论文笔记:Densely Connected Convolutional Networks(DenseNet模型详解) 2017年09月28日 11:58:49 阅读数:1814 [ 转载自http://www.yyliu.cn/post/7cabb4ff.html ] CVPR 2017上,清华大学的Zhuang Liu.康奈尔大学的Gao Huang和Kilian Q.Weinberger,以及Facebook研究员Laurens van der Maaten 所作论文Densely Con

上次读到深度可分卷积还是去年暑假,各种细节都有些忘了.记录一下,特别是计算量的分析过程. 1. 标准卷积和深度可分卷积 标准卷积(MobileNet论文中称为Standard Convolution,如下图所示)将N个大小(边长)为\(D_{k}\).通道数为M的卷积核作用于大小为\(D_{f}\).通道数同为M的特征图上,最后得到大小为Dp.通道数为N的输出.即标准卷积的每个卷积和的通道数需要与输入特征图的通道数相同,且输出特征图的通道数等于卷积核的个数.(以上均为保证文章完整性的废话) 深度

from:https://blog.csdn.net/xuanwu_yan/article/details/53455260 背景 论文地址:Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks 代码地址:GitHub 这篇文章在 arxiv 上的时间差不多是今年 cvpr 截稿日,我们就先理解为是投的 cvpr 2017 吧,作者包括熟悉的 rbg 和何凯明,转战 Facebook 之后代码都放在 Facebook 的主页里面

任何看过MobileNet架构的人都会遇到可分离卷积(separable convolutions)这个概念.但什么是“可分离卷积”,它与标准的卷积又有什么区别?可分离卷积主要有两种类型: 空间可分离卷积(spatial separable convolutions) 深度可分离卷积(depthwise separable convolutions) 空间可分离卷积 从概念上讲,这是两者中较容易的一个,并说明了将一个卷积分成两部分(两个卷积核)的想法,所以我将从这开始. 不幸的是,空间可分离卷积

下面讨论一下 js 中的 Event 对象,主要从以下三个方面详细的描述(点击标题可跳转到对应部分): 1.什么是event 2.怎么用event,用他该注意什么,几个简单实际应用 3.event在不同浏览器的存在的兼容问题,及如何去解决  1.  什么是event Event 对象代表事件的状态,比如事件在其中发生的元素.键盘按键的状态.鼠标的位置.鼠标按钮的状态等等.说的通俗一点就是,event是JS的一个系统内置对象.平时无法使用,当DOM元素发生按键.鼠标等等各种事件时,系统会自动根据D

在很多地方需要用上INotifyPropertyChanged的接口,MVVM模式,List等集合都会用到. 通常我们使用 protected void OnChange(PropertyChangedEventArgs args) => PropertyChanged?.Invoke(this, args); private OutString _Text; public OutString Text { get => _Text; set { _Text = value; OnChange

表1 CNN经典模型的内存,计算量和参数数量对比 AlexNet VGG16 Inception-v3 模型内存(MB) >200 >500 90-100 参数(百万) 60 138 23.2 计算量(百万) 720 15300 5000 1. CNN模型具体分析(以AlexNet网络模型为例) 1.1 网络结构 图1 AlexNet网络结构 AlexNet有5个卷积层和3个全连接层 C1:96×11×11×3 (卷积核个数/宽/高/深度)               34848个 C2:25

目录: 1.什么是depthwise separable convolution? 2.分析计算量.flops 3.参数量 4.与传统卷积比较 5.reference

目录: 1.什么是group convolution? 和普通的卷积有什么区别? 2.分析计算量.flops 3.分析参数量 4.相比于传统普通卷积有什么优势以及缺点,有什么改进方法? 5.reference   1.group convolution历史       2.计算量       3.参数量       4.相比于传统普通卷积的优缺点,以及改进         5.reference  

目录: 1.经典的卷积层是如何计算的 2.分析卷积层的计算量 3.分析卷积层的参数量 4.pytorch实现自动计算卷积层的计算量和参数量 1.卷积操作如下: http://cs231n.github.io/assets/conv-demo/index.html 假设卷积层的输入特征图大小为C_in x H x W, 卷积核大小为K_1 x K_2, padding = P_1 x P_2, stride = S_1 x S_2, filter 数目为C_out. 输出的特征图大小为C_out

摘要:正常情况下,Spring 中的 Bean 对 Spring 是无感知的,Spring 框架提供了这种扩展能力,能让一个 bean 成为有感知的. 本文分享自华为云社区<有感知的 Aware Spring Bean>,作者:陈皮的JavaLib. 有感知能力的 Spring Bean 正常情况下

thttpd thttpd是一个非常小巧的轻量级web server,它非常非常简单,仅仅提供了HTTP/1.1和简单的CGI支持,在其官方网站上有一个与其他web server(如Apache, Zeus等)的对比图+Benchmark,可以参考参考.此外,thttpd 也类似于lighttpd,对于并发请求不使用fork()来派生子进程处理,而是采用多路复用(Multiplex)技术来实现.因此效能很好. thttpd 支持多种平台,如FreeBSD, SunOS, Solaris, BSD

