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: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…

摘要:在本论文中揭示了这样一种现象:一层内的许多特征图共享相似但不相同的模式. 本文分享自华为云社区<Split to Be Slim: 论文复现>,作者: 李长安 . Split to Be Slim: An Overlooked Redundancy in Vanilla Convolution 论文复现 1.问题切入 已经提出了许多有效的解决方案来减少推理加速模型的冗余.然而,常见的方法主要集中在消除不太重要的过滤器或构建有效的操作,同时忽略特征图中的模式冗余. 在本论文中揭示了这样一种…

摘要:该方法的主要思想是使用数值较大的排在前面的梯度进行反向传播,可以认为是一种在线难例挖掘方法,该方法使模型讲注意力放在较难学习的样本上,以此让模型产生更好的效果. 本文分享自华为云社区<ATK Loss论文复现与代码实战>,作者:李长安. 损失是一种非常通用的聚合损失,其可以和很多现有的定义在单个样本上的损失 结合起来,如logistic损失,hinge损失,平方损失(L2),绝对值损失(L1)等等.通过引入自由度 k,损失可以更好的拟合数据的不同分布.当数据存在多分布或类别分布不均衡的时…

复习 1.      商品表 增删改查 index.php  add.php   view.php   edit.php   action.php 2.      MVC(Model(模型)  View(视图)  Controller(控制器)) v1版本 将原来的action(动作),写成方法,每一个action文件,就是个类 什么是入口文件? 用于浏览器直接访问的那个文件 什么是action? 是我们类中的,用于调用的方法 如何在同一个入口文件中,如何调用不同的action? 通过url中的…

ASP.NET MVC中的Model(数据模型)主要包括定义数据结构.数据库读写.数据验证等等和对象处理相关的工作. 在解决方案资源管理器中找到Model文件夹,点击右键,添加一个新类,名为“Message”.包含三个属性:NickName(用户名).Content(内容).ReleaseDate(发布日期). public class Message { public string NickName { set; get; } public string Content { set; get;…

和我们学习Asp.Net MVC一样,Asp.Net Core MVC的Model.View.Controller也和我们熟悉的Asp.Net MVC中的相似.不同的是我们在使用Asp.Net Core MVC的时候需要注入MVC. Asp.Net Core MVC注入 MVC 的方法有两种,一种是AddMvcCore(),它只是注入了MVC的一些核心的东西,不包括像返回的ViewResult.JsonResult等,如果要使用完整的MVC,需要使用另一种注入方式 AddMvc() 进行注入,A…

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…

13 A Data-Driven Graph Generative Model for Temporal Interaction Networks link:https://scholar.google.com.sg/scholar_url?url=https://par.nsf.gov/servlets/purl/10272483&hl=zh-TW&sa=X&ei=HCmOYrzrJ8nFywSFg47QCw&scisig=AAGBfm08x5PFAPPWh_nl6CoU…