此我们复现的时候也主要是利用这个思想。

WanderingSIN·2023-01-10 11:06

【网络裁剪】——Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming

转载自:https://blog.csdn.net/h__ang/article/details/89376079亮点:ICCV2017论文链接：https://arxiv.org/abs/1708.06519官方代码（Torch实现）：https://github.com/liuzhuang13/slimming第三方代码（PyTorch实现）：https://github.com/foolwo

农夫山泉2号·2023-01-10 11:06

Learning both Weights and Connections for Efficient Neural Networks

LearningbothWeightsandConnectionsforEfficientNeuralNetworks摘要神经网络是计算密集型和内存密集型的，这使得它们很难部署在嵌入式系统上。

WanderingSIN·2023-01-10 11:35

论文复现：Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming

论文核心论文提出了一种结构化剪枝策略，剪枝对象为channel，对channel重要性的评价标准使用的是BatchNormalization层中的缩放因子，这不会给网络带来额外的开销。论文细节品读带L1L1L1正则的损失函数：首先得了解L1L1L1正则为何能带来稀疏性，相关解释链接于是论文作者为了诱导BNBNBN层缩放因子γ\gammaγ产生稀疏性，对BNBNBN层的γ\gammaγ使用L1L1L

Robohaha·2023-01-10 11:05

《Learning both Weights and Connections for Efficient Neural Networks》阅读笔记

参考链接：https://xmfbit.github.io/2018/03/14/paper-network-prune-hansong/主要思想：作者的方法分为三个步骤：TrainConnectivity:按照正常方法训练初始模型。作者认为该模型中权重的大小表征了其重要程度PruneConnection:将初始模型中那些低于某个阈值的的权重参数置成0（即所谓剪枝）Re-Train:重新训练，以期

tang-0203·2023-01-10 11:05

模型剪枝一：Learning both Weights and Connections for Efficient Neural Networks

论文：https://arxiv.org/abs/1506.02626代码：https://github.com/jack-willturner/DeepCompression-PyTorchhttps://github.com/Guoning-Chen/SimplePruning-PyTorch1核心思想本文给出了一个模型剪枝的处理思路，如Fig.2所示，即将模型剪枝分为三步，分别为：按照常规方

cdknight_happy·2023-01-10 11:34

《Learning both Weights and Connections for Efficient Neural Networks》论文笔记

1.论文思想深度神经网络在计算与存储上都是密集的，这就妨碍了其在嵌入式设备上的运用。为了解决该问题，便需要对模型进行剪枝。在本文中按照网络量级的排序，使得通过只学习重要的网络连接在不影响精度的情况下减少存储与计算量。论文中的方法分为三步：首先，使用常规方法训练模型；使用剪枝策略进行模型修剪；在修剪模型的基础上进行finetune。经过试验证明改文章提出的方法使得AlexNet的大小减小了9倍，参数

m_buddy·2023-01-10 11:34

Learning both Weights and Connections for Efficient Neural Network -- 论文笔记

这是2015年斯坦福和英伟达的一篇论文。1.简介：通过修剪训练后网络中的不重要连接（connections），来减少网络所需要的参数，减少内存和cpu的消耗，使网络更加适应在移动设备上运行。2.idea思想：1）首先训练整个网络，判断哪些是重要连接。2）修剪不重要的连接。3）重新训练修剪后的网络，微调保留下来的参数。3.达到的效果：1）在ImageNet上，减少了AlexNet9倍的参数，从61m

Xiaomin-Wu·2023-01-10 11:34

论文复现：Learning both Weights and Connections for Efficient Neural Networks

论文核心论文提出了非结构化剪枝策略，针对卷积层权重进行剪枝，并提出了著名的三步走剪枝策略。判断权重重要性的方式是对权重进行L1L1L1或L2L2L2正则化，然后按照一定的剪枝比例使正则化值较小的权重为0。论文细节品读模型压缩意义：论文从功耗方面讨论了模型需要被压缩的原因，神经网络越大，参数量和计算量越大，导致模型在前向推理时功耗越大，这对移动端和嵌入式端是残酷的。并且大模型无法存储在SRAM中（由

