efficient

【双目视觉】双目矫正

89280633https://blog.csdn.net/qingfengxiaosong/article/details/109897053或者自行百度建议使用Matlab工具箱做标定，其中建议勾选3Coefficients
寂云萧·2022-12-09 21:38

机器学习实战：用efficientdet训练自己的数据集

所以本篇尝试用efficientdet进行训练。准备数据数据准备阶段与yolov5相同，参考上篇。尽量让数据准备阶段的代码和文件和复用。
YueTann·2022-12-09 19:16

OCR读书笔记

【1】Zhouetal.Informer:BeyondEfficientTransformerforLongSequenceTime-SeriesForecasting.AAAI2021BestPaper
Lyan_92·2022-12-09 18:35

ClickHouse 表引擎 & ClickHouse性能调优

WhyClickHouseOurfeaturerichandhardwareefficientOLAPdatamanagementsystemistherightchoicefory
禅与计算机程序设计艺术·2022-12-09 17:57

《白话大数据与机器学习》

线性回归过拟合欠拟合第九章聚类9.1K-means算法9.3孤立点9.4层次聚类层次聚类的应用9.5密度聚类9.6聚类评估9.6.1聚类趋势9.6.2簇数决定9.6.3测定聚类质量（轮廓系数SilhouetteCoefficient
薯饼__·2022-12-09 15:24

Pytorch MobileNetV1 学习

,MenglongZhu,BoChen,DmitryKalenichenko,WeijunWang,TobiasWeyand,MarcoAndreetto,HartwigAdamMobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplication
DevinDong123·2022-12-09 13:36

TNT:Transformer in transformer论文精读

论文地址:https://arxiv.org/abs/2103.00112源码地址:GitHub-huawei-noah/Efficient-AI-Backbones:EfficientAIBackbonesincludingGhostNet
樱花的浪漫·2022-12-09 08:00

CVPR22 ｜CMT：CNN和Transformer的高效结合（开源）

华为诺亚实验室的研究员提出一种新型视觉网络架构CMT，通过简单的结合传统卷积和Transformer，获得的网络性能优于谷歌提出的EfficientNet，ViT和MSRA的SwinTransformer
Tom Hardy·2022-12-09 08:59

传统图像分割——分水岭算法（watershed）

经典的分水岭求解算法1.定义2.算法流程总结前言本篇文章主要梳理分水岭算法的原理，不涉及编程实现一些经典的分水岭算法文献：[1]VincentL,SoilleP.Watershedsindigitalspaces:anefficientalgorithmbasedo
dreaming__star·2022-12-09 07:43

研究生SLAM论文阅读汇总（一）

论文前言1、EfficientLiDAROdometryforAutonomousDriving2、EfficientSurfel-BasedSLAMusing3DLaserRangeDatainUrbanEnvironments3
bugdeveloper0·2022-12-09 07:11

timm——pytorch下的迁移学习模型库·详细使用教程

timm（PytorchImageModels）项目是一个站在大佬肩上的图像分类模型库，通过timm可以轻松的搭建出各种sota模型（目前内置预训练模型592个，包含densenet系列、efficientnet
万里鹏程转瞬至·2022-12-09 03:53

Learning tensor of torch in single file

Forbeginners,therearemanyapisoftensorintorch,whichareefficientanduseful.Howcanwerememberthemwhenwewanttousethemtofinishtensortasks
JulyThirteenth·2022-12-09 02:10

Efficient DETR 论文精读

EfficientDETR:ImprovingEnd-to-EndObjectDetectorwithDensePrior高效Detr：改进具有稠密先验的端到端目标检测器一、摘要最近提出的端到端转换器(
Flying Bulldog·2022-12-09 00:33

性能提升：Facebook提出FP-NAS——搜索速度更快、分类精度更高、性能更好

该算法搜索性能优于BigNAS、EfficientNet和FBNetV2等算法。长按扫描二维码关注我们本篇
计算机视觉研究院·2022-12-08 21:12

CVPR | Facebook提出FP-NAS：搜索速度更快、分类精度更高、性能更好

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计算机视觉研究院·2022-12-08 21:12

CVPR 2021 | Facebook提出FP-NAS：搜索速度更快、分类精度更高、性能更好

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计算机视觉研究院·2022-12-08 21:41

CVPR2021 | Facebook提出FP-NAS：搜索速度更快、分类精度更高、性能更好

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计算机视觉研究院·2022-12-08 21:41

CVPR2021性能提升：Facebook提出FP-NAS——搜索速度更快、分类精度更高、性能更好...

