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espnetv2
【计算机视觉 | 图像模型】常见的计算机视觉 image model(CNNs & Transformers) 的介绍合集(九)
七、CSPPeleeNet八、PocketNet九、OODformer十、DeepSIM十一、ConditionalPositionEncodingVisionTransformer(CPVT)十二、
ESPNetv2
旅途中的宽~
·
2023-09-15 22:53
图像模型常见算法的介绍合集
计算机视觉
人工智能
目标检测
语义分割
算法
ESPNetv2
: ALight-weight,PowerEfficient,andGeneralPurpose ConvolutionalNeuralNetwork解读
原文地址:https://arxiv.org/pdf/1811.11431.pdf一、主要工作1.提出
ESPNetV2
,用分组卷积和深度可分离膨胀卷积学习大感受视野的表征,并且降低FLOPs和参数量。
杨启航
·
2023-02-02 22:04
轻量级网络
ESPNetv2
ESPNetv2
:ALight-weight,PowerEfficient,andGeneralPurposeConvolutionalNeuralNetwork[CVPR2019][GitHub]AbstractWeintroducealight-weight
Phoenixtree_DongZhao
·
2023-02-02 22:03
Light-Weight
Network
计算机视觉
深度学习
人工智能
ESPNet/
ESPNetV2
:空洞卷积金字塔 | 轻量级网络
ESPNet系列的核心在于空洞卷积金字塔,每层具有不同的dilationrate,在参数量不增加的情况下,能够融合多尺度特征,相对于深度可分离卷积,深度可分离空洞卷积金字塔性价比更高。另外,HFF的多尺度特征融合方法也很值得借鉴 来源:晓飞的算法工程笔记公众号ESPNet论文:ESPNet:EfficientSpatialPyramidofDilatedConvolutionsforSemanti
晓飞的算法工程笔记
·
2023-02-02 22:29
晓飞的算法工程笔记
卷积
算法
网络
计算机视觉
神经网络
ESPNet/
ESPNetV2
:空洞卷积金字塔 | 轻量级网络
ESPNet系列的核心在于空洞卷积金字塔,每层具有不同的dilationrate,在参数量不增加的情况下,能够融合多尺度特征,相对于深度可分离卷积,深度可分离空洞卷积金字塔性价比更高。另外,HFF的多尺度特征融合方法也很值得借鉴 来源:晓飞的算法工程笔记公众号ESPNet论文:ESPNet:EfficientSpatialPyramidofDilatedConvolutionsforSemanti
·
2021-01-28 16:56
使用
espnetv2
训练分割任务
EdegNets这个项目中有很多值得我们学习的亮点:例如训练逻辑:先小分辨率,然后大分辨率transform等学习率控制策略:Hybird等网络架构比较轻便现在我们需要使用EdgeNets訓練二分类分割任务:原项目:https://github.com/sacmehta/EdgeNets/blob/master/README_Segmentation.md根据原git项目,需要作如下修改,才能跑通
holomain
·
2019-07-28 14:13
图像分割
object
detection
DL
espnetv2
imagenet
AI
pytorch
图像分割
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