Split to Be Slim: An Overlooked Redundancy in Vanilla Convolution, IJCAI 2020 论文地址: https://arxiv.org/abs/2006.12085 代码地址: https://github.com/qiulinzhang/SPConv.pytorch 为了设计高效的CNN,学者提出了 group-wise conv, depth-wise conv, point-wise conv 等方法,这些方法的思想来源是…

摘要:本案例代码是FCOS论文复现的体验案例,此模型为FCOS论文中所提出算法在ModelArts + PyTorch框架下的实现.本代码支持FCOS + ResNet-101在MS-COCO数据集上完整的训练和测试流程 本文分享自华为云社区<通用物体检测算法 FCOS(目标检测/Pytorch)>,作者: HWCloudAI . FCOS:Fully Convolutional One-Stage Object Detection 本案例代码是FCOS论文复现的体验案例 此模型为FCOS论文…

目录 Visualizing and Understanding Convolutional Networks 论文复现笔记 Abstract Introduction Approach Visualization with a Deconvnet 关于Deconvnet的实现 Convnet Visualization 对于一个给定的Feature map,论文中展示了最高的9个激活,并把每个激活投影到像素空间,同时对于可视化的像素空间,论文同样展示了相关的图片区域. 这个地方挺有意思的,也可…

摘要:这是发表于CVPR 2020的一篇论文的复现模型. 本文分享自华为云社区<Panoptic Deeplab(全景分割PyTorch)>,作者:HWCloudAI . 这是发表于CVPR 2020的一篇论文的复现模型,B. Cheng et al, "Panoptic-DeepLab: A Simple, Strong, and Fast Baseline for Bottom-Up Panoptic Segmentation", CVPR 2020,此模型在原论文的基…

近日,PyTorch 社区发布了一个深度学习工具包 PyTorchHub, 帮助机器学习工作者更快实现重要论文的复现工作.PyTorchHub 由一个预训练模型仓库组成,专门用于提高研究工作的复现性以及新的研究.同时它还内置了对Google Colab的支持,并与Papers With Code集成.目前 PyTorchHub 包括了一系列与图像分类.分割.生成以及转换相关的模型. 可复现性是许多研究领域的基本要求,这其中当然包括基于机器学习技术的研究领域.然而, 许多机器学习相关论文要么无法复…

小白的经典CNN复现系列(一):LeNet-1989 之前的浙大AI作业的那个系列,因为后面的NLP的东西我最近大概是不会接触到,所以我们先换一个系列开始更新博客,就是现在这个经典的CNN复现啦(｡･ω･｡) 在开始正式内容之前,还是有些小事情提一下,免得到时候评论区的dalao们对我进行严格的批评教育······ 首先呢,我会尽可能地按照论文里面的模型参数进行复现,论文里面说的什么我就写什么.但是由于我本人还是个小白,对于有些算法(比如什么拟牛顿法什么的)实在是有点苦手,而且CNN也基本上就只…

继续上一篇的内容,上一篇讲解了Bootstrap Your Onw Latent自监督模型的论文和结构: https://juejin.cn/post/6922347006144970760 现在我们看看如何用pytorch来实现这个结构,并且在学习的过程中加深对论文的理解. github:https://github.com/lucidrains/byol-pytorch [前沿]:这个代码我没有实际跑过,毕竟我只是一个没有GPU的小可怜. 主要模型代码 class BYOL(nn.Modul…

. 过去几年发表于各大 AI 顶会论文提出的 400 多种算法中,公开算法代码的仅占 6%,其中三分之一的论文作者分享了测试数据,约 54% 的分享包含“伪代码”.这是今年 AAAI 会议上一个严峻的报告. 人工智能这个蓬勃发展的领域正面临着实验重现的危机,就像实验重现问题过去十年来一直困扰着心理学.医学以及其他领域一样.最根本的问题是研究人员通常不共享他们的源代码. 可验证的知识是科学的基础,它事关理解.随着人工智能领域的发展,打破不可复现性将是必要的. Learning Feature Py…

LFFD: A Light and Fast Face Detector for Edge Devices 摘要 从微信推文中得知此人脸识别算法可以在跑2K图片90fps,仔细一看是在RTX2070下使用tensorrt下才能达到.最近刚好有个目标检测的任务,检测的目的其实差不多,我们篮球组比赛中需要检测篮球和排球,传统方法的鲁棒性不好,因此拟打算用自己写个神经网络结构在nuc x86 cpu下能够取得不错的推理速度和准确率.所以准备参考这篇论文复现并修改实现篮球.排球的实时目标检测任务. 本文…

小白的经典CNN复现(三):AlexNet 锵锵--本系列的第三弹AlexNet终于是来啦(≧∀≦),到了这里,我们的CNN的结构就基本上和现在我们经常使用或者接触的一些基本结构差不多了,并且从这一个经典模型开始,后面的模型的深度越来越高,使用的数据集也越来越大,训练难度也越来越高,模型的正确率也变得比较高,然后各个dalao们对于卷积的理解实际上也在不断加强. 然鹅······你叫我回家以后咋训练嘛(╯‵□′)╯︵┻━┻.因为家里面就只有一个笔记本,显卡也就一个1050Ti的垃圾,虽然CPU还…