01 ShuffleNet V1要解决什么问题 为算力有限的嵌入式场景下专门设计一个高效的神经网络架构. 02 亮点 使用了两个新的操作:pointwise group convolution和channel shuffle. 根据这两个操作构建了ShuffleUnit,整个ShuffleNet都是由ShuffleUnit组成. 所谓的的pointwise group convolution就是分组卷积与1x1卷积的结合!!! 2.1 Channel Shuffle shuffle的步骤如下:…

完整代码及其数据,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/DeepLearningNote 这里结合网络的资料和MobileNet论文,捋一遍MobileNet,基本代码和图片都是来自网络,这里表示感谢,参考链接均在后文.下面开始. MobileNet论文写的很好,有想法的可以去看一下,我这里提供翻译地址: 深度学习论文翻译解析(十七):MobileNets: Efficient Convolutional Ne…

1.禁用SSL v2.0.SSL v3.0协议,禁用低强度加密密钥.使用TLS 1 TLSv1.1 TLSv1.2版本.2.禁用SSLv2参考修补方法如下:查看本机sslv3加密列表:openssl ciphers -v 'DEFAULT' | awk '/SSLv3 Kx=(RSA|DH|DH(512))/ { print $1 }'Apache2禁用弱密钥加密算法,参考下列配置参数修改Apache配置文件.SSLCipherSuite HIGH:!aNULL:!eNULL:!SSLv2:!S…

本文是 Google 团队在 MobileNet 基础上提出的 MobileNetV2,其同样是一个轻量化卷积神经网络.目标主要是在提升现有算法的精度的同时也提升速度,以便加速深度网络在移动端的应用.…

背景 之前热门的目标检测方法都是two stage的,即分为region proposal和classification两个阶段,本文是对one stage方法的初次探索. 方法 首先看一下模型的网络结构,输入的原图片,经过24个卷积层提取特征,全连接层输出一个7*7*30的tensor,这个tensor里面就包含我们预测的结果了. 那么这个7*7*30的tensor包含哪些信息呢? 首先,7*7可以映射到448*448的原图片中,得到7*7个64*64的grid cell,对于原图中的每一个目…

论文源址:https://arxiv.org/abs/1811.11168 摘要 可变形卷积的一个亮点是对于不同几何变化的物体具有适应性.但也存在一些问题,虽然相比传统的卷积网络,其神经网络的空间形状更接近于目标物体的形状,但有时会超出ROI区域,从而引入不相关的图像信息进而对提取的特征造成影响.为此,本文提出了改造后的可变形卷积,通过增加建模及更强的训练来改善其聚焦图像相关区域的能力.通过在网路中引入更多的可变形卷积,同时,引入调制机制来扩大可变形的范围.为了有效的利用丰富的建模能力,通过一个…

官方提供的几种Kubernetes部署方式 minikube Minikube是一个工具,可以在本地快速运行一个单点的Kubernetes,尝试Kubernetes或日常开发的用户使用.不能用于生产环境. 官方地址:https://kubernetes.io/docs/setup/minikube/ kubeadm Kubeadm也是一个工具,提供kubeadm init和kubeadm join,用于快速部署Kubernetes集群. 官方地址:https://kubernetes.io/do…

Taro 周报 2020 年 12 月 05 日 - 2020 年 12 月 12 日 ,更多的Taro周报点击 Taro 大事件 58 技术发布文章<开源 | Taro 3 支持 React Native> Taro 3 发布后暂不支持 React-Native 平台,于是我们向社区提交了一份实现草案,希望把 58 在 React-Native 上的技术积累分享到社区,同时也从社区对 Taro 的共建上获益. Taro 2 发布 v2.2.16 [修复] H5 路由地址替换错误 [修复] 修…

虽然很多CNN模型在图像识别领域取得了巨大的成功,但是一个越来越突出的问题就是模型的复杂度太高,无法在手机端使用,为了能在手机端将CNN模型跑起来,并且能取得不错的效果,有很多研究人员做了很多有意义的探索和尝试,今天就介绍两个比较轻量级的模型 mobile net 和 shuffle net. 在介绍这几个轻量型的网络之前,我们先来看看,为什么卷积神经网络的运算功耗这么大. 卷积神经网络,顾名思义,就是会有很多的卷积运算,而卷积神经网络中,最费时间的就是其中的卷积运算.我们知道,一张 h×w"…

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/37 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/269 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 前言 卷积神经网络的结构优化和深度加深,带来非常显著的图像识别效果提升,但同时也带来了高计算复杂度和更长的计算时间,实际工程应用中对效率的考虑也很多,研究界与工业界近年都在努力「保持效果的情况下压缩…