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- 本文是对我们CVPR 2021被接收的文章 Involution: Inverting the Inherence of Convolution for Visual Recognition的解读，同时也分享一些我们对网络结构设计（CNN和Transformer）的理解。 这篇工作主要是我和SENet的作者胡杰一起完成的，也非常感谢HKUST的两位导师@陈启... 本文是对我们CVPR 2021被接收的文章 Involution: Inverting the Inherence of Convolution for Visual Recognition的解读，同时也分享一些我们对网络结构设计（CNN和Transformer）的理解。 这篇工作主要是我和SENet的作者胡杰一起完成的，也非常感谢HKUST的两位导师@陈启...
- 超越卷积、自注意力机制：强大的神经网络新算子involution Image Classification on ImageNet Model Params(M) FLOPs(G) Top-1 (%) Top-5 (%) Config Download RedNet-26 9.23(32.8%↓) 1.73(29.2%↓) ... 超越卷积、自注意力机制：强大的神经网络新算子involution Image Classification on ImageNet Model Params(M) FLOPs(G) Top-1 (%) Top-5 (%) Config Download RedNet-26 9.23(32.8%↓) 1.73(29.2%↓) ...
- 11年it研发经验，从一个会计转行为算法工程师，学过C#，c++，java，android，php，go，js，python，CNN神经网络，四千多篇博文，三千多篇原创，只为与你分享，共同成长，一起进步，关注我，给你分享更多干货知识! 谷歌最新提出无需卷积、注意力 ，纯MLP构成的视觉架构 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2105.01601.pdf... 11年it研发经验，从一个会计转行为算法工程师，学过C#，c++，java，android，php，go，js，python，CNN神经网络，四千多篇博文，三千多篇原创，只为与你分享，共同成长，一起进步，关注我，给你分享更多干货知识! 谷歌最新提出无需卷积、注意力 ，纯MLP构成的视觉架构 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2105.01601.pdf...
- 这个有与训练，3年前： https://github.com/meteorshowers/hed-pytorch 5年前：有模型 https://github.com/s9xie/hed 这个有与训练，3年前： https://github.com/meteorshowers/hed-pytorch 5年前：有模型 https://github.com/s9xie/hed
- 原文：http://www.cnblogs.com/ybjourney/p/4702562.html 机器学习（一）——K-近邻（KNN）算法 最近在看《机器学习实战》这本书，因为自己本身很想深入的了解机器学习算法，加之想学python，就在朋友的推荐之下选择了这本书进行学习。 一 . K... 原文：http://www.cnblogs.com/ybjourney/p/4702562.html 机器学习（一）——K-近邻（KNN）算法 最近在看《机器学习实战》这本书，因为自己本身很想深入的了解机器学习算法，加之想学python，就在朋友的推荐之下选择了这本书进行学习。 一 . K...
- Keras中提供了一个神经网络可视化的函数plot，并可以将可视化结果保存在本地。plot使用方法如下： from keras.utils.visualize_util import plotplot(model, to_file='model.png') 注：笔者使用的Keras版本是1.0.6 不过这项功能依赖于graphviz模块与pydot模块，... Keras中提供了一个神经网络可视化的函数plot，并可以将可视化结果保存在本地。plot使用方法如下： from keras.utils.visualize_util import plotplot(model, to_file='model.png') 注：笔者使用的Keras版本是1.0.6 不过这项功能依赖于graphviz模块与pydot模块，...
- 有监督机器学习方法可以分为生成方法和判别方法（常见的生成方法有混合高斯模型、朴素贝叶斯法和隐形马尔科夫模型等，常见的判别方法有SVM、LR等），生成方法学习出的是生成模型，判别方法学习出的是判别模型。 HMM 是生成模型，因为它对状态序列本身的分布 P(X) 和给定状态后观测值的分布 P(Y|X) 都进行了建模。 DNN 是判别模型，因为它直... 有监督机器学习方法可以分为生成方法和判别方法（常见的生成方法有混合高斯模型、朴素贝叶斯法和隐形马尔科夫模型等，常见的判别方法有SVM、LR等），生成方法学习出的是生成模型，判别方法学习出的是判别模型。 HMM 是生成模型，因为它对状态序列本身的分布 P(X) 和给定状态后观测值的分布 P(Y|X) 都进行了建模。 DNN 是判别模型，因为它直...
- 参考：https://www.cnblogs.com/pprp/p/12456403.html 池化操作(Pooling)是CNN中非常常见的一种操作，Pooling层是模仿人的视觉系统对数据进行降维，池化操作通常也叫做子采样(Subsampling)或降采样(Downsampling)，在构建卷积神经网络时，往往会用在卷积层之后，通过池化来降低卷积层输出的特征维度，有效减... 参考：https://www.cnblogs.com/pprp/p/12456403.html 池化操作(Pooling)是CNN中非常常见的一种操作，Pooling层是模仿人的视觉系统对数据进行降维，池化操作通常也叫做子采样(Subsampling)或降采样(Downsampling)，在构建卷积神经网络时，往往会用在卷积层之后，通过池化来降低卷积层输出的特征维度，有效减...
- 本文是加州大学默塞德分校Ming-Hsuan Yang团队在动态滤波器卷积方面的工作，已被CVPR2021接收。本文针对标准卷积存在的两个问题：内容不可知与计算量大问题，提出了一种具有内容自适应且更轻量的解耦动态滤波器，它将常规动态滤波器拆分为空域动态滤波器与通道动态滤波器，这种拆分可以极大的降低参数量，并将计算量限定在深度卷积同等水平。在图像分类、目标... 本文是加州大学默塞德分校Ming-Hsuan Yang团队在动态滤波器卷积方面的工作，已被CVPR2021接收。本文针对标准卷积存在的两个问题：内容不可知与计算量大问题，提出了一种具有内容自适应且更轻量的解耦动态滤波器，它将常规动态滤波器拆分为空域动态滤波器与通道动态滤波器，这种拆分可以极大的降低参数量，并将计算量限定在深度卷积同等水平。在图像分类、目标...
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