无cuda项目 解决办法https://blog.csdn.net/u010724874/article/details/89578558卸载cudahttps://blog.csdn.net/weixin_42631693/article/details/103795371下载cuda9 cudnn7.6https://developer.nvidia.com/cuda-90-down...

https://github.com/jacobgil/pytorch-pruning剪枝之后的VGG准确率从98.7% 掉到97.5%.网络大小从 538 MB压缩到 150 MB.在i7 CPU上，对一张图的推断时间从 0.78 减少为 0.277 s，几乎是3倍加速。裁剪filter的依据是：用Taylor展开来近似pruning的优化问题。需要注意的是，裁剪某一层的filter后，下一层的

拿到数据都要做预处理，包括去均值和方差归一化。构造的数据幅度保持在-1到1之间，否则会不收敛。训练集与测试集一般默认是同一分布下的，两者要么统一标准化，要么不进行标准化。我们是拿训练集中数据的某个特征代表了全部数据的这个特征，用它的均值和方差代表了全部数据的均值和方差。这就很容易理解了，测试集要使用训练集的均值和方差进行标准化，不就是在用我们假设的数据特征服从的均值和方差进行标准化吗？所以不只是深

soft target是来自于teacher model的检测结果。Hinton的文章"Distilling the Knowledge in a Neural Network"首次提出了知识蒸馏（暗知识提取）的概念，通过引入与教师网络（Teacher network：复杂、但预测精度优越）相关的软目标（Soft-target）作为Total loss的一部分，以诱导学生网络（Student ne

作用对象：BN层（和不重要的通道）作用方式： imposes sparsity-induced regularization on the scaling factors（比例因子）通过对批量归一化（BN）层中的缩放因子强加L1正则化将BN缩放因子的值逼近零，因为每个缩放因子对应于特定的卷积通道（或完全连接的层中的神经元），使得我们能够识别不重要的通道。这有助于在随后的步骤中进行通道层次的修剪。

class ASFF(nn.Module):def __init__(self, level, rfb=False, vis=False):super(ASFF, self).__init__()self.level = level# 输入的三个特征层的channels, 根据实际修改self.dim = [512, 256, 256]self.inter_dim = self.dim[self.

SEND#include <stdio.h>#include <string>#include &amp

gcc、g++环境gcc --versiong++ --versioncpp文件编译// 命令格式:g++ 文件名g++ helloWorld.cpptest#include <iostream>using namespace std;int main(){cout << "Hello, world!" <&

两个现象。第一个是高维神经网络的神经元并不是代表着某一个特征，而是所有特征混杂在所有神经元中;第二个是在原样本点上加上一些针对性的但是不易察觉的扰动，就很容易导致神经网络的分类错误。第二个性质就是对抗攻击的理论基础，后来Goodfellow 在 Explaining and Harnessing Adversarial Examples[13]中提出原因并非是深层神经网络的高度非线性和过拟合，即使

PP-YOLO: An Effective and Effificient Implementation of Object DetectorPP-YOLO是PaddleDetection优化和改进的YOLOv3的模型，其精度(COCO数据集mAP)和推理速度均优于YOLOv4模型，PP-YOLO在COCO test-dev2017数据集上精度达到45.9%，在单卡V100上FP32推理速度为72