Robohaha·2023-01-10 11:04

网络模型剪枝-论文阅读《Learning both Weights and Connections for Efficient Neural Networks》

这是2015年NIPS的一篇经典的剪枝文章，由韩松大神所作，由于年代比较久远，所以就大概说一下它的重点内容，以便给模型剪枝有个初始印象。Introduction文章首先讲了LeNet、AlexNet和VGG这些当时经典的网络的参数量的非常大，同时需要的存储空间也越来越大；然后以能量消耗的角度谈了这些模型运行具体能消耗多少能量。这就引出了本文的目标，就是对较大的网络模型进行剪枝以降低能量消耗从而能在

AManFromEarth·2023-01-10 11:04

Bipartite Graph正则

1.ScalableSemi-SupervisedLearningbyEfficientAnchorGraphRegularization（2016KDE）anchor点利用kmeans计算，假设f为标签预测函数目标函数如下

atease0001·2023-01-10 10:58

TFHE拓展：Programmable Bootstrapping

ImprovedProgrammableBootstrappingwithLargerPrecisionandEfficientArithmeticCircuitsforTFHE（对TFHE优化的可编程同态刷新的方案

AdijeShen·2023-01-10 09:03

语义分割--Efficient and Robust Deep Networks for Semantic Segmentation

EfficientandRobustDeepNetworksforSemanticSegmentationCode:https://lmb.informatik.uni-freiburg.de/Publications

O天涯海阁O·2023-01-10 07:58

spearman相关性_Spearman的相关性及其在机器学习中的意义

Thisarticleisaboutcorrelationanditsimplicationinthemachinelearning.Inmypreviousarticle,IhavediscussedPearson’scorrelationcoefficientandlaterwehavewrittenacodetoshowtheusefulnessoffindingPea

cumudi0723·2023-01-09 20:50

语义分割常用指标(mIOU,Dice coefficient)

Dicecoefficient定义如下：其中X为预测像素，Y为groudtruth，实际上，这和mIOU的定义差不多，仔细分析即可知道这个Dice等价于TP/(TP+FP+FN+TN)参考https:/

小伟db·2023-01-09 19:28

LinkNet

LinkNetLinkNet-Model(pytorch版本)1.一论文导读2.二论文精读3.三代码实现4.四问题思索《LinkNet:ExploitingEncoderRepresentationsforEfficientSemanticSegmentation

*Major*·2023-01-09 18:14

语义分割模型--LinkNet

这篇文章的全名为LinkNet:ExploitingEncoderRepresentationsforEfficientSemanticSegmentation感兴趣的可以自行下载查看（1）LinkNet

你这个代码我看不懂.·2023-01-09 18:42

Polynomials（多项式）在numpy中的用法

一、polyThepolytoolreturnsthecoefficientsofapolynomialwiththegivensequenceofroots.poly可以在已知多项式根的情况下返回多项式系数

BROWNTEEN·2023-01-09 14:26

实战3：基于EfficientNetV2网络实现乳腺 X 光图像乳腺癌检测

项目概述：本次比赛的目标是识别乳腺癌。使用从定期筛查中获得的筛查性乳房X线照片来训练您的模型。数据介绍：注意：此挑战的数据集包含女性受试者的放射学乳房图像。本次比赛的目的是从筛查检查的乳房X线照片中识别乳腺癌病例。出于显而易见的原因，识别癌症病例很重要，但假阳性对患者也有不利影响。乳房X线照片，dicom格式。隐藏测试集中大约有8,000名患者。每个患者通常有4张图像，但并非总是如此。请注意，许多

甜辣uu·2023-01-09 13:49

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