摘要: 一般情况下,我们都会根据当前的硬件资源来设计相应的卷积神经网络,如果资源升级,可以将模型结构放大以获取更好精度.我们系统地研究模型缩放并验证网络深度,宽度和分辨率之间的平衡以得到更好的性能表现.基于此思路,提出了一种新的缩放方法:利用复合系数来统一缩放模型的所有维度,达到精度最高效率最高.复合系数有:w卷积核大小,d神经网络深度,r分辨率大小.在之前的MobileNet和ResNet上已展示了这种缩放方法的高效性. 使用神经架构搜索设计了一个主干网络,并且将模型放大获取一系列模型,我们称

据网上搜到的新闻报道,截止2019年,已经有20家企业投入到 AI 芯片的研发中,其中有很多厂商的芯片已经流片甚至商用了.为何有这么多公司在做AI芯片呢?简单来讲就是四个字:有利可图.具体来说有以下三点. 1. 算法对算力需求很大 其实神经网络.反向传播的算法早在1986年就提出来了,但是深度学习从2012年开始才大放异彩,原因是它需要输入海量数据和非常大的算力,在当时不具备这样的条件.如今随着人工智能在图像识别.语音识别.自动翻译等领域的飞速发展,新的模型每天都在出现.他们对算力的要求越来越高

参考目录: 目录 1 EfficientNet 1.1 概述 1.2 把扩展问题用数学来描述 1.3 实验内容 1.4 compound scaling method 1.5 EfficientNet的基线模型 2 PyTorch实现 文章来自微信公众号[机器学习炼丹术].我是炼丹兄,如果有疑问或者想要和炼丹兄交流的可以加微信:cyx645016617. efficientNet的论文原文链接: https://arxiv.org/pdf/1905.11946.pdf 模型扩展Model sca

概述 总体而言,这两篇论文都在追求一件事,那就是它们名字中都有的 efficient.只是两篇文章的侧重点不一样,EfficientNet 主要时研究如何平衡模型的深度 (depth).宽度 (width) 以及分辨率 (resolution) 以获得更好的性能,并使用了一个复合系数 (compound coefficient) 来统一调整模型的规模.EfficientDet 的亮点在于提出了 BiFPN (双向特征金字塔网络?),其实就是目标检测中的 neck 部分用于特征图的融合,然后在这个

又好久沒寫文章了,這次因新購電腦,有一些狀況,故做一下記錄,也分享給遇到同樣問題的格友 以前在公司裝 Ubuntu 從沒遇過這麼多問題,這次自己第一次組電腦,也第一次裝 Mint,問題倒是不少 第一個問題,裝好 Mint 後發現怎麼連不上網路!! 解決方法: 到 intel 官網下載驅動程式 e1000e-3.2.4.2.tar.gz 或主機板安裝光碟內也有,位於 /Network/Intel/PRO1000/LINUX/ 壓縮檔內的 README 有說怎麼做,節錄如下 先解壓縮: tar zx

ASCII编码 ASCII是基于拉丁字母的一套电脑编码系统.它主要用于显示现代英语和其他西欧语言.它是现今最通用的单字节编码系统,并等同于国际标准ISO/IEC 646. 请注意,ASCII是American Standard Code for Information Interchange缩写,而不是ASC2,有很多人在这个地方产生误解. ASCII 码使用指定的7 位或8 位二进制数组合来表示128或256 种可能的字符.标准ASCII 码也叫基础ASCII码,使用7 位二进制数来表示所有的

本文首发于个人博客https://kezunlin.me/post/88fbc049/,欢迎阅读最新内容! keras efficientnet introduction Guide About EfficientNet Models compared with resnet50, EfficientNet-B4 improves the top-1 accuracy from 76.3% of ResNet-50 to 82.6% (+6.3%), under similar FLOPS co

增加模型精度的方法有增加网络的深度,特征图的通道数以及分辨率(如下图a-d所示).这篇文章研究了模型缩放,发现仔细平衡网络的深度.宽度和分辨率可以获得更好的性能(下图e).在此基础上,提出了一种新的缩放方法,使用一个简单而高效的复合系数来均匀地标度深度/宽度/分辨率的所有维度,不仅取得了SOTA,而且参数更少,计算复杂度更低. 一个卷积层\(i\)可以定义为\(Y_{i}=\mathcal{F}_{i}\left(X_{i}\right)\),其中\(\mathcal{F}_{i}\)是操作符,

