关于OpenVINO 入门,今天给大家分享一个好东西和好消息! 现如今,说人工智能(AI)正在重塑我们的各行各业绝不虚假,深度学习神经网络的研究可谓如火如荼, 但这一流程却相当复杂,但对于初学者来说也不是高深莫测,因为Intel推出全新的全面工具——Openvino 工具包,将这一过程变得尤为简单! OpenVINO™ 工具套件是一款全面的工具套件,支持快速开发可模拟人类视觉的应用和解决方案.该工具套件基于卷积神经网络 (CNN),可在英特尔® 硬件中扩展 CV 工作负载,实现卓越性能. 但是之…

​  前言 本文系统全面地介绍了Attention机制的不同类别,介绍了每个类别的原理.优缺点. 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读.CV招聘信息. 概述 Attention机制目的在于聚焦有用的信息,并减少不重要信息的比重.Attention机制可以分为6大类,包括4个基础类别和2个组合类别.4个基础类别分别是通道注意力(channel attention),空间注意力(spatial attention),时间注意力(temporal atte…

​ 最近公众号的交流群满了,我们决定搞一个免费的知识星球,让大家在里面交流.以往都是我们写原创,大家阅读,读者之间没什么交流.与此同时,在CV技术指南交流群里,大部分问题都得到了很好地解决,但从来没有系统性地记录下来这些问题的解决方案,以至于很多问题都被重复性问. 为了方便读者之间进行论文交流,为了将所有问题梳理并记录系统性的解决方案,我们建设了这个知识星球[CV技术指南(免费版)] 在知识星球里我们搞了很多标签,大家可以在各个标签下积极发论文笔记.相关问题.环境配置记录等.在不久的将来,当大家…

​  前言 YOLOv5 是在 YOLOv4 出来之后没多久就横空出世了.今天笔者介绍一下 YOLOv5 的相关知识.目前 YOLOv5 发布了新的版本,6.0版本.在这里,YOLOv5 也在5.0基础上集成了更多特性,同时也对模型做了微调,并且优化了模型大小,减少了模型的参数量.那么这样,就更加适合移动端了. 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读.CV招聘信息. ​ YOLOv5 网络模型结构 与之前的 YOLOv3.YOLOv4 不同,v3.v4…

​  前言 本文主要探究了轻量模型的设计.通过使用 Vision Transformer 的优势来改进卷积网络,从而获得更好的性能. 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读.CV招聘信息. ​ 论文:https://arxiv.org/abs/2203.03952 代码:https://github.com/hkzhang91/EdgeFormer 核心内容 本文主要探究了轻量模型的设计.通过使用 Vision Transformer 的优势来改进卷积…

​  前言  本文介绍了NMS的应用场合.基本原理.多类别NMS方法和实践代码.NMS的缺陷和改进思路.介绍了改进NMS的几种常用方法.提供了其它不常用的方法的链接. 本文很早以前发过,有个读者评论说没有介绍多类别NMS让他不满意,因此特来补充.顺便补充了NMS的缺点和改进思路. 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读.CV招聘信息. Non-Maximum Suppression(NMS)非极大值抑制.从字面意思理解,抑制那些非极大值的元素,保留极大…

​  前言 训练过程主要是指编写train.py文件,其中包括参数的解析.训练日志的配置.设置随机数种子.classdataset的初始化.网络的初始化.学习率的设置.损失函数的设置.优化方式的设置.tensorboard的配置.训练过程的搭建等. 由于篇幅问题,这些内容将分成多篇文章来写.本文介绍参数解析的两种方式. 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读.CV招聘信息. 一个模型中包含众多的训练参数,如文件保存目录.数据集目录.学习率.epoch数…

前言 本文提出了一种简单而有效的动态优化池操作( Dynamically Optimized Pooling operation),称为DynOPool,它通过学习每一层感受野的最佳大小和形状来优化特征映射的端到端比例因子.深度神经网络中任何类型的调整大小模块都可以用DynOPool操作以最小的成本替换.此外,DynOPool通过引入一个限制计算成本的附加损失项来控制模型的复杂性. 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读.CV招聘信息. ​ 论文:ht…

前言 本文提出了一种新的弱监督多标签分类(WSML)方法,该方法拒绝或纠正大损失样本,以防止模型记忆有噪声的标签.由于没有繁重和复杂的组件,提出的方法在几个部分标签设置(包括Pascal VOC 2012.MS COCO.NUSWIDE.CUB和OpenImages V3数据集)上优于以前最先进的WSML方法.各种分析还表明,方法的实际效果很好,验证了在弱监督的多标签分类中正确处理损失很重要. 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读.CV招聘信息. ​…

|--背景: NCS1使用的NCSDK1和NCSDK2,速度一般,没有想象中的速度,能有TX2一半的速度吧.跟大佬又申请了个NCS2来试一试. 环境配置到跑通自己写的MNIST分类网络花了2天不到吧. |--总结: Openvino和之前的NCSDK比算是有很大的进步了.文档都比较全,但是都有文档跟不上版本的问题. |--环境: |----Ubuntu16.04 + Openvino R5 2018-5 Openvino的安装,按照Intel官网上一步一步走的,没什么大问题. 可能安装和跑dem…