pytorch模型转ONNX模型

转载请注明作者和出处：http://blog.csdn.net/john_bh/运行平台： WindowsPython版本： Python3.6IDE： Sublime text3一从疝气病症状预测病马的死亡率1 实战背景2 准备数据处理数据中的缺失值3 预测算法使用Logistic回归进行分类二使用Sklearn构建Logistic回归分类器1 Logis

PFLD算法，目前主流数据集上达到最高精度、ARM安卓机140fps，模型大小仅2.1M!

一种新颖的3D点云上实例分割框架 3D-BoNet，该框架为点云中的所有实例直接回归3D边界框，同时为每个实例预测点级蒙版。Bo-Net在ScanNet和S3DIS数据集上表现SOTA，同时在计算效率方面提高了约10倍.已开源！

FAIR(何恺明团队新作) PointRend：将图像分割视为渲染(Rendering)，PointRend对实例分割和语义分割都有性能提升，如对实例分割的Mask R-CNN有性能提升，同时对语义分割的DeepLabV3、SemanticFPN也有性能提升。

作者调研了100多种基于深度学习模型的最新图像分割算法，分为十类，例如：CNN和FCN，RNN，R-CNN，扩张型CNN，基于注意力 模型，生成模型和对抗模型等。 总结了这些模型的定量性能分析，例如PASCAL VOC，MS COCO，Cityscapes和ADE20k数据集。 最后，讨论了未来几年图像分割所面临的一些开放挑战和潜在研究方向。

本文主要介绍几个经典的卷积神经网络，从网络的结构，到实现原理，并比较各个网络之间的优缺点。其中包括LeNet、AlexNet、VGG、Resnet。

转载请注明作者和出处：http://blog.csdn.net/john_bh/一简介二FastText原理1 模型架构2 层次SoftMax3 N-gram特征三 基于fastText实现文本分类1 fastText有监督学习分类2 fastText有监督学习分类三总结1 fastText和word2vec的区别2 小结一、简介fast...

香港中文大学（贾佳亚）提出DSGN，3D目标检测新网络，性能优于MV3D，PIXOR和F-PointNet等，代码开源。

CoordConv 解决了坐标变换问题，具有更好的泛化能力，训练速度提高 150 倍，参数比卷积少 10-100 倍，并能极大提升多种视觉任务的表现