efficient

（Matlab实现）K-means算法及最佳聚类数目的确定

Calinski-HarabaszCriterion（卡林斯基-哈拉巴斯指标，CH值）3.Davies-BouldinCriterion（戴维斯-博尔丁指标，DB值）4.GapValue（Gap值）5.SilhouetteCoefficient
电力系统建模与分析技术·2022-11-25 17:32

知识图谱-KGE(Knowledge Graph Embedding)：kge库【包含：TransE、TransH、ConvE、DistMult、ComplEx、TuckER、SimplE...】

LibKGEisaPyTorch-basedlibraryforefficienttraining,evaluation,andhyperparameteroptimizationofknowledgegraphembeddings
u013250861·2022-11-25 16:46

图机器学习 - cs224w Lecture 1 & 2 - 图的性质及随机图

文章目录Lecture1:IntroductionLecture2:PropertiesandRandomGraphDegreeDistributionPathLengthClusteringCoefficientConnectivityErdos-RenyiRandomGraphModelSmall-WorldModelKroneckerGraphModel
WineChocolate·2022-11-25 16:40

知识图谱-生物信息学-医学顶刊论文(Bioinformatics-2021)-SumGNN:通过有效的KG聚集进行多类型DDI预测

2021.3.26)Bioinformatics-SumGNN:通过有效的KG聚集进行多类型DDI预测论文标题:SumGNN:multi-typeddruginteractionpredictionviaefficientknowledgegraphsummarization
Cheng_0829·2022-11-25 16:10

Pipeline

Pipeline官方的说明是：startsapipeline,whichisaveryefficientwaytosendlotsofcommandandreadalltheresponseswhenyoufinishsendingthem
ygl6150373·2022-11-25 15:02

word2vec介绍

这个word2vec的方法是在2013年的论文《EfficientEstimationofWordRepresentationsinVectorSpace》中提出的，作者来自google，文章下
vincent_hahaha·2022-11-25 13:42

《GKT：Efficient and Robust 2D-to-BEV Representation Learning via Geometry-guided Kernel Transformer》

参考代码：GKT1.概述介绍：这篇文章介绍了一种基于几何先验在图像特征中寻找referencepoints，同时在该referencepoints处通过预先设置窗口抠取图像特征，并在此基础上使用attention操作实现特征优化，从而获取bev特征的方法。上述通过几何先验寻找referencepoints的方法可以通过lookuptable实现加速，这样整体网络的计算耗时就相对较小，可以跑到很高的
m_buddy·2022-11-25 12:24

YOLOV5学习笔记（九）——损失函数

1、Yolov5损失函数分析2、bbox回归损失v5使用的是CIoULoss，后续又优化出EIOULoss如下所示论文：FocalandefficientIOUlossforaccurateboundingboxregression3
桦树无泪·2022-11-25 10:24

搭建一套神经网络的各层套路 - 搭建网络模型

1.利用现成网络模型pyTorch为我们提供了很多经典的训练模型，本章主要写分类的神经网络，有AlexNetConvNeXtDenseNetEfficientNetEfficientNetV2GoogLeNetInceptionV3MaxVitMNASNetMobileNetV2Mo
knife646·2022-11-25 09:17

RepVGG论文阅读笔记

RepVGG达到80%以上的top-1精度，在NVIDIA1080TiGPU上，RepVGG模型运行速度比ResNet-50快83%，比ResNet-101快101%，具有更高的精度，并与最先进的模型如Efficient
明天一定早睡早起·2022-11-25 08:07

SC-EADNet: A Self-Supervised Contrastive Efficient Asymmetric Dilated Network for Hyperspectral Imag

自娱自乐读对比学习高光谱图像分类的论文5现有的无监督或者半监督卷积网络的问题；用于特征学习的像素级多尺度上下文信息利用不足昂贵的计算成本I.INTRODUCTION能用总结性的发言，如Thesemethodstypicallycontaintwosteps:1)designing…2)designing…不管是不是自己的总结，这样写总体感觉还是不错的。现在的半监督和无监督分类的主要问题：只依赖像素
Eric Leee·2022-11-25 08:08

EfficientNet 简介

目录EfficientNet网络结构MBConv结构EfficientNet单独适当增大深度、宽度或分辨率都可以提高网络的精确性，但随着模型的增大，其精度增益却会降低。
Lemon_Yam·2022-11-25 07:14

python公式计算_Python Numpy计算各类距离的方法

ManhattanDistance)4.切比雪夫距离(ChebyshevDistance)5.夹角余弦(Cosine)6.汉明距离(Hammingdistance)7.杰卡德相似系数(Jaccardsimilaritycoefficient
weixin_39633252·2022-11-25 05:03

