在pytorch中，激活函数的使用方法有两种，分别是： 第一种： import torch.nn.functional as F ''' out = F.relu(input) 123 第二种： import torch.nn as nn ''' nn.RuLU() 123 其实这两种方法都是使用relu激活，只是使用的场景不一样，F.relu()是函数调用，一般使用
本文对商汤 OpenPPL 和 英伟达 TensorRT7、TensorRT8 在 T4 平台上对一些经典网络进行了性能测试对比。 文章目录 1、小试牛刀2、测评姿势3、数据分析 商汤 OpenPPL 传送：点击到达OpenPPL 英伟达 TensorRT 传送：点击到达TensorRT 我的测试环境：NVIDIA
计算了同样conv3x3、conv5x5、conv7x7、conv9x9和conv11x11，在224x224x3的RGB图上（设置pad=1，stride=4，output_channel=96）做卷积，卷积层的参数规模和得到的feature map的大小： 看来大卷积核带来的参数量并不大（卷积核参数+卷积后的feature map参数，不同kernel大小这二者加和都是30万的参
引导 PlotNeuralNet 介绍1. 安装 Texlive2. 下载 PlotNeuralNet 工具包3. 运行自带测试代码4. 运行自定义测试代码5. 结语 PlotNeuralNet 介绍 PlotNeuralNet 是 github 上做神经网络可视化的一个工具，利用 python 将 .py 文件中定义的网络结构转换成 .tex 文件，最后通过
深度学习网络的轻量化 由于大部分的深度神经网络模型的参数量很大，无法满足直接部署到移动端的条件，因此在不严重影响模型性能的前提下对模型进行压缩加速，来减少网络参数量和计算复杂度，提升运算能力。 一、深度可分离卷积 了解深度可分离卷积之前，我们先看一下常规的卷积操作：对于一张
https://mp.weixin.qq.com/s/k9g_KmWuNsbM-iKYco7gwA 本文主要介绍了Attention Free Transformer(AFT)，同时作者还引入了AFT-local和AFT-Conv，这两个模型在保持全局连通性的同时，利用了局域性和空间权重共享的思想。通过实验验证了AFT在所有benchmarks上具有竞争性能的同时具有
摘要： 要把自己的模型进行移植，之前是后端的移植，最近前端也提了需求，前端一般都是用海思芯片(海思HI3516DV300)，只支持caffe，所以为了先测试时间得把tf的模型转成caffemodel。这里是将tf1.x转为caffemode,后续补全darknet转为caffemode 一、转换环节的注意点： BN层由于tensoflow和caffe
目录 前言 合并Conv层与BN层 合并原因 为什么需要batch normalization 合并的数学原理 caffe版本的实现（python，嵌入式端） Darknet版本的实现（C/C++，服务端） 今儿再补充一篇之前一直想写，没写的文章。下面会陆续写下聚集好久没写的博文。 前言 为何想到这，为何将caffe模型的合并，在
先看一下nn.Conv2d()代码: torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True, padding_mode='zeros') 输入：（N，C_in，H_in，W_in） 输出：（N，C_out，H_out，W_out） dilation:空洞卷积率，控制卷积膨胀间隔 groups:分组卷积来控制
uuUNet 网络结构生成代码部分解读 文章目录 前言一、网络结构生成位置二、参数及参数含义1.函数构造函数2.参数含义及设置 总结 前言 nnUNet 网络结构生成代码解读，研究参数含义。 一、网络结构生成位置 二、参数及参数含义 1.函数构造函数 代码如下（示例）： def __init_
原论文：Auto-FPN: Automatic Network Architecture Adaptation for Object Detection Beyond Classification 之前的AutoML都是应用在图像分类或者语言模型上，AutoFPN成功地将这技术应用到了目标检测任务上。 传统two-stage目标检测网络结构 在介绍AutoFPN之前，首先大致介绍一下two-
论文笔记系列-AutoFPN 论文笔记object detection目标检测FPNautomlAutoFPN 原论文：Auto-FPN: Automatic Network Architecture Adaptation for Object Detection Beyond Classification 之前的AutoML都是应用在图像分类或者语言模型上，AutoFPN成功地将这技术应用到了目标检测任
RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again paper:https://arxiv.org/pdf/2101.03697.pdf code:https://github.com/DingXiaoH/RepVGG 摘要 提出了一个简单而强大的卷积神经网络结构，它具有一个类似VGG的推理时间体，只由3×3卷积和ReLU组成，而训练时间模型有一个多分支拓扑。
