efficient

【Paper Reading FedBCD: A Communication-Efficient Collaborative Learning Framework for DF

FedBCD:ACommunication-EfficientCollaborativeLearningFrameworkforDistributedFeatures原文来源：[TSP2022]FedBCD
lunan0320·2022-11-21 04:51

无人机图像暴力行为检测方法概述

1.Conv+LSTM：EfficientTwo-StreamNetworkforViolenceDetectionUsingSeparableConvolutionalLSTM：相邻两帧图像会做一个相减操作
fancy-TT·2022-11-21 04:47

YOLOV6

12.1ps1280Map0.5:0.9536.0~53.7Map0.554.4~71.3CPUMs153~1784V100Ms8.1~15.8Yolov6基于RepVGGstyle[4]设计了可重参数化、更高效的骨干网络EfficientRepBackbone
the hague·2022-11-21 03:12

我对ABCNet(2021)的理解

ABCNet:AttentiveBilateralContextualNetworkforEfficientSemanticSegmentationofFine-ResolutionRemoteSensingImages
像梦一样自由al·2022-11-21 01:26

GMM 补全

(n.d.).EfficientEMTrainingofGaussianMixtureswithMissingData.#R
DeniuHe·2022-11-21 01:49

GMM 补全

(n.d.).EfficientEMTrainingofGaussianMixtureswithMissingData.#R
DeniuHe·2022-11-21 01:49

R2RILS matrix completion

Rank2r2rIterativeLeastSquares:EfficientRecoveryofIll-ConditionedLowRankMatricesfromFewEntriesJonathanBauch
DeniuHe·2022-11-21 01:18

使用 BEV 投影的高效城市规模点云分割

使用BEV投影的高效城市规模点云分割论文EfficientUrban-scalePointCloudsSegmentationwithBEVProjection地址https://arxiv.org/pdf
阮扬才·2022-11-21 00:21

ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Efficient CNN Architecture Design

论文链接：https://arxiv.org/abs/1807.11164一、论文简介：深度卷积神经网络(CNN)的架构经过多年的发展，变得更加准确和快速。除了精度，计算复杂度是另一个重要的考虑因素。现实中的任务通常旨在在有限的计算预算下获得最佳的精度。这推动了一系列朝着轻量级架构设计和更好的速度-精度折衷的工作，包括Xception、MobileNet、MobileNetV2、ShuffleNe
小小小~·2022-11-20 22:17

Next-ViT: Next Generation Vision Transformer for Efficient Deployment in Realistic Industrial Scenar

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2207.05501.pdf代码地址：httpsNext-ViT:NextGenerationVisionTransformerforEfficientDeploymentinRealisticIndustrialScenar
小小小~·2022-11-20 21:51

可逆网络 推荐博客/论文汇总

InvertibleDenoisingNetwork:ALightSolutionforRealNoiseRemovaliVPF:NumericalInvertibleVolumePreservingFlowforEfficientLosslessCompressionInvertibleImageSignalProcessingLarge-CapacityImageStega
Phoenixtree_DongZhao·2022-11-20 20:35

Towards Efficient Data Free Black-box Adversarial Attack

本文考虑到了更实际的问题，主要针对一个无法访问真实数据和查询目标模型预算有限的黑箱模型。由高效的生成器和替代蒸馏模型两部分组成。该方法可以通过少量的查询有效地模拟目标模型，在基于概率和基于标签的黑盒设置下，都能获得较高的成功率。主要贡献：本文改变了生成器和替代模型之间的博弈，而不是用不用准确的替代目标不一致性来训练生成器，对于生成器将其目标设定为合成分布接近目标训练数据集的代理数据集，替代模型的目
你今天论文了吗·2022-11-20 19:39

【文献阅读】联邦学习论文阅读FedAvg

联邦学习论文阅读FedAvg—[Arxiv2017]Communication-EfficientLearningofDeepNetworksfromDecentralizedData摘要分布式学习的富数据常常是隐私敏感
牛了个牛·2022-11-20 18:13

语义分割的评价指标

语义分割任务常用的评价指标为Dicecoefficient和mIoU。dice和Iou都是用来衡量两个集合之间相似性的度量，对于语义分割任务而言即用来评估网络预测的分割结果与人为标注结果之间的相似度。
hello_dear_you·2022-11-20 15:51

