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收錄了29篇文章 · 19人關(guān)注
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    精簡CNN模型系列之七:Xception

    介紹 Xception是Google出品辜御,屬于2017年左右的東東皆警。它在Google家的MobileNet v1之后,MobileNet v2之...

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    經(jīng)典分類CNN模型系列其八:ResNeXt

    介紹 越來越喜歡Facebook的東西了网缝,雖然很久以來我一直是個Google產(chǎn)品及技術(shù)的忠實粉絲。但最近在AI框架上一直頻繁去翻弄Pytorch...

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    精簡CNN模型系列之六:ShuffleNet v2

    介紹 才不久才剛剛寫了MobileNet v2的博客蟋定,它來自Google粉臊。而今天看過了ShuffleNet v2,很是感慨驶兜。這篇來自Face++...

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    精簡CNN模型系列之五:MobileNet v2

    介紹 Depthwise Convolution應(yīng)該首創(chuàng)于Google的MobileNet網(wǎng)絡(luò)扼仲。自此后漸漸它已經(jīng)被用于了越來越多的移動端CNN網(wǎng)...

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    精簡CNN模型系列之四:ShuffleNet

    介紹 牛人就是牛啊,不服不行抄淑。君不見Face++(曠視科技)在將Sun,Jian招入門下后屠凶,F(xiàn)ace++在視覺科研領(lǐng)域的狂飆突進嗎?今年的MS ...

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    精簡CNN模型系列之三:SkipNet

    介紹 CNN模型為了追求精度提高層數(shù)已經(jīng)是愈來愈多肆资,可更多的層次帶來的精度邊際提升卻不斷減小矗愧。或者對某些輸入圖片而言郑原,真正所需的layers并非...

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    經(jīng)典分類CNN模型系列其七:DenseNet

    介紹 傳統(tǒng)上為了加強CNN模型的表達能力有兩種可行的辦法唉韭,一是將CNN層數(shù)增加夜涕,變得越來越深;二則是將單層CNN的conv filters數(shù)目增...

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    精簡CNN模型系列之二:SqueezeNet

    介紹 SqueezeNet同這個系列要介紹的其它任一CNN模型一樣不只關(guān)心模型分類精度属愤,同樣也重視其計算速度與模型體積大小女器。 作者列舉了三項小的...

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    精簡CNN模型系列之一:MobileNet

    介紹 深度學習的飛速發(fā)展重新喚起了吃瓜群眾們對未來高階段人工智能大規(guī)模使用帶來新的生產(chǎn)力巨大躍升這一美好前途的憧憬。 可事實情況是我們搞CNN的...

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    Resnet的有趣變種:WRN

    介紹 深度學習發(fā)展至今春塌,通過增加模型深度來加強模型的表達能力已經(jīng)成為行業(yè)共識晓避。Resnet網(wǎng)絡(luò)是眼下最為成功,應(yīng)用最為廣泛的一種深度學習模型只壳。R...

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