OpenCV总结——高斯核

getGaussianKernelReturnsGaussianfiltercoefficients.C++:MatgetGaussianKernel(intksize,doublesigma,intktype
windxgz·2022-11-25 02:45

论文学习-SegFormer: Simple and Efficient Design for Semantic Segmentation with Transformers

目录一、SegFormer:SimpleandEfficientDesignforSemanticSegmentationwithTransformersAbstract1Introduction2RelatedWork3Method3.1
ZZE15832206526·2022-11-25 00:59

Efficientnet 训练自己的数据集

from__future__importprint_function,divisionimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.autogradimportVariablefromtorchvisionimportdatasets,models,transformsimporttimeimportosfromeff
小弱不在家·2022-11-25 00:55

GhostNet解析以及Tensorflow2中实现Ghost模块

现阶段较为流行的轻量级网络有：MobileNetv1,v2,v3,ShuffleNet，EfficientNet和本文介绍的GhostNet。
xiaoyang0307·2022-11-24 20:52

【图像分类】Efficientnet的学习

文章目录1.Efficientnet的学习1.1网络模型1.2MBConv卷积块1.3模型规模1.4模型训练方式2.Efficientnet-pytorch代码3.参考1.Efficientnet的学习论文
努力的袁·2022-11-24 20:49

DRU-Net--一种用于医学图像分割的高效深度卷积神经网络

Title:DRU-NET:ANEFFICIENTDEEPCONVOLUTIONALNEURALNETWORKFORMEDICALIMAGESEGMENTATION摘要本文的网络结构是受ResNet和DenseNet
不想敲代码的小杨·2022-11-24 18:31

MobileNet V1论文记录及pytorch代码

，轻量化网络就是其中一个比较热门的方向轻量化网络的优势以及应用领域可以参考另一篇博客：MobileNetV1算法介绍记录_charles_zhang_的博客-CSDN博客论文正文MobileNets:EfficientConvolutionalN
麻花地·2022-11-24 15:31

【读点论文】ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices，规则分组，有序混洗

ShuffleNet:AnExtremelyEfficientConvolutionalNeuralNetworkforMobileDevicesAbstract本文介绍了一种称为ShuffleNet的计算效率极高的
羞儿·2022-11-24 15:27

语义分割工具EISeg

下载链接:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg/tree/develop/EISeg介绍EISeg(EfficientInteractiveSegmentation
Good@dz·2022-11-24 14:45

ImageNet训练再创纪录，EfficientNet异军突起，ResNet：感受到了威胁

2020-11-0421:12:27作者|青暮近年来，随着深度学习走向应用落地，快速训练ImageNet成为许多机构竞相追逐的目标。2017年6月，FaceBook使用256块GPU以1小时在ImageNet上成功训练了ResNet-50。在这之后，ResNet-50基本成为了快速训练ImageNet的标配架构。2018年7月，腾讯实现用2048块TeslaP40以6.6分钟在ImageNet上训
喜欢打酱油的老鸟·2022-11-24 14:40

TResNet学习笔记 --- TResNet: High Performance GPU-Dedicated Architecture

mrT23/TResNet论文：https://arxiv.org/abs/2003.13630阿里达摩院上个月推出的推出的高性能GPU专用模型，比以前的ConvNets具有更高的准确性和效率，性能优于EfficientNet
梦坠凡尘·2022-11-24 14:36

yolov3/yolov4/yolov5/yolov6/yolov7/lite/fastdet/efficientdet各系列模型开发、项目交付、组合改造创新之—无人机航拍小目标检测系统设计开发

目前单阶段目标检测模型依旧是主流技术，yolo系列一直是但阶段目标检测领域的翘楚，迭代更新至今，已经从yolov3、yolov4、yolov5更新到了如今的yolov6和yolov7，相信随着新技术的不断涌现，一定还有更快更准更强的检测模型面世，yolo全系列的模型都有很高的学习研究和应用实践价值，对于每一个想要入门目标检测领域的人来讲都是必不可少的一堂课。当然了出来yolo以外还有很多其他的检测
2201_75285525·2022-11-24 12:09

