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论文阅读笔记Coordinate Attention for Efficient Mobile Network Design(CVPR2021)

来源：投稿作者：kenny_vincent编辑：学姐论文阅读笔记CoordinateAttentionforEfficientMobileNetworkDesign(CVPR2021)动机&解决的问题开始读论文的时候

深度之眼·2022-11-22 20:19

【Paper Reading】BatchCrypt: Efficient Homomorphic Encryption for Cross-Silo Federated Learning

BatchCrypt:EfficientHomomorphicEncryptionforCross-SiloFederatedLearning原文来源：[ATC2020]BatchCrypt-EfficientHomomorphicEncryptionforCross-SiloFederatedLearning

lunan0320·2022-11-22 20:13

[文献阅读] Sparsity in Deep Learning: Pruning and growth for efficient inference and training in NN

文章目录1.前言2.OverviewofSparsityinDeepLearning2.1Generalization2.2performanceandmodelstorage2.3whatcanbesparsified?2.4whentosparsify2.5InputFeatureSelection2.6Ensembles3.PruningCriteria-HowtoSelectElement

Muasci·2022-11-22 20:37

D2ETR: Decoder-Only DETR with Computationally Efficient Cross-Scale Attention

文章目录D2ETR:Decoder-OnlyDETRwithComputationallyEfficientCross-ScaleAttentionAbstract1Introduction2RelatedWork3RevisitingEncoder-decoderArchitecture4Decoder-onlyDETR4.1D2ETR

ZZE15832206526·2022-11-22 20:24

Slimming剪枝方法

本文参考：5-剪枝后模型参数赋值_哔哩哔哩_bilibilizhttps://github.com/foolwood/pytorch-slimming一、模型剪枝理论说明论文：LearningEfficientConvolutionalNetworksthroughNetworkSlimming

benben044·2022-11-22 18:54

YOLO_v6讲解

文章目录一：创新点二：Backbone三：RepPANNeck四：EfficientDecoupledHead五：Anchor-free无锚范式六：SimOTA七：SIoU八：总结一：创新点YOLOv5

江南綿雨·2022-11-22 16:56

轻量化网络系列 | 解读MobileNet V1-V3

MobileNetV1论文原文：MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplicationsMobileNetV2

麻瓜1号·2022-11-22 16:47

Efficient Diffusion Models for Vision： A Survey

EfficientDiffusionModelsforVision:ASurvey论文：https://arxiv.org/abs/2210.09292摘要扩散模型（DM）在内容生成方面表现出了最先进的性能

通街市密人有·2022-11-22 16:16

汽车电子之温度传感器

NTC与PTC温度传感器NTC（negativetemperaturecoefficient）是负温度系数型的热敏电阻1、阻值随着环境温度的升高而减小；2、应用于环境检测，如温度传感器；3、功率型NTC

Zaya.510·2022-11-22 16:44

【CNN优化加速】02轻量化模型：MobileNet v1-v3、ShuffleNet v1-v2、EfficientNet v1-v2简介

前一篇博文介绍了CNN优化加速的一些基础理论，包括卷积相关的基础知识，常见的CNN模型加速策略（知识蒸馏、量化、剪枝以及设计更轻的网络架构等）【CNN优化加速】01模型压缩基础：常见策略、卷积相关概念_TianleiShi的博客-CSDN博客本篇博文针对轻量化网络设计问题展开，首先总结了常见的三个轻量化网络亮点，其次具体介绍每个网络的设计思路。常见轻量化网络亮点对比MobileNet网络Mobil

TianleiShi·2022-11-22 16:14

计算机视觉算法——基于Transformer的语义分割（SETR / Segmenter / SegFormer）

1.1.1Decoder1.2实验2.Segmenter2.1网络结构及特点2.1.1Decoder2.2实验3.SegFormer3.1网络结构及特点3.1.1OverlapPatchMerging3.1.2EfficientSelfAttention3.1

Leo-Peng·2022-11-22 13:36

ECCV 2022 | 通往数据高效的Transformer目标检测器

论文题目：TowardsData-EfficientDetectionTransformers论文链接：ht

PaperWeekly·2022-11-22 11:37

ECCV 2022 | 中科大&京东提出：数据高效的Transformer目标检测器

本文介绍一下我们中稿今年ECCV的一项工作：TowardsData-EfficientDetectionTransformers。论文链接：arxiv.org/abs/2203.

