regnet

Scaled-YOLOv4: Scaling Cross Stage Partial Network 论文笔记

二、Direction作者发现在RegNet中，CNN最优的深度为60左右，且当bottlene
Tianchao龙虾·2023-11-04 20:37

第48步 深度学习图像识别：RegNet建模（Pytorch）

RegNet的核心理念是网络的深度（Depth）、宽度（Width）以及每层的时间/空间分辨率（Resolution）之间存在某种规律性的关系。通过系统地研究这
Jet4505·2023-07-14 07:34

G-GhostNet（IJCV 2022）原理与代码解析

GhostNetsonHeterogeneousDevicesviaCheapOperationscode：https://github.com/huawei-noah/Efficient-AI-Backbones/blob/master/g_ghost_pytorch/g_ghost_regnet.py
00000cj·2023-06-10 19:55

Tesla技术方案深度剖析：自动标注/感知定位/决策规划/场景重建/场景仿真/数据引擎

摘要：特斯拉采用的是RegNet，相比于ResNet进行了更高一层的抽象，解决了NAS搜索设计空间(将卷积、池化等模块：连接组合/训练评估/选最优)固定、无法创建新模块的弊端，可以创建新颖的设计空间范式
yessunday·2023-04-10 13:58

chainer-图像分类-RegNet代码重构【附源码】

文章目录前言代码实现调用方式前言本文基于chainer实现RegNet网络结构，并基于torch的结构方式构建chainer版的，并计算RegNet的参数量。
爱学习的广东仔·2023-01-15 10:03

RegNet——颠覆常规神经网络认知的卷积神经网络（网络结构详解+详细注释代码+核心思想讲解）——pytorch实现

RegNet的博客的准备我可谓是话费了很多的时间，参考了诸多大佬的资料，主要是网上对于这个网络的讲解有点少，毕竟这个网络很新。
小馨馨的小翟·2023-01-03 06:49

测量模型不确定性的两种简单方法

它们都相对容易理解和实现，都可以很容易地应用于任何现有的卷积神经网络架构（例如ResNet、VGG、RegNet等）。
woshicver·2023-01-02 09:40

保姆级使用PyTorch训练与评估自己的RegNet网络教程

文章目录前言0.环境搭建&快速开始1.数据集制作1.1标签文件制作1.2数据集划分1.3数据集信息文件制作2.修改参数文件3.训练4.评估5.其他教程前言项目地址：https://github.com/Fafa-DL/Awesome-Backbones操作教程：https://www.bilibili.com/video/BV1SY411P7NdRegNet原论文：点我跳转如果你以为该仓库仅支持训
啥都生·2022-12-31 10:00

知识蒸馏DEiT算法实战：使用RegNet蒸馏DEiT模型

文章目录摘要最终结论项目结构模型和lossmodel.py代码losses.py代码训练Teacher模型步骤导入需要的库定义训练和验证函数定义全局参数图像预处理与增强读取数据设置模型和Loss学生网络步骤导入需要的库定义训练和验证函数定义全局参数图像预处理与增强读取数据设置模型和Loss蒸馏学生网络步骤导入需要的库定义训练和验证函数定义全局参数图像预处理与增强读取数据设置模型和Loss结果比对总
AI浩·2022-12-30 00:54

GPU端吊打RegNet、EfficientNet的强悍担当：GENet

不同于之前的MobileNet、EfficientNet以及RegNet等网络采用相同的模块构建整个网络，该文对不同阶段的模块进行分析并得出这样的结论：在网络的low-level阶段采用Basic
喜欢打酱油的老鸟·2022-12-22 20:28

regnet学习

RegnetRegNet网络结构与搭建_霹雳吧啦Wz-CSDN博客目录前言设计设计空间RegNet网络结构详解RegNet结构框架RegNetblock详解RegNetX模型详细参数RegNetY模型详细参数前言原论文名称
zbzckaiA·2022-12-22 20:28

详解何恺明团队最新作品：源于Facebook AI的RegNet

2020-06-1814:50:24机器之心转载来源：计算机视觉研究院作者：Edison_G前段时间，何恺明组的研究者提出了一种新的网络设计范式。与以往研究不同，他们没有专注于设计单个网络实例，而是设计出了参数化网络群的网络设计空间。这种新的网络设计范式综合了手工设计网络和神经架构搜索（NAS）的优点。在类似的条件下，他们设计出的网络超越了当前表现最佳的EfficientNet模型，在GPU上实现
喜欢打酱油的老鸟·2022-12-22 20:57

何恺明团队最新力作RegNet：超越EfficientNet，GPU上提速5倍，这是网络设计新范式 | CVPR 2020...