强化学习 | 基于Novelty-Pursuit的高效探索方法

“EfficientExplorationbyNovelty-Pursuit.”InternationalConferenceonDistributedArtificialIntelligence,202
深度强化学习实验室·2022-11-24 11:49

百度飞浆EISeg高效交互式标注分割软件的使用教程

一、前言官方原话：EISeg(EfficientInteractiveSegmentation)是基于飞桨开发的一个高效智能的交互式分割标注软件。
Leonard2021·2022-11-24 09:16

论文阅读|Lite Pose

LitePose:EfficientArchitectureDesignfor2DHumanPoseEstimation目录AbstractIntroductionRelatedWork2DHumanPoseEstimationModelAccelerationNeuralArchitectureSearchRethinkingtheEfficientDesignSpace3.1
xiaoweiyuya·2022-11-24 09:18

Lite Pose: Efficient Architecture Design for 2D Human Pose Estimation 阅读笔记

Lite-Pose：2D人体姿态估计的高效架构设计论文链接代码链接摘要：姿态估计在以人为中心的视觉应用中发挥关键作用。但由于高昂的计算成本（每帧超过150个GMACs（一个GMACS：等于每秒10亿(=10^9)次的定点乘累加运算）），基于HRNet的sota姿态估计模型难以部署在资源受限的边缘设备上。本文研究了边缘实时多人姿态估计的有效架构设计。通过gradualshrinking实验，我们发现
AnZhiJiaShu·2022-11-24 09:46

[论文笔记] MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile VisionApplications

前言：本部分主要记录下我对MobileNets以及EfficientNet的个人理解(如果没有了解过EfficientNet，这部分可以忽略)。
进阶のmky·2022-11-24 06:09

脑网络分析中的图论指标简单总结

节点系数：1.聚类系数图(graph)中节点i的聚类系数clusteringcoefficient,C(i)定义为，与节点i直接相连的所有邻居节点（不包括节点i）之间的实际边数与这些邻居节点之间最大可能边数之间的比值
仙女笔记·2022-11-24 06:55

通道注意力ECA-Net--CVPR2020

论文名称：ECA-Net:EfficientChannelAttentionforDeepConvolutionalNeuralNetworks论文地址：https://arxiv.org/abs/1910.03151
不瘦8斤的妥球球饼·2022-11-24 04:46

论文速读 -- Efficient Spatial-Temporal Information Fusion for LiDAR-Based 3D Moving Object Segmentation

论文速读–EfficientSpatial-TemporalInformationFusionforLiDAR-Based3DMovingObjectSegmentation先赞后看，养成好习惯。
Darchan·2022-11-24 02:33

零代码使用Resnet进行深度学习的图片分类,参加Kaggle调参刚刚好

使用不同的模型，Resnet,EfficientNet,Swin使用不同的数据增强，自动下载数据集自动分割数据集调参训练推理可以对模型，epoch,batchsize,优化器，学习率，学习率调整策略，数据增强进行调参
makao007·2022-11-24 01:09

(论文分析)基于深度强化学习方法的有效边缘学习激励机制设计

论文题目：AnIncentiveMechanismDesignforEfficientEdgeLearningbyDeepReinforcementLearningApproach（INFOCOM2020
qq_45948088·2022-11-24 00:47

ECA-Net: Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks论文详解

论文链接：https://arxiv.org/abs/1910.03151代码地址：https://github.com/BangguWu/ECANet摘要现有的注意力方法开发更复杂的注意力模块来提升性能，增加了计算负担。本文提出了一个有效的通道注意(ECA)模块，它只涉及少量的（k<=9)参数，但带来了明显的性能增益。通过对SENet通道注意力模块的分析，证明了避免降维和适当的跨通道信息交互对于
DRACO于·2022-11-23 22:05

Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data阅读笔记

Communication-EfficientLearningofDeepNetworksfromDecentralizedData最近阅读了这篇论文，应该是联邦学习的开山之作，比较基础也是很经典的算法
学习从入门到放弃·2022-11-23 22:16

论文阅读：On Dynamic Resource Allocation for Blockchain Assisted Federated Learning over Wireless Channel

OnDynamicResourceAllocationforBlockchainAssistedFederatedLearningoverWirelessChannelsAbstractI.INTRODUCTIONII.RELATEDWORKSA.EnergyandCommunication-efficientFLB.BlockchainAssistedFLIII.SYSTEMMODEL
甜度超标°·2022-11-23 21:07

Efficient Dense Frontier Detection for 2D Graph SLAM Based on Occupancy Grid Submaps

