【GiantPandaCV导语】CoAt=Convolution + Attention，paperwithcode榜单第一名，通过结合卷积与T...
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CoAtNet: 90.88% Paperwithcode榜单第一，层层深入考虑模型设计
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CeiT：训练更快的多层特征抽取ViT
【GiantPandaCV导语】来自商汤和南洋理工的工作，也是使用卷积来增强模型提出low-level特征的能力，增强模型获取局部性的能力，核心...
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【神经网络搜索】NasBench301 使用代理模型构建Benchmark
【GiantPandaCV导语】本文介绍的是NAS中的一个benchmark-NASBench301, 由automl.org组织发表，其核心思...
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NetAug 韩松团队新作
NetAug 韩松团队新作 【GiantPandaCV导语】本文介绍的是韩松团队针对欠拟合问题提出的一种解决方案，在代价可接受范围内能够提升小模...
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Tmux科研利器-更方便地管理实验
1. 概念解释 基础部件是session(会话) 每个会话可以创建多个window(窗口) 每个窗口可以划分多个pane(窗格) 2. 常用命令...
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DeiT：使用Attention蒸馏Transformer
题目：Training data-efficient image transformers & distillation through att...
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ECCV20 BigNAS无需后处理直接部署
【GiantPandaCV导语】这篇是Slimmable Network三部曲之后的续作，提出了Single-Stage的超网训练方法，在更大的...
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【神经网络架构搜索】ProxylessNAS直接在ImageNet上搜索【GiantPandaCV导语】这篇是MIT韩松实验室发布的文章，是第一个直接在ImageNet上进行搜索的NAS算法，并且提出了直接在目标硬件...
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【Pytorch基础】Torchvision中transform的脚本化
Transforms从torch1.7开始新增了该特性，之前transform进行数据增强的方式是如下的，i.e. 使用compose的方式： ...
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高效管理深度学习实验
【GiantPandaCV导语】这学期参加了一个比赛，有比较大的代码量，在这个过程中暴露出来很多问题。由于实验记录很糟糕，导致结果非常混乱、无法...
专题公告
分享有关目标检测、语义分割、分类、跟踪等任务的总结和想法
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