MobileNet系列很重要的轻量级网络家族,出自谷歌,MobileNetV1使用深度可分离卷积来构建轻量级网络,MobileNetV2提出创新的inverted residual with linear bottleneck单元,虽然层数变多了,但是整体网络准确率和速度都有提升,MobileNetV3则结合AutoML技术以及人工微调进行更轻量级的网络构建   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 MobileNetV1 论文: MobileNets: Efficient Convolutiona

Jigsaw pre-training以拼图的方式从检测数据集中生成用于主干网络预训练的数据集,而不需要额外的预训练数据集,如ImageNet.另外为了让网络更好的适应拼图数据,论文提出ERF-adaptive密集分类方法,能够很好地扩大预训练主干网络的有效感受域.整体而言,Jigsaw pre-training方便且高效,性能比使用ImageNet预训练模型效果要好.   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Cheaper Pre-training Lunch: An Efficient

 动态路由网关.点到站点(Point to Site)VPN正式商用 动态路由网关和点到站点VPN支持基于路由的VPN,并且允许用户将独立计算机连接到Azure上的虚拟网络.现在,虚拟网络中的动态路由VPN网关,提供与静态路由VPN网关一致的SLA服务标准. 多重站点到站点(Site to Site)VPN 正式商用 现在,Azure上的虚拟网络(VNET)正式支持一个以上的站点到站点联接,用户可以在Azure上的一个虚拟网络与多个内部地址之间建立安全联接.使用一个以上的站点到站点联接并不额

1.       对比损失函数(Contrastive Loss function) 孪生架构的目的不是对输入图像进行分类,而是区分它们.因此,分类损失函数(如交叉熵)不是最合适的选择,这种架构更适合使用对比函数.对比损失函数如下: (以判断图片相似度为例)其中Dw被定义为姐妹孪生网络的输出之间的欧氏距离.Y值为1或0.如果模型预测输入是相似的,那么Y的值为0,否则Y为1.m是大于0的边际价值(margin value).有一个边际价值表示超出该边际价值的不同对不会造成损失. Siamese网络

三层网络设计的结构发展已经很成熟,但leaf-spine (leaf叶节点,spine脊节点)结构越来越热门,网络设计师们应该如何进行选择呢? 尽管三层网络结构应用广泛而且技术成熟,但随着技术的发展,它的瓶颈也不断涌现,导致越来越多的网络工程师放弃这种结构的网络.那么有什么其他的网络可以代替这种三层结构,答案就是leaf-spine叶脊拓扑网络结构. 随着企业寻求效用的最大化和数据中心的利用率,主流的三层网络拓扑结构越来越不能满足需求.”网络拓扑”是指网络设备互联的方式,设备通过既定的协议和连线

视频课程--MOOC的网络空间安全概论笔记 第一章 网络空间安全概述 2001年,网络空间概念被首次提出: 网络空间安全框架: 1.设备层安全: 可通过截获电磁辐射获取计算机信息.通过硬件木马(恶意电路)破坏硬件 2.系统层安全: a.SQL注入技术,传统而有效的攻击手段 b.恶意代码 木马:秘密植入后在不知情的情况下远程操作计算机肆意窃取信息. 病毒:通过网络和邮件传播,大肆破坏计算机系统文件和数据,有的甚至可以破坏硬件. 3.数据层安全: 4.应用层安全: 信息安全 & 网络安全 &

如何评价Dual Path Networks(DPN)? 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1707.01629v1.pdf在ImagNet-1k数据集上,浅DPN超过了最好的ResNeXt-101(64×4d),具有26%更小的模型尺寸,25%的计算成本和8%的更低的内存消耗 5 个回答 xiaozhi CV.ML.DL   1.针对视觉识别任务的“网络工程”一直是研究的重点,其重在设计更为高效的网络拓扑结构,一方面考虑更好的特征表示学习,另一方面尽可能减少计算复杂度和内存

PSENet V2昨日刚出,今天翻译学习一下. 场景文本检测是场景文本阅读系统的重要一步,随着卷积神经网络的快速发展,场景文字检测也取得了巨大的进步.尽管如此,仍存在两个主要挑战,它们阻碍文字检测部署到现实世界的应用中.第一个问题是速度和准确性之间的平衡.第二个是对任意形状的文本实例进行建模.最近,已经提出了一些方法来处理任意形状的文本检测,但是它们很少去考虑算法的运行时间和效率,这可能在实际应用环境中受到限制.在本文中,我们提出了一种高效且准确的任意形状文本检测器,称为 PSENet V2,它

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

之前,对SSD的论文进行了解读,可以回顾之前的博客:https://www.cnblogs.com/dengshunge/p/11665929.html. 为了加深对SSD的理解,因此对SSD的源码进行了复现,主要参考的github项目是ssd.pytorch. 搭建SSD的项目,可以分成以下三个部分: 数据读取: 网络搭建: 损失函数的构建. 网络测试. 接下来,本篇博客重点分析网络搭建. 该部分整体比较简单,思路也很清晰. 首先,在train.py中,网络搭建的函数入口是函数build_ss