嗯，熟悉的Ross，熟悉的何恺明，他们带来全新的——RegNet。不仅网络设计范式与当前主流“背道而驰”：简单、易理解的模型，也可以hold住高计算量。
人工智能与算法学习·2022-12-22 20:27

RegNet网络结构与搭建

DesignSpaceAnyNetX（C）DesignSpaceAnyNetX（D）DesignSpaceAnyNetX（E）DesignSpaceRegNetDesignSpaceRegNet网络结构详解RegNet
太阳花的小绿豆·2022-12-22 19:55

CNN卷积神经网络之RegNet

CNN卷积神经网络之RegNet前言设计思路AnyNet设计空间网络结构实验结果消融实验结论前言《DesigningNetworkDesignSpaces》论文地址：https://arxiv.org/
球场书生·2022-12-22 19:55

【第60篇】RegNet：设计网络设计空间

文章目录摘要1.介绍2.相关工作3.设计空间设计3.1.设计空间设计的工具3.2.AnyNet设计空间3.3.RegNet设计空间3.4.设计空间概化4.分析RegNetX设计空间5.与现有网络的比较5.1
AI浩·2022-12-22 19:48

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

深度学习常用的backbone有哪些

深度学习中常用的backbone有resnet系列（resnet的各种变体）、NAS网络系列（RegNet）、Mobilenet系列、Darknet系列、HRNet系列、Transformer系列和ConvNeXt
万里鹏程转瞬至·2022-12-02 10:47

G-Ghost-RegNet实战：使用G-Ghost-RegNet实现图像分类任务(一）

文章目录摘要安装包安装timm数据增强Cutout和MixupEMA导入g_ghost_regnet.py文件项目结构计算mean和std生成数据集摘要论文地址：https://arxiv.org/abs
AI浩·2022-11-29 11:37

玩转CIFAR10—Pytorch复现LeNet,AlexNet,VGG,GoogLeNet,MobileNet,ResNet,DenseNet,Vision Transformer等模型（持续更新）

玩转CIFAR102021.12.30更新：DPNIntroduction本文使用pytorch框架，复现了LeNet,AlexNet,VGG,GoogLeNet,ResNet,ResNeXt,RegNet
背着代码的蜗牛·2022-11-26 10:25

Facebook提出DeiT：通过注意力来训练数据高效的图像Transformer和蒸馏

优于ViT、RegNet和ResNet等，代码刚刚开源！
Amusi（CVer）·2022-11-15 11:14

『paddle』paddleclas 学习笔记：分类预训练模型选择

ResNet及其Vd系列移动端系列SEResNeXt与Res2Net系列DPN与DenseNet系列HRNet系列Inception系列EfficientNet与ResNeXt101_wsl系列ResNeSt与RegNet
libo-coder·2022-10-31 03:57

Yolov5网络修改教程（将backbone修改为EfficientNet、MobileNet3、RegNet等）

在我的本科毕业论文中，我使用了Yolov5，并尝试对其更改。可以对Yolov5进行一定程度的定制化修改，例如更轻量级的Yolov5-MobileNetv3或者比Yolov5s更好的（存疑，没有跑过大数据集，可自己实验）Yolov5-EfficientNet。首先在修改之前，先看Yolov5的网络结构。整体看起来很复杂，但是不用慌张，本篇文章的主要修改处Backbone（特征提取网络）可以抽象为只有
rglkt·2022-06-30 07:21

关于ResNet50的解读

说起ResNet必然要提起He大佬，这真是神一样的存在，这不，不久前又有新的突破RegNet，真是厉害啊。
VideoRec·2020-09-17 03:48

【论文笔记】RegNet：人工合成位移向量场的3D医学图像配准网络

文章提出了一个使用人工位移向量场（DVF）进行训练的有监督非刚性图像配准网络RegNet，并提出了人工生成DVF的方法。一、相关工作使用传统的相似性标准的一个缺点
棉花糖灬·2020-09-11 18:27

regnet

RegNetPytorchimplementationofnetworkdesignparadigmdescribedinthepaper"DesigningNetworkDesignSpaces"https://github.com/signatrix/regnetNotTotallyAccurate[RegNet
ShellCollector·2020-08-19 02:21