Amusi（CVer）·2022-11-22 11:05

机器学习初探：（十）K均值聚类（K-means）以及KNN算法

文章目录K均值聚类（K-means）导论什么是K-meansK-means的操作步骤K-means的分类效果轮廓系数（SilhouetteCoefficient）肘部确定法（ElbowMethod）改进

黑洞拿铁·2022-11-22 10:08

机器学习之K-Means聚类（python手写实现+使用Silhouette Coefficient来选取最优k值）

文章目录K-MeansSilhouetteCoefficient（轮廓系数）代码实现参考K-MeansK-Means聚类又叫K均值聚类，是一种线性时间复杂度的聚类方法，也是比较成熟的一种聚类算法。

Icy Hunter·2022-11-22 10:59

opencv 鱼眼矫正

jpg){Matsrc=imread(jpg);Matdistortion=src.clone();Matcamera_matrix=Mat(3,3,CV_32FC1);Matdistortion_coefficient

qianbo_insist·2022-11-22 05:43

【代码解析（2）】Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data

utils.py#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-#Pythonversion:3.6importcopyimporttorchfromtorchvisionimportdatasets,transformsfromsamplingimportmnist_iid,mnist_noniid,mnist_noniid_unequalfromsamplingi

缄默的天空之城·2022-11-22 03:25

【代码解析（3）】Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data

update.py#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-#Pythonversion:3.6importtorchfromtorchimportnnfromtorch.utils.dataimportDataLoader,DatasetclassDatasetSplit(Dataset):"""AnabstractDatasetclasswrappedaro

缄默的天空之城·2022-11-22 03:25

深度学习之图像分类（十四）--ShuffleNetV2 网络结构

深度学习之图像分类（十四）ShuffleNetV2网络结构目录深度学习之图像分类（十四）ShuffleNetV2网络结构1.前言2.SeveralPracticalGuidelinesforEfficientNetworkArchitectureDesign2.1Equalchannelwidthminimizesmemoryaccesscost

木卯_THU·2022-11-22 01:29

PixelShuffle详解和cuda实现

1.背景1.1PixelShuffle的出处PixelShuffle这一操作出自论文Real-TimeSingleImageandVideoSuper-ResolutionUsinganEfficientSub-PixelConvolutionalNeuralNetwork

BigerBang·2022-11-22 01:26

《An Efficient Two-Layer Mechanism for Privacy-Preserving Truth Discovery》论文精读

《AnEfficientTwo-LayerMechanismforPrivacy-PreservingTruthDiscovery》精读笔记论文背景摘要笔者总结概述相关知识TruthDiscovery差分隐私隐私保护机制

走走走，快去看看世界·2022-11-22 01:49

论文速读之SUNet、MAXIM、Restormer、MIRNet、SwinIR、HINet、MPRNet、CSRNet

CSRNetSUNet:SwinTransformerwithUNetforImageDenoisingMAXIM:Multi-AxisMLPforImageProcessing有难度Restormer:EfficientTransformerforHigh-ResolutionImageR

love_lqz·2022-11-22 00:49

【时序聚类】论文解读k-Shape: Efficient and Accurate Clustering of Time Series

k-Shape:EfficientandAccurateClusteringofTimeSeries【论文解读有不正确之处欢迎指正】论文来源：https://dl.acm.org/doi/10.1145

风雨潇潇一书生·2022-11-21 23:02

Parameter-Efficient Conformers via Sharing Sparsely-Gated Experts for End-to-End Speech Recognition

基于Sparsely-GatedExperts的Parameter-EfficientConformers在端到端语音识别中的应用摘要虽然Transformer及其变体Conformer在语音识别中表现出良好的性能

反卷斗士小郑·2022-11-21 23:55

k-Shape: Efficient and Accurate Clustering of Time Series解读

k-Shape:EfficientandAccurateClusteringofTimeSeriesJohnPaparrizosLuisGravanoColumbiaUniversityACMSIGMOD2015

SCS199411·2022-11-21 23:54

「AAAI2021」【Informer: Beyond Efficient Transformer for Long Sequence Time-Series Forecast】论文笔记