1.21那天发生了什么,由1.21联想补充……  很多网站都上不去,域名解析都到了65.49.2.178这个IP地址 先科普,再深挖  dns查询类型 递归查询,迭代查询   DNS解析过程,这里使用linux的dig命令 详细显示 pc与8.8.8.8的过程为递归查询8.8.8.8与各个服务器之间为迭代    8.8.8.8缓存 不存在记录则向   全球根域名服务器查询 总共13个根域名服务器 a~m  (负责记录各后缀所对应的TOPLEVEL Domain Server[顶级域名根服务器])

为了减少神经网络的计算消耗,论文提出Ghost模块来构建高效的网络结果.该模块将原始的卷积层分成两部分,先使用更少的卷积核来生成少量内在特征图,然后通过简单的线性变化操作来进一步高效地生成ghost特征图.从实验来看,对比其它模型,GhostNet的压缩效果最好,且准确率保持也很不错,论文思想十分值得参考与学习   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: GhostNet: More Features from Cheap Operations 论文地址:https://arxiv.org/a

前言: 本文将介绍如何基于ProxylessNAS搜索semantic segmentation模型,最终搜索得到的模型结构可在CPU上达到36 fps的测试结果,展示自动网络搜索(NAS)在语义分割上的应用.   随着自动网络搜索(Neural Architecture Search)技术的问世,深度学习已慢慢发展到自动化设计网络结构以及超参数配置的阶段.尤其在AI落地的背景下,许多模型需要部署在移动端设备.依据不同设备(GPU, CPU,芯片等),不同的模型需求(latency, 模型大小,

最近在多个关键词(小数据集,无监督半监督,图像分割,SOTA模型)的范畴内,都看到了这样的一个概念,孪生网络,所以今天有空大概翻看了一下相关的经典论文和博文,之后做了一个简单的案例来强化理解.如果需要交流的话欢迎联系我,WX:cyx645016617 所以这个孪生网络入门,我想着分成上下两篇,上篇也就是这一篇讲解模型理论.基础知识和孪生网络独特的损失函数:下篇讲解一下如何用代码来复线一个简单的孪生网络. 1 名字的由来 孪生网络的别名就会死Siamese Net,而Siam是古代泰国的称呼,所以

计图(Jittor) 1.1版本:新增骨干网络.JIT功能升级.支持多卡训练 深度学习框架-计图(Jittor),Jittor的新版本V1.1上线了.主要变化包括: 增加了大量骨干网络的支持,增强了辅助转换脚本的能力,降低用户开发和移植模型的难度. JIT(动态编译)功能升级,可支持高性能的自定义算子开发,并降低了用户开发自定义算子的难度. 新增分布式功能,用户无需修改代码,只需要修改启动命令,单卡版本的训练程序可以直接无缝部署到多卡甚至多机上. 此外,Jittor还新增支持了大量神经网络算子,

问题描述 使用 Azure 虚拟网络,Azure APIM 可以管理无法通过 Internet 访问的 API,达到以保护企业内部的后端API的目的.在虚拟网络中,启用网络安全组(NSG:Network Security Group)来控制出站,入站的端口,我们可以形象的把它比喻成一道门,需要满足条件的流量才能通过这道安全的大门. 通过安全大门以后,我们就需要有路,才能达到目的.而默认的网络路径由Azure的骨干网络控制,如果需要通过公司自己的防火墙(Azure Firewall或企业自己的防火

Relation Networks for Object Detection笔记  写在前面:关于这篇论文的背景知识,请参考我前面的两篇随笔(<关于目标检测>和<关于注意力机制>) 摘要: 所有最先进的物体检测系统仍然依赖于单独识别物体实例, 在学习过程中并没有利用它们的关系.(背景) 这个工作提出了一个目标关系模块.它通过它们的外观特征和几何图形之间的交互来同时处理一组物体,从而对它们之间的关系进行建模.它是轻量级的和就地(in-place)这里的relation module是

摘要 网络功能虚拟化(NFV)体系结构的最新部署获得了极大的关注.虚拟化虽然带来了诸如降低成本和简化网络功能部署之类的好处,但它增加了附加层,从而降低了较低层故障的透明度.为了改善虚拟网络功能(VNF)的故障分析和预测,我们构想了一个运行时预测分析系统,该系统与现有的反应式监视系统并行运行,以向网络运营商提供针对故障情况的及时警告.在本文中,我们提出了一种基于深度学习的方法,可从NFV系统日志中可靠地识别异常事件,并使用2016-2018年连续18个月的虚拟化提供商边缘路由器上的实际部署数据进行

毕设做Mesh R-CNN的实现,在此翻译一下原论文.原论文https://arxiv.org/pdf/1906.02739.pdf. 摘要 二维感知的快速发展使得系统能够准确地检测真实世界图像中的物体.然而,这些系统在2D中进行预测,却忽略了世界的3D结构.与此同时,三维形状预测的进展主要集中在合成基准(synthetic benchmarks)和孤立目标(isolated objects).我们结合这两个领域的进步.我们提出了一个能够检测真实世界图像中的物体并生成一个给出该物体的完整三维形状

论文分析了one-stage网络训练存在的类别不平衡问题,提出能根据loss大小自动调节权重的focal loss,使得模型的训练更专注于困难样本.同时,基于FPN设计了RetinaNet,在精度和速度上都有不俗的表现 论文:Focal Loss for Dense Object Detection 论文地址:https://arxiv.org/abs/1708.02002 论文代码:https://github.com/facebookresearch/Detectron Introducti