基于占用栅格子图的2D图-SLAM的密集边界高效检测摘要介绍相关工作准备工作边界检测边界检测算法算法1：子图更新事件的处理算法2：姿态图优化事件的处理摘要边界是世界地图上已探索空间和未探索空间之间的边界；该文研究了一个自主探索的模块化控制系统管道，其中基于占用栅格子地图的2D图SLAM算法来执行地图构建和定位，还提出了一种专门的边界检测方法，该方法有效地约束于活动子地图，但对SLAM闭环检测具有鲁
仝嶋·2022-11-23 21:55

word2vec介绍

这个word2vec的方法是在2013年的论文《EfficientEstimationofWordRepresentationsinVectorSpace》中提出的，作者来自google，文章下
dream_home8407·2022-11-23 20:35

cs224w（图机器学习）2021冬季课程学习笔记5 Colab 1：Node Embeddings

文章目录0.Python包导入1.NetworkX数据获取、可视化2.探索NetworkX数据的相关统计量2.1求平均度数，保留到整数2.2求平均clusteringcoefficient[^2]，保留
诸神缄默不语·2022-11-23 18:16

3D目标检测集合

Deep3DBox3DBoundingBoxEstimationUsingDeepLearningandGeometry论文地址：https://arxiv.org/abs/1612.00496代码地址：https://github.com/skhadem/3D-BoundingBoxGS3DGs3d:Anefficient3dobjectdetectionfra
unbekannten·2022-11-23 15:24

联邦学习论文阅读三：ChainFL

联邦学习论文阅读三：ChainFLSecureandEfficientFederatedLearningThroughLayeringandShardingBlockchain论文地址：https://
一步一个脚印ッ·2022-11-23 15:16

【读点论文】Detect Faces Efficiently: A Survey and Evaluations，关于人脸检测的思考，综述型文章

论了流行的和具有挑战性的数据集及其评估指标。对几种成功的基于深度学习的人脸检测器进行了综合比较，通过两个指标：失败率和延迟来揭示它们的效率。本文可以指导人们根据不同的应用选择合适的人脸检测器，并开发出更高效、更准确的检测器。INTRODUCTION人脸检测是计算机视觉中最常用、最基本和最实用的任务之一，它是从图像中检测人脸，并通过边界框返回人脸的空间位置。人脸检测的解决方案已经得到了显著的改进，从
羞儿·2022-11-23 14:11

（三）使用FastText模型进行文本情感分析（Pytorch）

更具体地说，我们将实现来自论文BagofTricksforEfficientTextClassification的“FastText”模型。
Nlper_Zhao·2022-11-23 14:41

ECO: Efficient Convolutional Network for Online Video Understanding

最近需要测试这个网络的flops以及params，在此对网络的部分结构以及代码做简单介绍，并介绍如何测试。论文作者在简介中表示，视频理解算法在深度学习的加持下已经获得了长足的进步，但是很多算法仅注重较短时间内的动作检测。如果我们想要进一步理解较长尺度动作的意图，这种短时间的内容就不够了。同时，一些3D卷积的算法在计算量上也十分庞杂，以至于只能对部分视频进行处理。这些算法通常有一个特点-他们都在“事
Mr___WQ·2022-11-23 14:29

Detect Faces Efficiently：A Survey and Evaluations学习笔记

论文地址：2021-IEEE-ShiqiYu-DetectFacesEfficiently：ASurveyandEvaluations代码地址1：https://github.com/ShiqiYu/libfacedetection
充实而又快乐·2022-11-23 14:57

关于推荐模型的论文汇总

推荐模型：关于推荐模型的相关论文汇总文章目录推荐模型前言一、S3-Rec二、ProcessTransformer三、UPRec四、EFFICIENTMODELOFSPARSEATTENTION五、GAN-Transformer
@zhg12138·2022-11-23 14:56

Data-Efficient Backdoor 论文笔记

#论文笔记#1.论文信息论文名称Data-EfficientBackdoor作者PengfeiXia中国科学技术大学会议/出版社IJCAI2022pdf在线pdf代码pytorch概要：本文是backdoorattack
wwweiyx·2022-11-23 13:41

[Transformer] Next-ViT: Next Generation Vision Transformer

Next-ViT:NextGenerationVisionTransformerforEfficientDeploymentinRealisticIndustrialScenarioshttps://arxiv.org
Cherry_qy·2022-11-23 12:10
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