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[ 轻量级网络 ] 经典网络模型1——SqueezeNet 详解与复现;1、SqueezeNet;2、SqueezeNet详解;3、SqueezeNet复现;SqueezeNet 在 ImageNet 上实现与 AlexNet 同等级别的精度,但 参数少了50倍 ;通过模型压缩技术,实现了 SqueezeNet 模型压缩到小于0.5MB,相比 AlexNet 模型小了510倍 ;🔗 论文地址:S

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#人工智能#深度学习#神经网络
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#人工智能#深度学习#神经网络
[ 轻量级网络 ] 经典网络模型4——Xception 详解与复现

[ 轻量级网络 ] 经典网络模型4——Xception 详解与复现1、Xception;2、Xception 详解;3、Xception 复现;Xception 是一种受启发于 Inception 的新颖深度卷积神经网络架构 ;将 Inception 模块替换为 深度可分离卷积( depthwise separable convolution ) ;Xception 与 Inception V3

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#人工智能#深度学习#神经网络
[ 轻量级网络 ] 经典网络模型3——ShuffleNet 详解与复现

[ 轻量级网络 ] 经典网络模型3——ShuffleNet 详解与复现1、ShuffleNet;2、ShuffleNet 详解;3、ShuffleNet 复现;ShuffleNet 使用是一种计算效率极高的CNN架构,它是专门为计算能力非常有限的移动设备设计的 ;通过 点态群卷积(Pointwise Group Convolution) 和 通道洗牌(Channel Shuffle) 两种新运算,

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#人工智能#深度学习#神经网络
[ 数据集 ] MINIST 数据集介绍

[ 数据集 ] MINIST 数据集介绍MINIST``Size:`` 28×28 灰度手写数字图像;``Num:`` 训练集 60000 和 测试集 10000,一共70000张图片;``Classes:`` 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9;具体介绍了数据集的读取与可视化操作等...

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#人工智能#深度学习
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[ 注意力机制 ] 经典网络模型2——CBAM 详解与复现1、Convolutional Block Attention Module2、CBAM 详解Channel Attention ModuleSpatial Attention Module3、CBAM 复现简称 ``CBAM``,2018年 提出的一种新的 *卷积注意力模块* ;对前馈卷积神经网络 是一个 简单而有效的 注意力模块 ;因为

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#人工智能#深度学习#神经网络
PyTorch 打印网络模型结构

PyTorch 打印网络模型结构使用 Print() 函数打印网络我们在使用PyTorch打印模型结构时都是这样操作的:model = simpleNet()print(model)可以很容易发现这样打印出来的网络结构 ``不清晰`` ,参数看起来都很 ``乱`` !如果是一个简单一点的网络可能影响不是很大,但当随着网络层数加深、结构复杂、参数量变大时,就会看得很难受 !...

[ 可视化 ] 经典网络模型 —— Grad-CAM 详解与复现

[ 可视化 ] 经典网络模型 —— Grad-CAM 详解与复现1、Grad-CAM;2、Grad-CAM 详解;论文贡献;原理介绍;Grad-CAM 可视化流程;Grad-CAM 计算;Guided Grad-CAM;实例展示;评估 Grad-CAM 定位能力,Grad-CAM 图像分类、视觉解释和文本解释、图像描述、视觉问答、其他;3、Grad-CAM 复现基于此提出的 ``Grad-CAM`

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#人工智能#深度学习
计算机领域顶级会议归纳(计算机视觉CV、机器学习ML、人工智能AI)

本文具体介绍几种计算机视觉顶级会议,包括计算机视觉领域三大顶尖国际会议 : CVPR、ICCV、ECCV ;还有其他一些 著名 会议: WACV、NIPS、ICLR、AAAI、ICML、IJCAI ;汇总信息在最后面,可以直接点击查看 ;...............

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#人工智能#深度学习#计算机视觉
[ 注意力机制 ] 经典网络模型1——SENet 详解与复现

[ 注意力机制 ] 经典网络模型1——SENet 详解与复现1、Squeeze-and-Excitation Networks2、Squeeze-and-Excitation block3、SENet 详解4、SENet 复现Squeeze-and-Excitation Networks简称 SENet ,由 Momenta 和 牛津大学 的 胡杰等人 提出的一种新的网络结构;目标是通过显式的建模

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#人工智能#深度学习#神经网络
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