GVCNN notes 思路总结与方法概括 GVCNN和MVCNN一样，也是一种基于多视图（multi-view）的、对三维物体进行识别分类的网络结构。 在MVCNN中，各个...
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GVCNN: Group-View Convolutional Neural Networks for 3D Shape Recognition CVPR2018论文阅读笔记 -
代码部分图片训练是shuffel打乱的，不知道他是怎么做到每12张都是同一个模型的视图的
GVCNN: Group-View Convolutional Neural Networks for 3D Shape Recognition CVPR2018论文阅读笔记
GVCNN notes 思路总结与方法概括 GVCNN和MVCNN一样，也是一种基于多视图（multi-view）的、对三维物体进行识别分类的网络结构。 在MVCNN中，各个...
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Google Inception系列（V1~V4）算法简短总结
这一阵子源于好奇心，我把Google出的Inception系列文章粗略读了一遍，当然这中间还读了这个算法的引子NiN，还有就是这中间有一篇叫做Xception的文章，不过这篇...
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人脸检测-SSH 分析这篇文章是用one-stage的方法实现快、准、轻的人脸检测，骨干网络用的是VGG-16，去除了所谓的head，即最后的3个全连接层。最后的分类和bbox回归用RPN的anc...
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人脸检测-S3FD 分析这篇文章的思路很清晰，提出问题到解决问题，不过大部分文章都是这个流程。文章先对现有基于anchor的方法在检测过程中随着物体的变小，性能下降，这里主要指小物体检测不出来进行了...
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人脸检测-PyramidBbox 分析这篇由百度提出的pyramidbox前前后后看了快一个星期，中途好多东西都看不懂，然后就转去看了S3FD和SSH。Pyramidbox结合了很多前人的技术和思想，比如FPN、...
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2017CVPR最佳论文------DenseNet 分析DenseNet和ResNet一样都是一篇佳作，这种文章属于一看就懂，思路和模型的架构都是非常的简洁明了，同时文中没有让人头痛的数学公式，数学功底不扎实的人也可以看得懂。唯一...
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Google—Xception分析等了这么久终于要开始写Xception的读后感了，其实看过了Google Inception系列（V1~V4）的这几篇文章后再看这篇Xception是蛮好懂的。本文作者是Ke...
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TVM-Windows 最新安装教程(2019)关于TVM在Windows上的安装教程网上非常少，原因是TVM主要是针对Linux开发的，目前在Windows运行一些关于TVM的代码会有报错的现象，同时最近，TVM官方去除...
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轻量级网络---SqueezeNet和SqueezeNext分析SqueezeNet：https://arxiv.org/abs/1602.07360[https://arxiv.org/abs/1602.07360] SqueezeNe...
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SENet---一种带有注意机制的图像分类网络
SENet论文：https://arxiv.org/abs/1709.01507 SENet代码：https://github.com/hujie-frank/SENet S...
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CondenseNet 算法 简单分析
CondenseNet 论文:https://arxiv.org/abs/1711.09224[https://arxiv.org/abs/1711.09224] 代码：ht...
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华为-2020-CVPR-最新轻量级网络-GhostNet分析论文题名：《GhostNet: More Features from Cheap Operations》 arxiv:https://arxiv.org/abs/1911.1...
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2020-CVPR-通道注意力超强改进-ECANet分析论文题名：《ECA-Net: Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks》 arxi...
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依图科技MobileNeXt ---一种新颖的移动端卷积神经网络分析论文题名：《Rethinking Bottleneck Structure for Efficient Mobile Network Design》 arxiv:https:...
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基于通道注意力与空间注意力的CBAM分析论文题名：《CBAM: Convolutional Block Attention Module》 arxiv:https://arxiv.org/abs/1807.0652...
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人工智能CVer，目前从事图像分类、目标检测和语义分割等算法研究方面工作，在视频监控、自动驾驶和工业检测领域有工作经验。<br>GitHub:<a href="https://links.jianshu.com/go?to=https%3A%2F%2Fgithub.com%2F4399123" target="_blank">https://github.com/4399123</a>
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另外，想问一下，参与运算后做任务的损失和单独对这个变量去做一个损失函数，这两个有什么区别吗，这样应该都可以更新这个变量参数把
PyTorch里面的torch.nn.Parameter()
在刷官方Tutorial的时候发现了一个用法self.v = torch.nn.Parameter(torch.FloatTensor(hidden_size)),看了官方教...
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我看到博客理由这个 这个也是用来初始化参数的 应该可以 还有一些正太、随机、平均分布初始化等，另外tensorflow用的是tf.variable(),是一样的效果 。另外，想问一下，参与运算后做任务的损失和单独对这个变量去做一个损失函数，这两个有什么区别吗，这样应该都可以更新这个变量参数把
PyTorch里面的torch.nn.Parameter()
在刷官方Tutorial的时候发现了一个用法self.v = torch.nn.Parameter(torch.FloatTensor(hidden_size)),看了官方教...
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不能搜索自己的文章，已经弃用了...<br>what I cannot create, I don't understand.<br><br>
