真正的即插即用！盘点11种CNN网络设计中精巧通用的“小”插件 / 开普饭

这几天一直在用Pytorch来复现文本检测领域的CTPN论文,本文章将从数据处理.训练标签生成.神经网络搭建.损失函数设计.训练主过程编写等这几个方面来一步一步复现CTPN.CTPN算法理论可以参考这 ...

文章目录: 1 模型三要素 2 参数初始化 3 完整运行代码 4 尺寸计算与参数计算这篇文章内容不多,比较基础,里面的代码块可以复制到本地进行实践,以加深理解. 喜欢的话,可以给公众号加一个星标,点 ...

接下来想讲一下参数初始化方式对训练的影响,但是必须要涉及到pytorch的自定义参数初始化,然而参数初始化又包括在不同结构定义中初始化方式,因而先讲一下pytorch中的nn.Sequential n ...

利用VGGnet来完成Image Classification,在Kaggle勉强过了Strong Baseline... 首先感谢一下NTU的李宏毅老师分享这么好的课程,还把作业也给分享了出来作业 ...

上一节,我们已经学会了基于PyTorch深度学习框架高效,快捷的搭建一个神经网络,并对模型进行训练和对参数进行优化的方法,接下来让我们牛刀小试,基于PyTorch框架使用神经网络来解决一个关于手写数字 ...

上一期为大家说明了什么是极大似然法,以及如何使用极大似然法搭建生成模型,本期将为大家介绍第一个显式生成模型完全可见置信网络FVBN. 作者&编辑 | 小米粥 1 完全可见置信网络在完全可见置 ...

2021年,文末留言送书精选留言中送出书籍一本! 前言相对重量级网络而言,轻量级网络的特点是参数少.计算量小.推理时间短.更适用于存储空间和功耗受限的场景,例如移动端嵌入式设备等边缘计算设备.因此轻 ...

来源:AIWalker 最近Happy在尝试进行图像超分的INT8量化,发现:pytorch量化里面的坑真多,远不如TensorFlow的量化好用.不过花了点时间终于还是用pytorch把图像超分模型 ...

作者:小小将编辑:黄俊嘉前言在深度学习领域,CNN分类网络的发展对其它计算机视觉任务如目标检测和语义分割都起到至关重要的作用,因为检测和分割模型通常是构建在CNN分类网络(称为backbon ...

真正的即插即用！盘点11种CNN网络设计中精巧通用的“小”插件