【AI理论学习】CNN模型演变：从VGGNet到EfficientNet

CNN模型演变：从VGGNet到EfficientNet1.卷积神经网络模型变迁简介2.VGGNet3.Inception4.ResNet5.MobileNet6.MobileNetv27.EfficientNet
镰刀韭菜·2022-11-20 15:28

A Unified End-to-End Framework for Efficient [论文笔记]

AbstractProposedMethodsA.图像压缩的整体架构B.通道注意力模块C.高斯混合模型的熵估计D.解码端增强网络Results图像压缩的表现和细节论文链接原文地址:AUnifiedEnd-to-EndFrameworkforEfficient
attacking tiger·2022-11-20 15:36

CVPR2022点云语义分割：Stratified Transformer for 3D Point Cloud Segmentation

CVPR2022StratifiedTransformerfor3DPointCloudSegmentationSSA:StratifiedSelf-attentionContextualRelativePositionEncodingMemory-efficientImplementationStratifiedTransformerfor3DPointCloudSegmentati
程序员毛师傅·2022-11-20 14:54

视频时序动作识别（video action recognition）介绍

视频时序动作识别算法分类根据网络的工作方式，可以将视频时序动作识别算法大致分为四大类：采用2D卷积的方法采用3D卷积的方法双流法引入VLAD的方法1.1采用2D卷积的方法《TSM:TemporalShiftModuleforEfficientVideoUnderstanding
ce0b74704937·2022-11-20 13:57

Informer：超越Transformer的长时间序列预测模型

文章信息本周阅读的论文是题目为《Informer:BeyondEfficientTransformerforLongSequenceTime-SeriesForecasting》的一篇2021年发表在AAAI
当交通遇上机器学习·2022-11-20 13:20

yolov5（6.1）学习历险记

常用的骨干网络有VGG，ResNet，DenseNet，MobileNet，EfficientNet，CSPDarknet53，SwinTransformer等。（其中yolov5s采用CSPD
旺仔牛奶小饼干·2022-11-20 13:05

[深度学习论文笔记]Efficient embedding network for 3D brain tumor Segmentation

Efficientembeddingnetworkfor3DbraintumorSegmentation一种高效的脑肿瘤三维分割嵌入网络英国皇家医科大学Nov2020MultimodalBrainTumorSegmentationChallenge2020
Slientsake·2022-11-20 13:01

机器学习基础（五）——线性回归/岭回归/lasso回归

岭回归3.4Lasso回归线性回归和岭回归、Lasso回归一、基础概念线性回归的本质就是：y=wTx+by=w^Tx+by=wTx+b求解:wTw^TwT(wT,b)(w^T,b)(wT,b)是系数（coefficient
Bayesian小孙·2022-11-20 13:29

论文浏览(31) AR-Net: Adaptive Frame Resolution for Efficient Action Recognition

文章目录0.前言1.要解决什么问题2.用了什么方法3.效果如何4.还存在什么问题&有什么可以借鉴0.前言相关资料：arxivgithub，项目网页论文解读论文基本信息领域：行为识别作者单位：IBM发表时间：ECCV20201.要解决什么问题行为识别相关研究主要集中在以下两个方面：为2DCNN增加额外的temporalmodeling。使用3DCNN进行时空建模。一般来说，性能的提升都伴随着算力的增
清欢守护者·2022-11-20 12:49

Optimal Design of Energy-Efficient Multi-User MIMO Systems: Is Massive MIMO the Answer？笔记

OptimalDesignofEnergy-EfficientMulti-UserMIMOSystems:IsMassiveMIMOtheAnswer?
浩瀚穹宇 楠林当空·2022-11-20 11:55

(CVPR 2020) RandLA-Net: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds

Abstract我们研究了大规模3D点云的有效语义分割问题。通过依赖昂贵的采样技术或计算量大的预处理/后处理步骤，大多数现有方法只能在小规模点云上进行训练和操作。在本文中，我们介绍了RandLA-Net，这是一种高效且轻量级的神经架构，可直接推断大规模点云的每点语义。我们方法的关键是使用随机点采样而不是更复杂的点选择方法。尽管计算和内存效率非常高，但随机抽样可能会偶然丢弃关键特征。为了克服这个问题
fish小余儿·2022-11-20 11:11

芒果改进YOLOv7系列：首发改进特征融合网络BiFPN结构，融合更多有效特征

文章目录一、BiFPN论文理论部分代码部分YOLOv7+BiFPN在这篇文章中，将BiFPN结构加入到YOLOv7结构中一、BiFPN论文理论部分EfficientDet:ScalableandEfficientObjectDetectionBiFPN
芒果汁没有芒果·2022-11-20 11:49

MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications

AbstactWepresentaclassofefficientmodelscalledMobileNetsformobileandembeddedvisionapplications.MobileNetsarebasedonastreamlinedarchitecturethatusesdepthwiseseparableconvolutionstobuildlightweightdeepne
Vivianyzw·2022-11-20 10:23

模型剪枝经典论文解读：《Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming》

LearningEfficientConvolutionalNetworksthroughNetworkSlimming摘要：CNN在落地中的部署，很大程度上受到其高计算成本的限制。
pogg_·2022-11-20 10:29

模型压缩之Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming

1.摘要在许多现实应用中，深度神经网络的部署由于其高额的计算成本变得很困难。在这篇论文中，我们提出了一种新颖的CNNs学习方案，它同时满足：减小模型大小；减少运行时的内存占用；在不影响精度的同时，降低计算操作数；利用通道稀疏化这样一个简单但却有效的方法，上面的条件很容易获得。不同于许多已经存在的方法，我们的方法可以直接应用到现代CNN网络架构中，在训练过程引入最小的花销，而且不需要其他特殊的软硬件
AI算法-图哥·2022-11-20 10:58

论文笔记 Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data

论文题目：《Communication-EfficientLearningofDeepNetworksfromDecentralizedData》时间：联邦学习由谷歌在2016年提出，2017年在本文第一次详细描述该概念地位
Limeym·2022-11-20 10:55

初入神经网络剪枝量化5（大白话）

①PRUNINGFILTERSFOREFFICIENTCONVNETS:https://arxiv.org/pdf/1608.08710.pdf这篇论文之前也说过，在我看来就是非常经典的，非常传统的一篇剪枝的论文
RANKING666·2022-11-20 10:54

【剪枝算法】通过网络瘦身学习高效的卷积网络Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming论文翻译

此论文翻译仅仅用于自己方便学习。译文来自其他处。在许多实际应用中部署深度卷积神经网络（CNN）很大程度上受到其计算成本高的限制。在本文中，我们提出了一种新的CNNs学习方案，能同时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。这种学习方案是通过在网络中进行通道层次稀疏来实现，简单而有效。与许多现有方法不同，我们所提出的方法直接应用于现代CNN架构，引入训练
march of Time·2022-11-20 10:18

Pytorch版的Efficientnet训练自己的数据集

训练1.预训练模型下载2.加载模型3.数据读取部分4、学习率衰减策略5、完整训练代码：四、测试1、完整测试代码：2、结果：总结前言  最近，自己需要一个分类网络来完成一项任务，于是便想起了身边人推荐过的Efficientnet
~啥也不会~·2022-11-20 09:30

轻量级语义分割22年综述

《OnEfficientReal-TimeSemanticSegmentation:ASurvey》https://arxiv.org/abs/2206.08605
GZKPeng·2022-11-20 08:34

12.Paper小结——《BatchCrypt: Efficient Homomorphic Encryption for Cross-SiloFederated Learning》

题目：《BatchCrypt:EfficientHomomorphicEncryptionforCross-SiloFederatedLearning》——《用于Cross-Silo联邦学习的高效同态加密
DK学到头秃·2022-11-20 05:58

SegFormer：使用Transformer进行语义分割的简单高效设计

1：文末附【视觉Transformer】交流群想看更多CVPR2021论文和开源项目可以点击：CVPR2021-Papers-with-CodeSegFormerSegFormer:SimpleandEfficientDesignforS
Amusi（CVer）·2022-11-20 05:46

[2112] On Efficient Transformer and Image Pre-training for Low-level Vision

papercodeContentAbstractMethodmodelarchitecture(shifted)crosslocalattentionanti-blockingFFNarchitecturevariantsPre-Trainingpre-trainingonImageNetcenteredkernelalignment(CKA)representationstructureofED
koukouvagia·2022-11-20 04:59

EfficientNetV1 V2网络理解+pytorch源码

目录一、EfficientNetV1二、EfficientNetV2Fused-MBConv模块三、源码一、EfficientNetV11）Google2019发表的文章2）论文中提出，EfficientNet-B7
为了维护世界和平_·2022-11-20 04:43