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

EfficientNet是谷歌大脑在2019年提出的,论文地址是:https://arxiv.org/pdf/1905.11946.pdf 这篇文章主要想解决的一个问题是,如何平衡网络的深度.宽度和分辨率来提高模型的准确率. 通常而言,提高网络的深度.宽度和分辨率来扩大模型,从而提高模型的泛化能力.但如果单一提高某个参数的话,模型准确率很快会达到饱和,如下图所示. 因此,需要同时对深度.宽度和分辨率来进行调整.作者提出了“复合相关系数(compound coefficient)”来动态提高这3个

[导读]谷歌AI研究部门华人科学家再发论文<EfficientNet:重新思考CNN模型缩放>,模型缩放的传统做法是任意增加CNN的深度和宽度,或使用更大的输入图像分辨率进行训练,而使用EfficientNet使用一组固定额缩放系数统一缩放每个维度,超越了当先最先进图像识别网络的准确率,效率提高了10倍,而且更小. 目前提高CNN精度的方法,主要是通过任意增加CNN深度或宽度,或使用更大的输入图像分辨率进行训练和评估. 以固定的资源成本开发,然后按比例放大,以便在获得更多资源时实现更好的准确性

1.错误背景 系统安装了.net framework4.0.4.5,项目先使用VS2013(4.5)开发,后来又重新用VS2010开发(4.0),运行时出现这个错误 2.错误原因 In .Net 4.5 the ExtensionAttribute class was moved from System.Core to mscorlib.         ExtensionAttribute 类在4.5中从System.Core迁移到mscorlib中,项目运行时会按4.5的方法寻找导致异常. 

在这个网站上可以进行解码http://tool.chinaz.com/Tools/URLEncode.aspx

组员:陈锦谋 过去两天完成了哪些任务: 细节最后完善 明日计划: 无 还剩下哪些任务: 无 有哪些困难: 暂无 有哪些收获和疑问: 无

表示一个作用于某对象结构中各元素的操作.它使你可以在不改变各元素类的前提下定义作用于这些元素的新操作. 适用场景:1.适用于元素类数据结构相对稳定(类的方法固定,但属性可以变化,如果方法变化很大,就无法使用访问者)2.把数据的处理从数据结构上分离出来.3.需要一个结构对象角色,组合一系列的元素类. 与装饰器模式的区别 1.装饰器模式通常是单个对象的装饰,为这个对象动态扩展了方法,也就是扩展了对象的结构,所以归为结构模式;访问者模式通常用于收集一组元素类的信息,所以归为行为模式. 2.装饰器模式不

[概述] 锁的分类根据不同的维度可以分为以下几种: 悲观锁和乐观锁 共享锁(S锁,读锁)和排他锁(X锁,写锁) 公平锁和非公平锁 重入锁 分段锁 [悲观锁和乐观锁] 悲观锁和乐观锁是两种处理并发冲突的思路,不是指锁的具体实现. 悲观锁总是假设会发生最坏的情况,认为一个事务每次读取数据时,别的事务总会修改该数据,所以每次读取数据的时候总需要加上锁.传统的关系型数据库里有很多用到悲观锁的地方:比如行锁.表锁.读锁(共享锁).写锁(排他锁),Java 中的 synchronized 关键字和基于AQS

目录 1. AccessToken介绍 2. 示例代码 1. AccessToken介绍 1.1 什么是AccessToken AccessToken即访问凭证,业务服务器每次主动调用企业号接口时需要带上AccessToken参数. 注:主动调用是指业务服务器调用企业号接口的操作过程,如通讯录管理.应用管理. 文档:http://qydev.weixin.qq.com/wiki/index.php?title=主动调用 1.2 获取AccessToken AccessToken需要用CorpID

前言 孔子说:"软件是对客观世界的抽象". 首先声明,这里的"三维导航"和地图没一毛钱关系,"四核驱动"和硬件也没关系,而是为了复杂的应用而发明创造的导航逻辑.说这是发明创造,也不是危言耸听,因为它完全突破了传统意义的页面导航概念,看完了本博客以后,相信会让你脑洞大开.当然这也是一种尝试,只有UWP的出现才会带来这种机遇,希望广大开发者给予指正. 上周发布了淘宝UWP的更新,地址在这里:https://www.microsoft.com/zh-c

微软发布了SQLServer for Linux,但是安装竟然需要3.5GB内存,这让大部分云主机用户都没办法尝试这个新东西 这篇我将讲解如何破解这个内存限制 要看关键的可以直接跳到第6步,只需要替换4个字节就可以破解这个限制 首先按照微软的给出的步骤安装和配置 https://docs.microsoft.com/zh-cn/sql/linux/sql-server-linux-setup-red-hat 到执行/opt/mssql/bin/sqlservr-setup时可以看到这个错误 sq