题意: 输入正整数n和k(范围均为1e9),求∑(k mod i),i从1~n 解法: 首先这道题直接暴力亲测会超时. 之后我们写几组数据之后可以发现当k/i的商相同的时候他们的余数成一个等差数列,而且数列首相是q,公差是p,项的个数是余数/商. 具体写法网上面有分情况讨论的,但是较为繁琐,这里LRJ的板子感觉写法就很精炼. 我们从左到右依次枚举每一项i(核心思想是减少i的枚举个数),计算出k除以这个数的商和余数, 如果这个商是0,说明此时的i已经大于k:如果不为0(即大于0),即来计算等差的数

原题链接 题目描述: 个人分析:从输入数据看,要处理的元素个数(n)没有到达 10^9 或 10^8 级,或许可以使用暴力?但是稍微计算一下,有 10^5 * (10^5 - 1) / 2 = 10^10 / 2 个结果,说明至少运算那么多次.假设每次运算使用1ns(CPU运算速度纳秒为单位),貌似没有超时,但是加上内存分配,数组越界检查等时间,大概率超时. 需要有一种办法减少重复运算,首先需要了解异或运算的特性:(以下讨论均是正数情况,因为题目的输入范围均是正数) a 和 b 从高位开始逐位异

题目描述 矩阵乘法的运算量与矩阵乘法的顺序强相关. 例如: A是一个50×10的矩阵,B是10×20的矩阵,C是20×5的矩阵 计算A*B*C有两种顺序:((AB)C)或者(A(BC)),前者需要计算15000次乘法,后者只需要3500次. 编写程序计算不同的计算顺序需要进行的乘法次数 输入描述: 输入多行,先输入要计算乘法的矩阵个数n,每个矩阵的行数,列数,总共2n的数,最后输入要计算的法则 输出描述: 输出需要进行的乘法次数 示例1 输入 3 50 10 10 20 20 5 (A(BC))

Spring Boot mybatis-plus代码生成器和自带CRUD接口 lombok 库: Apache Commons & guava AOP Java8: stream & lambda 反射 日志取代debug IDEA:使用恰当的开发工具并熟悉.熟练使用其功能 单元测试:不必运行整个项目,减少项目运行时间(好处之一) JRebel(热部署工具)

1.FLOPs的概念:全称是floating point operations per second,意指每秒浮点运算次数,即用来衡量硬件的计算性能:在CNN中用来指浮点运算次数: 2.计算过程: 如上,根据上图来计算第一层卷积层的FLOPs: 对于某个卷积层,它的FLOPs数量为:,其中表示该层参数的数目. 这里AlexNet网络第一卷积层为例,它的FLOPs数目为: .

1. 引言 Java8中最受广大开发中喜欢的变化之一是因为引入了 lambda 表达式,因为这些表达式允许我们放弃匿名类,从而大大减少了样板代码,并提高了可读性. 方法引用是lambda表达式的一种特殊类型.它们通常通过引用现有方法来创建简单的lambda表达式. 方法引用包括以下四种类型: 静态方法 特定对象的实例方法 特定类型的任意对象的实例方法 构造方法 在本篇文章中,我们将探讨Java中的方法引用. 2. 引用静态方法 We'll begin with a very simple exa

一.序 Hi,大家好,我是承香墨影! Lottie 是 Airbnb 开源的一套跨平台的完整解决方案,设计师只需要使用 After Effectes (之后简称 AE)设计出动画之后,使用 Lottic 提供的 Bodymovin 插件将设计好的动画导出成 JSON 格式,就可以直接运用在 iOS.Android 和 React Native之上,无需关心中间的实现细节. 这样,对于不同的工作角色来说,Lottie 带来的都是更简洁的工作流.开发小哥哥不再担心动画实现困难,设计师小姐姐也不需要担

1.auto类型推导 auto推导最大的优势就是在拥有初始化表达式的复杂类型变量声明时简化代码. auto第二个优势就是免去了程序员在一些类型声明时的麻烦,或者避免一些在类型声明时的错误. auto第三个优势就是其“自适应”性能能够在一定程度上支持泛型的编程. auto的四个使用细则: 1)函数:不能是形参 2)结构体:不能是静态类型 3)数组:不能声明数组 4)模板实例化:不能作为模板参数 2.decltype推导细则 1)如果e是一个没有带括号的表姐符表达式或者类成员访问表达式,那么decl

一.idea 安装 lombok 插件 二.重启 idea 三.添加依赖 <dependency> <groupId>org.projectlombok</groupId> <artifactId>lombok</artifactId> <version>1.18.10</version> </dependency> 四.测试 创建一个实体类 import lombok.Data; @Data public c