整个换脸过程中模型是最重要的一部分,耗时久,调优难,很多人虽然一直在跑模型,却并不知道每个模型的特点. 我也常常被问及: 到底用哪个模型换脸效果最好? H128和DF有什么差别? H64和H28有什么不同? SAE是最好的吗? 全脸和半脸是什么意思? 等等问题. 今天,就专门写一篇文章,来统一解答这些疑问. 首先,来说说每个模型的特点. H64模型 H64模型也被称为经典模型/原始模型(original),DeepFakes早期就是靠这个模型名震江湖,后来的FaceSwap,DeepFaceLa

SqueezeNet 论文地址:https://arxiv.org/abs/1602.07360 和别的轻量级模型一样,模型的设计目标就是在保证精度的情况下尽量减少模型参数.核心是论文提出的一种叫"fire module"的卷积方式. 设计策略 主要用1x1卷积核,而不是3x3. 减少3x3卷积核作用的channel. 推迟下采样的时间.以获取更大尺寸的feature map.这一点是处于精度的考虑.毕竟feature map的resolution越大,信息越丰富.下采样主要通过poo

转载:https://cloud.tencent.com/developer/article/1009979 tensorflow模型的格式通常支持多种,主要有CheckPoint(*.ckpt).GraphDef(*.pb).SavedModel. 1. CheckPoint(*.ckpt) 在训练 TensorFlow 模型时,每迭代若干轮需要保存一次权值到磁盘,称为“checkpoint”,如下图所示: 这种格式文件是由 tf.train.Saver() 对象调用 saver.save()

摘要:本篇主要介绍了项目中用于商业兴趣建模的DSSM双塔模型.作为推荐领域中大火的双塔模型,因为效果不错并且对工业界十分友好,所以被各大厂广泛应用于推荐系统中.通过构建user和item两个独立的子网络,将训练好的两个“塔”中的user embedding 和item embedding各自缓存到内存数据库中.线上预测的时候只需要在内存中计算相似度运算即可.DSSM双塔模型是推荐领域不中不得不会的重要模型. 目录 01 为什么要学习DSSM双塔模型 02 DSSM模型理论知识 03 推荐领域中的

转自:机器之心 近日,旷视科技提出针对移动端深度学习的第二代卷积神经网络 ShuffleNet V2.研究者指出过去在网络架构设计上仅注重间接指标 FLOPs 的不足,并提出两个基本原则和四项准则来指导网络架构设计,最终得到了无论在速度还是精度上都超越先前最佳网络(例如 ShuffleNet V1.MobileNet 等)的 ShuffleNet V2.在综合实验评估中,ShuffleNet V2 也在速度和精度之间实现了最佳权衡.研究者认为,高效的网络架构设计应该遵循本文提出的四项准则.本文已

1.Easily Create High Quality Object Detectors with Deep Learning 2016/10/11 http://blog.dlib.net/2016/10/easily-create-high-quality-object.html dlib中的MMOD实现使用HOG特征提取,然后使用单个线性过滤器.这意味着它无法学习检测出具有复杂姿势变化的物体.HOG:方向梯度直方图(Histogram of oriented gradient)是在计算机

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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

提速1000倍,预测延迟少于1ms,百度飞桨发布基于ERNIE的语义理解开发套件 11月5日,在『WAVE Summit+』2019 深度学习开发者秋季峰会上,百度对外发布基于 ERNIE 的语义理解开发套件,旨在为企业级开发者提供更领先.高效.易用的 ERNIE 应用服务,全面释放 ERNIE 的工业化价值,其中包含 ERNIE 轻量级解决方案,提速 1000倍! 今年 7 月,百度发布持续学习语义理解框架 ERNIE 2.0,在共计 16 个中英文任务上超越BERT.XLNET,取得了 SO

自己搭建神经网络时,一般都采用已有的网络模型,在其基础上进行修改.从2012年的AlexNet出现,如今已经出现许多优秀的网络模型,如下图所示. 主要有三个发展方向: Deeper:网络层数更深,代表网络VggNet Module: 采用模块化的网络结构(Inception),代表网络GoogleNet Faster: 轻量级网络模型,适合于移动端设备,代表网络MobileNet和ShuffleNet Functional: 功能型网络,针对特定使用场景而发展出来.如检测模型YOLO,Faste

