senet: https://arxiv.org/abs/1709.01507 sknet: http://arxiv.org/abs/1903.06586 TL, DR Selective Kernel Networks 启发自皮质神经元根据不同的刺激可动态调节其自身的receptive field, 从而在CNN每一个 stage, 增加不同尺寸 filter 分支. 总体网络结构和 SENet 相似(几乎一致), 相对于大网络, 对小网络的性能提升比较明显. SENet abstract…

论文原址:https://arxiv.org/pdf/1903.06586.pdf github: https://github.com/implus/SKNet 摘要 在标准的卷积网络中,每层网络中神经元的感受野的大小都是相同的.在神经学中,视觉神经元感受野的大小是由刺激机制构建的,而在卷积网络中却很少考虑这个因素.本文提出的方法可以使神经元对于不同尺寸的输入信息进行自适应的调整其感受野的大小.building block为Selective Kernel单元.其存在多个分支,每个分支的卷积核…

摘要:在标准的卷积神经网络(CNNs)中,每一层的人工神经元的感受野被设计成具有相同的大小.众所周知,视觉皮层神经元的感受野大小受刺激的调节,但在构建cnn时却很少考虑到这一点.我们在神经网络中提出了一种动态选择机制,允许每个神经元根据输入信息的多个尺度自适应地调整其感受野大小.设计了一种被称为选择核单元(Selective Kernel, SK)的构件,该构件利用分支中信息引导的softmax注意力来融合不同核大小的多个分支.对这些分支的不同关注产生不同大小的融合层神经元的有效感受野.多个SK…

文档:https://doc.dpdk.org/guides/prog_guide/kernel_nic_interface.html 摘要: The KNI kernel loadable module provides support for two types of devices: A Miscellaneous device (/dev/kni) that: Net device: API:https://doc.dpdk.org/api/rte__kni_8h.html 特别注意:…

一.论文采用的新方法 1.AttGan中skip connect的局限性 由于encoder中对特征的下采样实际上可能损失部分特征,我们在decoder中进行上采样和转置卷积也无法恢复所有特征,因此AttGan考虑采用了skip connect,这种跳跃连接最初是resnet中为了解决网络层数过深带来的梯度爆炸和梯度消失无法训练的问题,笔者认为在人脸属性编辑这里并非是这一用途,而是为了保持最初人脸的特征.但是这一做法仍然具有其局限性,根据实验,重建图像的质量明显上升,但是控制图像属性的能力却有所…

http://www.codemachine.com/courses.html#kerdbg Windows Kernel Internals for Security Researchers This course takes a deep dive into the internals of the Windows kernel from a security perspective. Attendees learn about behind the scenes working of va…

There are three ways to pass options to the kernel and thus control its behavior: When building the kernel. Most of this book discusses these options. When starting the kernel. Usually, parameters are passed to the kernel when it is invoked from a bo…

Introduction to TensorFlow Lite TensorFlow Lite is TensorFlow’s lightweight solution for mobile and embedded devices. It enables on-device machine learning inference with low latency and a small binary size. TensorFlow Lite also supports hardware acc…

1. Abstract 本文旨在简单介绍下各种轻量级网络,纳尼?!好吧,不限于轻量级 2. Introduction 2.1 Inception 在最初的版本 Inception/GoogleNet,其核心思想是利用多尺寸卷积核去观察输入数据.举个栗子,我们看某个景象由于远近不同,同一个物体的大小也会有所不同,那么不同尺度的卷积核观察的特征就会有这样的效果.于是就有了如下的网络结构图: 图1: Inception module, naive version 于是我们的网络就变胖了,通过增加网络的…

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