torch.nn.Conv2d 初始化模型：conv = torch.nn.Conv2d(1, 3, kernel_size=3, stride=2, padding=1) 第一个参数：表示输入的通道数 第二个参数：表示输出的通道数 第三个参数：表示卷积核大小 第四个参数：表示步幅长度 第五个参数：是否需要padding 调用模型：out = conv(x) x是一个四
RFBNet，是一篇没有公式，通俗易懂，图文并茂，格式优雅的好文，文中提出了RFB，是一个可以集成至其他检测算法的模块，从论文的fig2、3、4、5中也很容易理解，就是受启发于人类视觉感知系统，提出的RFBNet基于SSD的backbone，结合了Inception、虫洞卷积的思想，来尽量模拟人类的视觉感知，最终实验结果也非
语义分割简介 一.定义 首先，我们来将语义分割与其他类似的名词区别开： 图像分类：识别图像中的内容——知道图像是什么物体识别检测：识别图像中的内容以及其位置——知道图像是什么、在哪里（通过的是**边界框**）语义分割：识别图像中存在的内容以及位置（通过像素点） 也就是说，物体识别检
问题 基于条件的卷积GAN 在那些约束较少的类别中生成的图片较好，比如大海，天空等；但是在那些细密纹理，全局结构较强的类别中生成的图片不是很好，如人脸（可能五官不对应），狗（可能狗腿数量有差，或者毛色不协调）。 可能的原因 大部分卷积神经网络都严重依赖于局部感受野，而无法捕捉全局特征。另
""" Created on 2021/3/15 9:58. @Author: haifei """ from tensorflow.keras.layers import Input, Conv2D, BatchNormalization, Activation from tensorflow.keras.layers import UpSampling2D, ZeroPadding2D, DepthwiseConv2D from tens
文章目录 0.动机1.传统的卷积和Depthwise卷积2.Depthwise over-parameterized卷积（DO-Conv）3.DO-DConv和DO-GConv4.在视觉任务中使用Depthwise over-parameterized卷积5.总结 DO-Conv无痛涨点：使用over-parameterized卷积层提高CNN性能 DO-Conv: Depthwise Over-paramet
原始论文 U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation：点击查看 网络结构 注意事项 论文中进行卷积操作的时候没有用padding，导致卷积后图片尺寸变小。推荐可能是当年padding操作并不流行。我们这里复现的时候用了padding，保持卷积后图片尺寸不变。输
TypeError: new() received an invalid combination of arguments - got (float, int, int, int), but expected one of: * (*, torch.device device) * (torch.Storage storage) * (Tensor other) * (tuple of ints size, *, torch.device device) * (object data, *, t
文章目录 一、设置网络结构为mobilenet-V2二、添加注意力模块 一、设置网络结构为mobilenet-V2 首先，需要在models/common.py里，实现MobileNetv2的 bottleneck 和 Pwconv。 1、Mobilenetv2的bottleneck: InvertedResidual #mobilenet Bottleneck InvertedResidual clas
TVM在ARM GPU上优化移动深度学习 随着深度学习的巨大成功，将深度神经网络部署到移动设备的需求正在迅速增长。与在台式机平台上所做的类似，在移动设备中使用GPU可以提高推理速度和能源效率。但是，大多数现有的深度学习框架都不能很好地支持移动GPU。困难在于移动GPU架构和台式机GPU架
参考： https://github.com/DarrenZhang01/TensorFlow_GSoC/blob/2fd360c8b1b8c9106044034f6a8b5c2734db9c3d/tf_jax_stax/tf_conv_general.py 结果应该还不对： """ This file contains a general conv operation for TensorFlow. Zhibo Zhang, 2020.06.06 "&quo
首先，通过darknet53骨干网络得到大中小三种比例的特征图，图片来自https://zhuanlan.zhihu.com/p/50595699 self.conv_lbbox, self.conv_mbbox, self.conv_sbbox = self.__build_nework(input_data) 以小anchor为例，即下采样3次，feature map大小变为原来的1/8，FPN部分参考https://bl