「AAAI2021_Best_Paper」【Informer:BeyondEfficientTransformerforLongSequenceTime-SeriesForecast】论文笔记Abstract1

Ed. Liu·2022-11-21 22:32

Informer: Beyond Efficient Transformer for Long Sequence Time-Series Forecasting论文笔记

Informer:BeyondEfficientTransformerforLongSequenceTime-SeriesForecastingAAAI2021BestpaperInformer的主要工作是使用

reallsp·2022-11-21 21:00

论文笔记：Informer: Beyond Efficient Transformer for Long Sequence Time-Series Forecasting

AAAI2021bestpaper1abstract&introTransformer被广泛应用于时间序列预测任务，但是Transformer存在一些严重的问题，使其无法直接应用到LSTF（longsequencetime-seriesforecasting）问题上的时间复杂度需要平方数量的点积计算开销、的内存消耗3.2.2传统注意力机制的稀疏性先前的一些研究表明，自注意概率的分布具有潜在的稀疏性

UQI-LIUWJ·2022-11-21 21:59

2021.06.16组会汇报 Informer: Beyond Efficient Transformer for Long Sequence Time-Series Forecasting

2021.06.16组会汇报Informer:BeyondEfficientTransformerforLongSequenceTime-SeriesForecasting1.相关背景2.主要问题2.1ProbSparseSelf-attention2.2Self-attentionDistilling2.3GenerativeInference3

假骑士·2022-11-21 21:59

Informer: Beyond Efficient Transformer for Long Sequence Time-Series Forecasting

InformerAbstract1Introduction2Preliminary3ProposedMethodEfficientSelf-attentionMechanismEncoder:AllowingforprocessinglongersequentialinputsunderthememoryusagelimitationDecoder

h137437·2022-11-21 21:28

【时间序列预测】Informer: Beyond Efficient Transformer for Long Sequence Time-Series Forecasting (第一篇)

论文链接：Informer:BeyondEfficientTransformerforLongSequenceTime-SeriesForecasting.摘要许多真实世界的应用需要对长序列时间序列进行预测

理心炼丹·2022-11-21 21:57

代码已开源！效果远超Transformer！AAAI 2021最佳论文Informer：最强最快的序列预测神器...

点击上方“CVer”，选择加"星标"置顶重磅干货，第一时间送达本文转载自：炼丹笔记作者：一元，四品炼丹师Informer:最强最快的序列预测神器01简介Informer:BeyondEfficientTransformerforLongSequenceTime-SeriesForecasting

Amusi（CVer）·2022-11-21 21:56

文献阅读（45）AAAI2021-Informer: Beyond Efficient Transformer for Long Sequence Time-Series Forecasting

本文是对《Informer:BeyondEfficientTransformerforLongSequenceTime-SeriesForecasting》一文的浅显翻译与理解，如有侵权即刻删除。

学徒刘猛·2022-11-21 21:25

解读AAAI 2021最佳论文：Informer: Beyond Efficient Transformer for Long SequenceTime-Series Forecasting

目录一、摘要二、传统transformer的局限性三、本文的贡献四、模型总体架构五、Self-attentionMechanism六、衡量Query稀疏度七、ProbSparseSelf-attention八、EncoderSelf-attentionDistilling九、Decoder十、Experiment消融实验编辑ComputationEfficiency十一、Reference一、摘要

厌世小威少·2022-11-21 21:24

内存高效的可逆 GAN 网络：Reversible GANs for Memory-efficient Image-to-Image Translation

ReversibleGANsforMemory-efficientImage-to-ImageTranslation[pdf]目录AbstractIntroductionBackgroundandRelatedWorkMethodAbstractThePix2pix

Phoenixtree_DongZhao·2022-11-21 19:02

论文阅读-Combining EfficientNet and Vision Transformers for Video Deepfake Detection（深度鉴伪）

一、论文信息论文名称：CombiningEfficientNetandVisionTransformersforVideoDeepfakeDetection论文代码：https://github.com

完美屁桃·2022-11-21 18:39

R2 的Python实现总结

https://en.wikipedia.org/wiki/Coefficient_of_determination这里记录一下几种Python实现：1.从sklearn.metric中调用fromsklearn.metricsimportr2