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计算机视觉研究院·2022-12-08 21:41

Dagum Gini Decomposition，Dagum基尼系数分解的python实例

背景基尼系数（GiniindexorGiniCoefficient），是国际上通用的、用以衡量一个国家内或地区内总体居民收入差距的常用指标之一。
wsxyh1071652438·2022-12-08 20:24

【目标检测】IoU、GIoU、DIoU、CIoU、EIoU 5大评价指标

、简介二、IoU（IntersectionoverUnion）三、GIoU（GeneralizedIoU）四、DIoU（Distance-IoU）五、CIoU(Complete-IoU)六、EIoU(Efficient-IoU
小殊小殊·2022-12-08 17:57

【DeepLearning B图像分类实战】2023 Pytorch搭建AlexNet、VGG16、GoogleNet等共5个模型实现COIL20数据集图像20分类完整项目(项目已开源）

本项目使用Pytorch框架，使用上游特征提取模型+下游分类器模型的结构实现COIL20图像分类神经网络模型可选择LeNet、AlexNet、GoogleNet、VGG16、ResNet50、EfficientNet
北村南·2022-12-08 16:44

MSN：用于小样本学习的掩码孪生网络

原文：AssranM,CaronM,MisraI,etal.MaskedSiameseNetworksforLabel-EfficientLearning[J].arXivpreprintarXiv:2204.07141,2022
Civisky·2022-12-08 14:30

SAS学习笔记23 线性回归、多元回归

线性回归由样本资料计算的回归系数b和其他统计量一样，存在抽样误差，因此，需要对线性回归方程进行假设检验1、方差分析2、t检验相关系数的假设检验相关系数(correlationcoefficient)又称
dianmumi8329·2022-12-08 14:01

【论文速读】RandLA-Net大规模点云的高效语义分割

文章：RandLA-Net:EfficientSemanticSegmentationofLarge-ScalePointClouds作者：QingyongHu1,BoYang1,LinhaiXie1,
Being_young·2022-12-08 13:47

Jetson Nano 部署(1)：YOLOv5 目标检测实战介绍

YOLOv5介绍YOLOv5是最近非常流行的目标检测深度学习算法，与其他深度学习算法如EfficientDet相比，其在推理速度和精度上均有较好的性能。
@BangBang·2022-12-08 12:58

yolov5 多个 backbone版本的仓库

https://github.com/rglkt/yolov5-with-more-backbone目前懒人集成了mobileNet、regNet、efficientNet。
rglkt·2022-12-08 12:28

【论文阅读笔记】ECA-Net: Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks

论文地址：ECA-Net论文代码：https://github.com/BangguWu/ECANet论文总结  ECA-Net是基于SE-Net的扩展，其认为SEblock的两个FC层之间的维度缩减是不利于channelattention的权重学习的，这个权重学习的过程应该直接一一对应。作者做了一系列实验来证明在attentionblock中保持channel数不变的重要性。  ECA-Net的
时光机ﾟ·2022-12-08 12:26

Trilevel Neural Architecture Search for Efficient Single Image Super-Resolution

TrilevelNeuralArchitectureSearchforEfficientSingleImageSuper-Resolution高效单幅图像超分辨率的三层神经架构搜索摘要使用深度神经网络的单图像超分辨率
neverayever·2022-12-08 12:25

读书笔记-增量学习-Broad Learning System: An Effective and Efficient Incremental Learning System