RegNet: Designing Network Design Spaces

Designingnetworkdesignspaces是何凯明团队最近推出的一篇论文，目的是在探索网络搜索空间的设计。本论文和EfficientNet一样，也是假定网络的基本模块是不变的，不会去搜索基本模块的操作。文章中以残差bottleneck为基本模块，研究模块中bottleneck比例系数和group个数、以及每个stage的通道数和深度之间的设计，并逐步减小搜索空间的范围，最终得到一个小
EntropyNeg·2020-08-03 04:25

【网络设计_RegNet】Designing Network Design Spaces_2020

文章目录Abstract1、introduction2、Relatedwork3、DesignSpaceDesign3.1ToolsforDesignSpaceDesign3.2TheAnyNetDesignSpace3.3.TheRegNetDesignSpace4、AnalyzingtheRegNetXDesignSpace5、实验5.1SOTAcomparison：MobileRegime5
呆呆的猫·2020-08-03 00:34

何恺明团队最新力作RegNet：超越EfficientNet，GPU上提速5倍，这是网络设计新范式 | CVPR 2020...

嗯，熟悉的Ross，熟悉的何恺明，他们带来全新的——RegNet。不仅网络设计范式与当前主流“背道而驰”：简单、易理解的模型，也可以hold住高计算量。
QbitAl·2020-08-02 22:10

本周AI热点回顾：何恺明RegNet超越EfficientNet、数学难题“abc猜想”封印终被开启、微软麻将 AI 论文发布...

01何恺明团队最新力作RegNet：超越EfficientNet，GPU上提速5倍还是熟悉的团队，还是熟悉的署名，FacebookAI实验室，推陈出新挑战新的网络设计范式。
飞桨PaddlePaddle·2020-08-02 22:27

【论文阅读】RegNet-Designing Network Design Space

文章目录1.动机2.方法2.1网络基本结构2.2从AnyNetA到AnyNetE2.3RegNet3.总结4.没有理解透的点1.动机  当前设计网络结构的方法大部分是基于手工的，即通过做实验来确定相对最优的网结构
kabuto_hui·2020-08-02 20:34

近期需要观看

mp.weixin.qq.com/s/xM6YTRUx3XNamQP6g9B0Dw2.JSNet：3D点云的联合实例和语义分割https://mp.weixin.qq.com/s/Dm2GchIX8fdHjKbYgGoHOA3.RegNet
zhiwen1225·2020-07-15 12:24

RegNet论文阅读笔记

1.解决问题现有的配准方法中，雅可比矩阵的计算常常是采用数值计算，只利用了邻域的像素信息，使得优化对初始值的设定十分敏感。为了解决这一问题，这篇文章提出了一个基于两张图像特征图的雅可比矩阵学习网络，来增大收敛范围，增加配准网络的性能。2.创新点提出一个基于两张图像特征图的雅可比矩阵学习网络，增大收敛范围，增加准确度和鲁棒性。3.重点1.采用特征矩阵误差来代替光度误差，特征矩阵误差比光度误差更平滑，
heiyaheiya·2020-07-09 16:03

Paper：2020年3月30日何恺明团队最新算法RegNet—来自Facebook AI研究院《Designing Network Design Spaces》的翻译与解读

Paper：2020年3月30日何恺明团队最新算法RegNet—来自FacebookAI研究院《DesigningNetworkDesignSpaces》的翻译与解读导读：卧槽，卧槽，卧槽！
一个处女座的程序猿·2020-07-08 01:09

【CVPR2020】何恺明团队最新力作RegNet：超越EfficientNet

作者：丶favor链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/122557226本文转载自知乎，作者已授权，未经许可请勿二次转载。statistics大法好，DL不是statistics，因为DL不如statistics。基本全文从统计学的角度解释了怎么设计网络搜索空间好，哪些要素是有用的，其s全面以及宽度广度都令人瞠目结舌，绝对的2020年巅峰大作！首先放结论，下面每个结论随
woshicver·2020-06-29 20:54

苏梅行1

九天定了两家酒店，chawengregent和leMeridien，总体来说都不错，regnet的服务比较好，LM的硬件略胜一筹，不多话，有图有真相。
jinma001·2019-12-14 06:42

使用GAN实现可变形医学图像配准DEFORMABLE MEDICAL IMAGE REGISTRATION USING GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS

前人工作：Sokootiet.al.[6]提出RegNet，它使用经过模拟变形训练的CNNs为一对单一模态图像生成位移向量场。
一只大南瓜·2019-09-29 16:38
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