好好学习_天天向上de·2022-11-21 17:06

Python计算统计分析MSE 、 RMSE、 MAE、r2

.均方误差MSE(mean-squareerror)该统计参数是预测数据和原始数据对应点误差的平方和的均值均方根误差RootMeanSquareError求均方误差的根号决定系数R2决定系数R2(coefficientofdetermination

zNULLT·2022-11-21 17:30

为什么选择DCT而不是DFT

https://www.quora.com/Why-DCT-has-less-high-frequency-coefficient-than-DFT-I-have-been-reading-about-that-DCT-has-even-symmetry-and-DFT-does-not-but-I-dont-get-itfft-WhywouldyouuseDCTasopposetoDFTford

思考实践·2022-11-21 17:27

神经网络加速器设计研究：GoSPA ISCA2021论文研读

神经网络加速器设计研究：GoSPA:AnEnergy-efficientHigh-performanceGloballyOptimizedSParseConvolutionalNeuralNetworkAccelerator

Jacob-liu·2022-11-21 16:57

【论文精读】GoSPA：一种高能效高性能的全局优化稀疏卷积神经网络加速器

GoSPA:AnEnergy-efficientHigh-performanceGloballyOptimizedSParseConvolutionalNeuralNetworkAccelerator一种高能效高性能的全局优化稀疏卷积神经网络加速器

小范小范·2022-11-21 16:12

[论文笔记] SCRFD 阅读笔记

SCRFD阅读笔记SampleandComputationRedistributionforEfficientFaceDetection(Arxiv2021)动机解决方案SampleandComputationRedistributionforEfficientFaceDetection

吉他A梦·2022-11-21 13:24

SCRFD学习笔记

论文地址：2022-SCRFD-SampleandComputationRedistributionForEfficientFaceDetection代码地址：https://github.com/deepinsight

充实而又快乐·2022-11-21 13:47

计算机视觉、机器学习相关领域论文和源代码大集合

这次转载是在寻找unsupervisedimagesegmentation的方法及源代码的时候搜寻到了这里，找到了EfficientGraph-basedImageSegmentation的matlab

阿困·2022-11-21 11:16

matlab 空间直线拟合,空间直线的拟合：z=ax+by+c

MATLAB:(cftool)z=a*x+b*y+cCoefficients(with95%confidencebounds):a=61.91(55.95,67.87)b=201.5(126.2,276.8

FR绘画教程·2022-11-21 11:58

轻量级网络MobileNeXt--改进MobileNet v2的逆残差结构

论文地址：ECCV2020《MobileNeXt:RethinkingBottleneckStructureforEfficientMobileNetworkDesign》要点论文针对MobileNetV2

胖虎记录学习·2022-11-21 11:16

[TinyML]EfficientFormer:Vision Transformers at MobileNet Speed

EfficientFormer:VisionTransformersatMobileNetSpeedAbstractSectionIIntroductionSectionIIRelatedWorkSectionIIIOn-DeviceLatencyAnalysisofVisionTransformersSectionIVDesignofEfficientFormerPart1Dimension-c

黄小米吖·2022-11-21 10:24

Utilizing Transformer Representations Efficiently

ContentsIntroductionDifferentPoolingStrategiesPoolerOutputLastHiddenStateOutputHiddenStatesOutputMore...ReferencesIntroduction在用预训练模型微调时，我们比较习惯于直接用Transformer最后一层的输出经过FC/Bi-LSTM…后输出最终结果。但实际上，Transform

连理o·2022-11-21 09:53

视觉里程计3（SLAM十四讲ch7）-PnP

典型的PnP问题求解方式有很多种，例如P3P，直接线性变换(DLT),EPnP(EfficientPnP),UPnP。

赤豆几维·2022-11-21 09:23

【CVPR2021 去雨去模糊】Restormer: Efficient Transformer for High-Resolution Image Restoration

原文代码Abstract1.Introduction1.1CNNs及其局限性图像修复在于去除低质量图片上的噪音以重建高质量的图片，而修复图像需要强大的图像先验。CNNs在学习广尺度数据的泛化先验上有着良好的性能，故近年出现了很多基于CNNs的方法，和传统修复方法相较，人们更偏爱于前者。“卷积”是CNN基本操作，它能够提供局部连接和平移等方差，这使得其带来在效率和泛化能力上提升的同时，也导致了两个问

Ziy.·2022-11-21 07:50

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