概述 MobileNetsV2是基于一个流线型的架构,它使用深度可分离的卷积来构建轻量级的深层神经网,此模型基于 MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks 中提出的模型结构实现.可以用图像分类任务,比如猫狗分类.花卉分类等等.用户提供一系列带有标注的数据集,该算法会载入在ImageNet-1000上的预训练模型,在用户数据集上做迁移学习.训练后生成的模型可直接在ModelArts平台部署为在线服务或批量服务,同时支持使用CPU.…

摘要:本文提出一种基于局部特征保留的图卷积网络架构,与最新的对比算法相比,该方法在多个数据集上的图分类性能得到大幅度提升,泛化性能也得到了改善. 本文分享自华为云社区<论文解读:基于局部特征保留的图卷积神经网络架构(LPD-GCN)>,原文作者:PG13 . 近些年,很多研究者开发了许多基于图卷积网络的方法用于图级表示学习和分类应用.但是,当前的图卷积网络方法无法有效地保留图的局部信息,这对于图分类任务尤其严重,因为图分类目标是根据其学习的图级表示来区分不同的图结构.为了解决该问题,这篇文章提…

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:基于HiLens Kit已经基本开发完成,可部署到HiLens Kit,模型的选择为基于DarkNet53的YOLOv3模型,权重为基于COCO2014训练的数据集,而车道线的检测是基于OpenCV的传统方法实现的,可通过ModelArts AI Gallery与HiLens Kit全流程端云协同开发部署. 点击传送门,先来看看最终视频效果吧→→(PS:请忽略背景音乐)! 主体流程介绍: (可选,忽略亦可,取决于摄像头质量,对于相机畸变较大的需要先计算相机的畸变矩阵和失真系数,对图片进行校…

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…

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…

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…