论文地址:https://arxiv.org/abs/2004.10934v1 github地址:https://github.com/AlexeyAB/darknet 摘要: 有很多特征可以提高卷积神经网络(CNN)的准确性.需要在大型数据集上对这些特征的组合进行实际测试,并需要对结果进行理论证明来验证这些特征的有效性. 某些特征仅在某些模型上运行,并且仅在某些问题上运行,或者仅在小型数据集上运行: 而某些特征(例如批归一化和残差连接)适用于大多数模型,任务和数据集. 我们假设此类通用特征包括

SOLOv 2:实例分割(动态.更快.更强) SOLOv2:  Dynamic, Faster and Stronger 论文链接: https://arxiv.org/pdf/2003.10152.pdf 代码链接:https://github.com/aim-uofa/AdelaiDet 摘要 在这项工作中,本文的目标是建立一个简单,直接,快速的实例分割框架,具有很强的性能.本文遵循王等人SOLO的原则."SOLO:按位置分割对象"[33].重要的是,本文进一步通过动态学习对象分段

deeplearning算法优化原理目录· 量化原理介绍 · 剪裁原理介绍 · 蒸馏原理介绍 · 轻量级模型结构搜索原理介绍 1. Quantization Aware Training量化介绍1.1 背景近年来,定点量化使用更少的比特数(如8-bit.3-bit.2-bit等)表示神经网络的权重和激活已被验证是有效的.定点量化的优点包括低内存带宽.低功耗.低计算资源占用以及低模型存储需求等. 低精度定点数操作的硬件面积大小及能耗比高精度浮点数要少几个数量级. 使用定点量化可带来4倍的模型压缩.

MindSpore技术理解(下) 4 GraphEngine 由于深度学习算法需要进行大量的计算,很多公司都设计了自己的深度学习专用处理器(如谷歌的张量处理器.阿里巴巴的含光等),华为也发布了自主设计的神经网络处理单元(Neural Processing Unit,NPU)--昇腾系列芯片.可以借助 GE 在 GPU.CPU.昇腾系列芯片上操作 MindSpore 定义的模型. 如图 1 所示,GE 位于 ME 和设备之间.GE 将 ME 的输出数据流图作为输入,在 GE 内部执行某些 图处理操

摘要:在标准的卷积神经网络(CNNs)中,每一层的人工神经元的感受野被设计成具有相同的大小.众所周知,视觉皮层神经元的感受野大小受刺激的调节,但在构建cnn时却很少考虑到这一点.我们在神经网络中提出了一种动态选择机制,允许每个神经元根据输入信息的多个尺度自适应地调整其感受野大小.设计了一种被称为选择核单元(Selective Kernel, SK)的构件,该构件利用分支中信息引导的softmax注意力来融合不同核大小的多个分支.对这些分支的不同关注产生不同大小的融合层神经元的有效感受野.多个SK

​ 飞桨 (PaddlePaddle) 以百度多年的深度学习技术研究和业务应用为基础,是中国首个自主研发.功能完备. 开源开放的产业级深度学习平台,集深度学习核心训练和推理框架.基础模型库.端到端开发套件和丰富的工具组件于一体. 飞桨深度学习框架采用基于编程逻辑的组网范式,对于普通开发者而言更容易上手,同时支持声明式和命令式编程,兼具开发的灵活性和高性能.另外飞桨不仅广泛兼容第三方开源框架训练的模型部署,并且为不同的场景的生产环境提供了完备的推理引擎,包括适用于高性能服务器及云端推理的原生推理库

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前言 一,模型计算量分析 卷积层 FLOPs 计算 全连接层的 FLOPs 计算 二,模型参数量分析 卷积层参数量 BN 层参数量 全连接层参数量 三,模型内存访问代价计算 卷积层 MAC 计算 四,一些概念 双精度.单精度和半精度 浮点计算能力 硬件利用率(Utilization) 五,参考资料 前言 现阶段的轻量级模型 MobileNet/ShuffleNet 系列.CSPNet.RepVGG.VoVNet 等都必须依赖于于具体的计算平台(如 CPU/GPU/ASIC 等)才能更完美的发挥网

简介 cache4j是一款轻量级java内存缓存框架,实现FIFO.LRU.TwoQueues缓存模型,使用非常方便. cache4j为java开发者提供一种更加轻便的内存缓存方案,杀鸡焉用EhCache? 特性 ·  支持并发. ·  使用简单. ·  因为简单,所以通用,命中率稳定. 使用示例 // 配置 CacheConfig config = CacheConfig.custom().setMaxElement(10000); // 缓存元素个数上限 // 缓存节点工厂 INodeFac