【AI不惑境】移动端高效网络，卷积拆分和分组的精髓 / 开普饭

DL之Xception:Xception算法的简介(论文介绍).架构详解.案例应用等配图集合之详细攻略相关文章 DL之Xception:Xception算法的简介(论文介绍).架构详解.案例应用等配 ...

GiantPandaCV导语卷积神经网络架构设计,又指backbone设计,主要是根据具体任务的数据集特点以及相关的评价指标来确定一个网络结构的输入图像分辨率,深度,每一层宽度,拓扑结构等细节.公开 ...

MobileNets 是一种经典的小型 CNN 网络,主要使用了深度可分离卷积结构 (Depthwise Separable Convolution),具有较小的参数量和计算量,能够很好地用在移动端. ...

▊ 写在前面本文旨在以极低的计算成本解决性能大幅下降的问题.作者发现有两个因素是可以有效提高精度的,分别是:稀疏连通性和动态激活函数.前者避免了网络宽度的大幅度缩减的危害,而后者则减轻了网络深度缩减 ...

A 2021 guide to Semantic Segmentation byAnil Chandra Naidu Matcha2 days ago 25 min read Intro Deep l ...

DL之SegNet:SegNet图像分割算法的简介(论文介绍).架构详解.案例应用等配图集合之详细攻略导读基于CNN的神经网络SegNet算法可进行高精度地识别行驶环境. 相关文章 DL之SegN ...

一.Address 发表在于IJCAI 2019的一篇文章:Graph WaveNet for Deep Spatial-Temporal Graph Modeling 地址:https://arxi ...

加入极市专业CV交流群,与6000+来自腾讯,华为,百度,北大,清华,中科院等名企名校视觉开发者互动交流!更有机会与李开复老师等大牛群内互动! 同时提供每月大咖直播分享.真实项目需求对接.干货资讯汇总 ...

大家好,这是专栏<AI不惑境>的第五篇文章,讲述残差网络的来龙去脉和背后的原理. 进入到不惑境界,就是向高手迈进的开始了,在这个境界需要自己独立思考.如果说学习是一个从模仿,到追随,到创造 ...

大家好,这是专栏<AI不惑境>的第三篇文章,讲述模型宽度与模型性能的关系. 进入到不惑境界,就是向高手迈进的开始了,在这个境界需要自己独立思考.如果说学习是一个从模仿,到追随,到创造的过程 ...

大家好,这是专栏<AI不惑境>的第二篇文章,讲述模型深度与模型性能的关系. 进入到不惑境界,就是向高手迈进的开始了,在这个境界需要自己独立思考.如果说学习是一个从模仿,到追随,到创造的过程 ...

大家好,这是专栏<AI不惑境>的第十二篇文章,讲述AutoML在深度学习模型设计和优化相关的内容. 进入到不惑境界,就是向高手迈进的开始了,在这个境界需要自己独立思考.如果说学习是一个从模 ...

大家好,这是专栏<AI不惑境>的第十一篇文章,讲述知识蒸馏相关的内容. 进入到不惑境界,就是向高手迈进的开始了,在这个境界需要自己独立思考.如果说学习是一个从模仿,到追随,到创造的过程,那 ...

大家好,这是专栏<AI不惑境>的第十篇文章,讲述模型量化相关的内容. 进入到不惑境界,就是向高手迈进的开始了,在这个境界需要自己独立思考.如果说学习是一个从模仿,到追随,到创造的过程,那么 ...

大家好,这是专栏<AI不惑境>的第九篇文章,讲述模型剪枝相关的内容. 进入到不惑境界,就是向高手迈进的开始了,在这个境界需要自己独立思考.如果说学习是一个从模仿,到追随,到创造的过程,那么 ...

大家好,这是专栏<AI不惑境>的第八篇文章,讲述计算机视觉中的注意力(attention)机制. 进入到不惑境界,就是向高手迈进的开始了,在这个境界需要自己独立思考.如果说学习是一个从模仿 ...

大家好,这是专栏<AI不惑境>的第七篇文章,讲述计算机视觉中的多尺度问题. 进入到不惑境界,就是向高手迈进的开始了,在这个境界需要自己独立思考.如果说学习是一个从模仿,到追随,到创造的过程 ...

【AI不惑境】移动端高效网络，卷积拆分和分组的精髓