一篇2018年澳门大学科技学院前院长陈俊龙先生的论文:BroadLearningSystem:AnEffectiveandEfficientIncrementalLearningSystemWithouttheNeedforDeepArchitecture
谷粤狐·2022-12-08 12:11

Pytorch搭建EfficientNet网络和Openmax

EfficientNet代码这是一个用包含40个类别的垃圾数据集做的开放场景实验。训练过程中仅使用24个训练类，测试时使用40个垃圾类别。garbage数据集下载首先是训练的代码。
水云仙君·2022-12-08 10:33

Efficient GlobalPointer：少点参数，多点效果

©PaperWeekly原创·作者|苏剑林单位|追一科技研究方向|NLP、神经网络在《GlobalPointer：用统一的方式处理嵌套和非嵌套NER》中，我们提出了名为“GlobalPointer”的token-pair识别模块，当它用于NER时，能统一处理嵌套和非嵌套任务，并在非嵌套场景有着比CRF更快的速度和不逊色于CRF的效果。换言之，就目前的实验结果来看，至少在NER场景，我们可以放心地将
PaperWeekly·2022-12-08 10:54

滴滴 KDD 2018 论文详解：基于强化学习技术的智能派单模型

四篇论文分别是（文末附论文打包下载地址）EfficientLarge-ScaleFleetManagementviaMulti-AgentDeepRein
stay_foolish12·2022-12-08 09:00

目标分类和目标检测学习笔记-理论篇

5.MobileNet6.ShuffleNet7.EfficientNet8.VisionTransformer二、目标检测篇1.RCNN->Fast_RCNN->Faster_RCNN**
逃離地球·2022-12-08 09:28

模型通道剪枝 Network Slimming

文章地址https://arxiv.org/pdf/1708.06519.pdfpytorch版本的github地址：GitHub-foolwood/pytorch-slimming:LearningEfficientConvolutionalNetworksthroughNetworkSlimming
Cn是个虾米·2022-12-08 09:08

模型剪枝-ICCV2017-Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming

方案目标1）减小模型大小;2）减少运行时内存占用;3）在不影响准确率的情况下降低计算操作的数量。方案实现通过在网络中进行通道层次稀疏来实现CNN部署限制1）模型大小：CNN的强大表现力来自其数百万可训练参数。这些参数以及网络结构信息需要存储在磁盘上并在推理期间加载到内存中。例如，存储一个ImageNet上训练的典型CNN会占用超过300MB的空间，这对嵌入式设备来说是一个很大的资源负担。2）运行时
做个人吧~·2022-12-08 08:36

Network Slimming-Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming

注：文章来自于我的博客shawnluo.com，欢迎访问~！作者：ZhuangLiu,JianguoLi,ZhiqiangShen,GaoHuang,ShoumengYan,ChangshuiZhang发表信息：ComputerVisionandPatternRecognition（2017）一、问题动机随着大规模数据集、高端的GPU和新型网络结构的出现使得近年的CNN网络结构发展十分迅速，其网络
shawnL1·2022-12-08 08:01

模型剪枝----Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming

下面我们介绍LearningEfficientConvolutionalNetworksthroughNetworkSlimming。
小小小绿叶·2022-12-08 08:22

模型剪枝学习笔记--Networks Slimming-Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming

NetworksSlimming-LearningEfficientConvolutionalNetworksthroughNetworkSlimming2017年ICCV的一篇文章，属于channelpruning
梦坠凡尘·2022-12-08 08:50

网络模型剪枝-论文阅读-Network Slimming

论文地址：LearningEfficientConvolutionalNetworksthroughNetworkSlimming这篇论文是在2017年的ICCV发表的，可以看做是之前讲过的channelpruning
AManFromEarth·2022-12-08 08:47

【ARXIV2211】Efficient multi-order gated aggregation network

作者认为，交互复杂性是视觉识别一个重要特点。为此，作者通过复杂特征交互构建了一个纯卷积的网络MogaNet用于图像识别。MogaNet的整体框架如下图所示，架构和一般的Transformer网络非常类似，核心包括两个模块：spatialaggregation（取代注意力）和channelaggregation（取代FFN）。（1）spatialaggregation如下图所示，蓝色部分叫做feat
AI前沿理论组@OUC·2022-12-08 08:14

