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cnn

caffe

深度学习

2d

ide

原创 2021-12-28 10:48:25 684 阅读

【CNN】——RMNET推理时去掉残差模块（代码解析）

1. 解决的问题resnet在推理时的分支不友好repvgg模块因为会在模块外面添加relu层，导致模型深度有影响虽然残差连接可以训练深度非常深的神经网络，但由于其多分支拓扑结构，对在线推理并不友好。这鼓励了许多研究人员去设计没有残差连接的DNN。例如，RepVGG在部署时将多分支拓扑重新参数化为类VGG(单分支)结构，在网络相对较浅的情况下表现出良好的性能。然而，RepVGG不能将ResNe

cnn

深度学习

神经网络

rmnet

2d

原创 2021-12-10 13:35:36 475 阅读

【DNN】——多尺度注意力

pil

pytorch

深度学习

多尺度注意力机制

原创 2021-11-22 17:17:51 626 阅读

【CNN】——Depthwise卷积与Pointwise卷积

cnn

计算机视觉

神经网络

卷积

二维

转载 2021-11-16 13:57:31 694 阅读

【CNN】——涨点模块SE,CBAM,CA对比

se

cbam

ca

github

浮点数

原创 2021-09-07 14:17:50 1827 阅读

【CNN】——EfficientNet转onnx转tensorrt的注意事项

Efficientnet

pytorch

onnx

tensorrt

ide

原创 2021-09-07 14:16:56 1004 阅读

【项目推荐】——纯cuda写cnn架构

项目:cuda-neural-network，采用纯cuda实现cnn的训练，在mnist上做了实验。可以用与学习卷积神经网络。

卷积神经网络

原创 2021-09-07 11:44:03 891 阅读

多标签分类map计算

AP

map

图像分类

github

损失函数

原创 2021-09-07 11:33:52 2017 阅读

CNN图像多标签分类

多标签分类

cnn

神经网络

激活函数

数据

转载 2021-09-07 11:33:40 755 阅读

CVPR 2019细粒度图像分类竞赛中国团队DeepBlueAI获冠军 | 技术干货分享

更加详细，因为这篇文章不是在知乎里发的，可能不太好放链接，你可以直接复制文章标题【CVPR 2019细粒度图像分类竞赛中国团队DeepBlueAI获冠军 | 技术干货分享】到BD搜索看看。为了方便大家看，我复制了文章...

图像分类

数据

细粒度

数据集

过拟合

转载 2021-09-07 10:13:06 154 阅读

【CNN】——矩阵乘法优化

简介：本文简要介绍通用矩阵乘（GEMM，General Matrix Multiplication）优化的基本概念和方法、QNNPACK 对特定场景的矩阵乘的优化方法、以及用 GEMM 优化神经网络中卷积计算的一点方向。 1. native 第一种方式就是通用矩阵乘（下文简称 GEMM）的一般形式是 = C=AB，其中 A 和 B 涵盖了各自转置的含义。图一是矩阵乘计算中为计算一个输出

cnn

GEMM

pack

卷积核

矩阵乘法

转载 2021-09-06 17:32:36 1313 阅读

Decoupled Dynamic Filter Networks

对depth-wise的改进，将卷积核的参数改为根据输入变化的方式 Introduction 卷积缺点在于：内容不变，计算量高动态filter可以根据内容自适应，但是会提高计算量。depth-wise卷积很轻量，但是会降低准确度提出的DDF可以处理这两个缺点，受attention影响，将depth-wise的动态卷积核解耦成空间和channel上的动态filter Method 其实

ddf

cnn

卷积

卷积核

解耦

转载 2021-09-06 17:31:01 374 阅读

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CNN图像多标签分类

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