使用谷歌搜索的20条高效技巧 20 Google Search Tips to Use Google More Efficiently

谷歌浏览器使用技巧速览1.Usethetabs使用好分类标签2.Usequotes用好引号3.Useahyphentoexcludewords使用减号（-）去除不想搜索的文字4.Useacolontosearchspecificsites用site:加特定网站，来检索这个网站曾经发布的网页SidneyCrosbysite:nhl.com5.Findapagethatlinkstoanotherpa
大家好我是家盛·2022-11-20 01:59

【BasicNet系列：六】MobileNet 论文 v1 v2 笔记解读 + pytorch代码分析

1、MobileNetV1MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications参考：https://zhuanlan.zhihu.com
鹿鹿最可爱·2022-11-20 01:28

EfficientFormer | 苹果手机实时推理的Transformer模型，登顶轻量化Backbone之巅

点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者丨ChaucerG来源丨集智书童VisionTransformers(ViT)在计算机视觉任务中取得了快速进展，在各种基准测试中取得了可喜的成果。然而，由于大量的参数和模型设计，例如注意力机制，基于ViT的模型通常比轻量级卷积网络慢几倍。因此，应用部署ViT具有很大的挑战性，尤其是在移动设备等资源受限的硬件上。最近的很多工作都试图通过网络
Tom Hardy·2022-11-20 01:27

计算机视觉论文速递（九）EfficientFormer： Vision Transformers at MobileNet Speed 轻量化实时推理的Transformer模型

计算机视觉论文速递（九）EfficientFormer：VisionTransformersatMobileNetSpeed轻量化实时推理的Transformer模型1.摘要2.引言3.ViT的延迟分析
Jasper0420·2022-11-20 01:24

EfficientFormer：轻量化ViT Backbone

论文：《EfficientFormer:VisionTransformersatMobileNetSpeed》VisionTransformers(ViT)在计算机视觉任务中取得了快速进展，开启了Vision
ZOMI酱·2022-11-20 01:21

[ByteCover2]-音频翻唱检索论文笔记

论文名称：BYTECOVER2:TOWARDSDIMENSIONALITYREDUCTIONOFLATENTEMBEDDINGFOREFFICIENTCOVERSONGIDENTIFICATION（ICASSP2022
will-wil·2022-11-20 01:39

＜＜多模态预训练—泛读＞＞2022：mPLUG: Effective and Efficient Vision-Language Learning by Cross-modal Skip-connec

目录问题与方案一、Introduction二、RelatedWork2.1、Vision-LanguagePre-training2.2、Skip-connection三、mPLUG3.1、ModelArchitecture3.2、Cross-modalSkip-connectedNetwork3.3、Pre-trainingTasks四、Experiments五、Conclusion问题与方案问
金克丝、·2022-11-20 01:46

Efficient Decision-based Black-box Adversarial Attacks on Face Recognition论文解读

EfficientDecision-basedBlack-boxAdversarialAttacksonFaceReco
AlbertHUBU·2022-11-20 01:07

Efficient Decision-based Black-box Adversarial Attacks on Face Recognition

EfficientDecision-basedBlack-boxAdversarialAttacksonFaceRecognition基于决策的人脸识别黑箱对抗攻击算法Abstract近年来，由于深度卷积神经网络
一位美女程序员·2022-11-20 01:37

[mPLUG]: Effective and Efficient Vision-Language Learning by Cross-modal Skip-connections多模态特征融合方法泛读

论文：https://arxiv.org/pdf/2205.12005.pdf代码：AliceMind/mPLUGatmain·alibaba/AliceMind·GitHubMotivation：学习VLP模型的一个巨大挑战是在这两种模态之间找到良好的对齐方式，以缩小两者之间的语义差距。最近的工作以端到端的方式实现了图像和文本表示之间的直接对齐，但是在建模长视觉序列时存在两个问题：效率：长视觉序
will-wil·2022-11-20 01:37

【读点论文】EfficientViT: Enhanced Linear Attention for High-Resolution Low-Computation将softmax注意力转变为线性注意力

EfficientViT:EnhancedLinearAttentionforHigh-ResolutionLow-ComputationVisualRecognitionAbstract视觉transformer
羞儿·2022-11-20 00:10

MyDLNote - Attention: ECA-Net: Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks

MyDLNote-Attention:[2020CVPR]ECA-Net:EfficientChannelAttentionforDeepConvolutionalNeuralNetworksQilongWang1
Phoenixtree_DongZhao·2022-11-20 00:32
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