【机器学习】子空间聚类

前言参考文献[1]子空间聚类(转)[2]子空间聚类[3]聚类系数Clusteringcoefficient[4]学习CVPR2019论文《自监督卷积子空间聚类网络》
一穷二白到年薪百万·2022-12-08 07:18

Informer代码详解

Informer:BeyondEfficientTransformerforLongSequenceTime-SeriesForecasting注：大家觉得博客好的话，别忘了点赞收藏呀~论文：https
尘世猫·2022-12-08 03:34

Backbone、Neck、Head

Backbone一般用于特征提取，如：VGG、ResNet、DenseNet、MobileNet、EfficientNet、CSPDarknet53、Swin-Transformer等。
sun_m_s·2022-12-08 01:00

【论文翻译】RepGhost: A Hardware-Efficient Ghost Module via Re-parameterization

摘要特征重用一直是轻量级卷积神经网络（CNNs）设计中的一种关键技术。目前的方法通常使用concat操作，通过重用其他层的特征映射来保持大的通道数（网络容量大）。虽然concat是没有参数量和计算量的，但它在硬件设备上的计算成本是不可忽略的。针对这一问题，本文为通过结构重参数化技术实现特征重用提供了一个新的视角。提出了一种新的硬件高效的RepGhost模块，通过重新参数化来实现隐式特征重用，而不是
神经网络病·2022-12-08 00:52

深度学习论文: RepGhost: A Hardware-Efficient Ghost Module via Re-parameterization及其PyTorch实现

深度学习论文:RepGhost:AHardware-EfficientGhostModuleviaRe-parameterization及其PyTorch实现RepGhost:AHardware-EfficientGhostModuleviaRe-parameterizationPDF
mingo_敏·2022-12-08 00:21

pytorch模型转tflite【以EfficientNet-BTS为例】

步骤使用pytorch转tflite需要经过：pytorch->onnx->tensorflow->tflite配置环境#ONNX-TensorFlow:1.8.0[pipinstallonnx-tf==1.8.0]#ONNX:1.8.0[pipinstallonnx==1.8.0]##TensorFlow:2.4.0[pipinstalltensorflow==2.4.0]#tf-nightly
zhuhaow·2022-12-07 22:53

基于pytorch模型剪枝的实现（极大的减少模型计算参数加快模型运行速度）

深度模型剪枝实现以及一些网络优化技巧模型剪枝：LearningEfficientConvolutionalNetworksThroughNetworkSlimming(ICCV2017).基于论文的代码复现以及拓展
Carlosi·2022-12-07 22:19

深度学习网络模型——EfficientNet V1模型详解与代码复现

深度学习网络模型——EfficientNetV1模型详解与代码复现1、EfficientNetV1概述2、项目代码：1、EfficientNetV1概述2、项目代码：model.pyimportmathimportcopyfromfunctoolsimportpartialfromcollectionsimportOrderedDictfromtypingimportOptional
郭庆汝·2022-12-07 21:13

【小白学PyTorch】13.EfficientNet详解及PyTorch实现

>小白学PyTorch|12SENet详解及PyTorch实现小白学PyTorch|11MobileNet详解及PyTorch实现小白学PyTorch|10pytorch常见运算详解小白学PyTorch|9tensor数据结构与存储结构小白学PyTorch|8实战之MNIST小试牛刀小白学PyTorch|7最新版本torchvision.transforms常用API翻译与讲解小白学PyTorch
风度78·2022-12-07 21:42

深度学习网络模型——EfficientNet V2模型详解与代码复现

深度学习网络模型——EfficientNetV2模型详解与代码复现1、EfficientNetV2概述2、项目代码：1、EfficientNetV2概述2、项目代码：model.pyfromcollectionsimportOrderedDictfromfunctoolsimportpartialfromtypingimportCallable
郭庆汝·2022-12-07 21:40
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