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计算机视觉注意力网络(五)——SKNet [CVPR 2019]

论文地址:https://arxiv.org/abs/1903.06586代码地址:https://github.com/implus/SKNetSelective Kernel Networks(SKNet)发表在CVPR 2019,是对Momenta发表于CVPR 2018上论文SENet的改进,且这篇的作者中也有Momenta的同学参与。SENet是对特征图的通道注意力机制的研究,之前的CB

#深度学习
深度学习硬件实现

文章目录各种硬件CPUGPUNPUFPGA各芯片架构特点总结国产化分析华为Atlas 300寒武纪比特大陆各种硬件CPUCPU(Central Processing Unit)中央处理器,是一块超大规模的集成电路,主要逻辑架构包括控制单元Control,运算单元ALU和高速缓冲存储器(Cache)及实现它们之间联系的数据(Data)、控制及状态的总线(Bus)。简单说,就是计算单元、控制单...

#深度学习
AMD显卡安装驱动错误182 – AMD Installer 无法正常识别 AMD显卡

错误 182 – AMD Installer 无法正常识别 AMD 显卡硬件在网上找了一些办法去解决,但是系统是新装的,网上大部分说的都是老的显卡驱动卸载不彻底,对新的显卡驱动的安装有一定的干扰。所以问题的关键不在这里。解决办法新 安装的系统中,缺少一些基本的C++库文件,这样使得显卡驱动不能够很好滴检查自己的显卡,自己安装会比较麻烦。使用下边的软件进行检测安装就是可以的。...

目标检测(十一)——DSSD

DSSD是 Cheng Yang Fu和Wei Liu一起合作的,对于SSD一个提升,他们对于SSD的优缺点了如指掌,所以对于SSD的提升也有很多的经验。arxiv: https://arxiv.org/abs/1701.06659github: https://github.com/chengyangfu/caffe/tree/dssdgithub: https://gith...

#目标检测
计算机视觉注意力网络(五)——SKNet [CVPR 2019]

论文地址:https://arxiv.org/abs/1903.06586代码地址:https://github.com/implus/SKNetSelective Kernel Networks(SKNet)发表在CVPR 2019,是对Momenta发表于CVPR 2018上论文SENet的改进,且这篇的作者中也有Momenta的同学参与。SENet是对特征图的通道注意力机制的研究,之前的CB

#深度学习
目标检测(六)——Faster R-CNN

Faster R-CNN  为了解决Fast R-CNN算法缺陷,使得算法实现two stage的全网络结构,2015年微软研究院的任少庆、何恺明以及Ross B Girshick等人又提出了Faster R-CNN算法。设计辅助生成样本的RPN(Region Proposal Networks)网络,将算法结构分为两个部分,先由RPN网络判断候选框是否为目标,再经分类定位的多任务损失判断目标..

#目标检测
深度学习硬件实现

文章目录各种硬件CPUGPUNPUFPGA各芯片架构特点总结国产化分析华为Atlas 300寒武纪比特大陆各种硬件CPUCPU(Central Processing Unit)中央处理器,是一块超大规模的集成电路,主要逻辑架构包括控制单元Control,运算单元ALU和高速缓冲存储器(Cache)及实现它们之间联系的数据(Data)、控制及状态的总线(Bus)。简单说,就是计算单元、控制单...

#深度学习
目标检测(五)——Fast R-CNN

arxiv: http://arxiv.org/abs/1504.08083github: https://github.com/rbgirshick/fast-rcnnslides: http://tutorial.caffe.berkeleyvision.org/caffe-cvpr15-detection.pdf  针对SPP-Net算法的问题,2015年微软研究院的Ross...

#目标检测
目标检测(九)——YOLO v3

YOLOv3: An Incremental Improvementproject page: https://pjreddie.com/darknet/yolo/arxiv: https://arxiv.org/abs/1804.02767github:https://github.com/pjreddie/darknet

#目标检测
Matlab CPU多核并行计算

在使用Matlab编写程序的时候,时间的消耗大部分是因为循环的进行。有些时候程序的运行只能借助借助CPU中的一个核,而CPU通常是多核的,可以借助多个核一起运行程序,加快运行的速度。Matlab开启多核并行处理Matlab开启多核并行处理的方法比较简单,仅仅是需要将“for”修改为“parfor”。最新几版的Matlab都是将并行处理的工具包 parallel pool自动打开,不需要...

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