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ECCV2018|港科腾讯等提出Bi-Realnet：超XNOR-net10%的ImageNet分类精度.这项工作由中国香港科技大学，腾讯AIlab，以及华中科技大学合作完成，目的是提升二值化卷积神经网络（1-bitCNN）的精度。.虽然1-bitCNN压缩程度高，但是其当前在大数据集上的分类精度与...
一、论文解读.它的基本思想就是找到目标的中心点，再基于目标中心点的基础上进行boudingbox回归.首先我们展示一下CenterNet效果。.该模型可以进行bbox，3D框预测，姿态，等多种任务。.这里我们主要介绍的是回归框的预测。.1.步骤.1.预测目标中心点heatmap.
论文解读ChannelpruningforAcceleratingVeryDeepNeuralNetworks.本文提出了一种新的裁枝方法，用于加速深层卷积神经网络。.对于一个训练好的模型，本文方法通过一个2步迭代的算法逐层裁枝，优化函数是LASSO回归和最小二乘法重建误差。.进一步，本文将算法推广到...
作者：平凡的外卖小哥全文4784字，预计阅读时间13分钟1简介此系列论文首先提出了一种新型的处理点云数据的深度学习模型-PointNet，并验证了它能够用于点云数据的多种认知任务，如分类、语义分割和目标识别。不同…
ECCV2020，二值神经网络精度首超ResNet？ReActNet是Bi-RealNet作者在二值化研究领域的最新成果，精度达到了惊人的69.4%，比著名的XNOR-Net的结果51.2%要高出了足足18.2%，所需的FLOPs仅是前者的一半
ECCV2018论文解读：用回归方法判断热度图中的人体姿态.本文提出一种积分回归的方法用于人体姿势估计任务，该途径结合了基于热度图的方法和回归方法的优点，可以方便地应用于并改进任何基于热度图的模型。.本文通过综合性实验全面验证了该方法的有效性...
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论文出发点和思路.YOLOv1设计的出发点建立于人本身对图片的认知本身快速与准确的：只需要对整张图片扫描一次即可快速获取物体的类别与位置信息:YouOnlyLookOnce。.其他主流物体检测算法，如DPM（defaormablepartsmodels）通过slidingwindows的方式，通过在每个spaced...
ECCV2018论文解读及资源集锦（10月17日更新，含全部论文下载链接）,极市视觉算法开发者社区,旨在为视觉算法开发者提供高质量视觉前沿学术理论,技术干货分享,结识同业伙伴,协同翻译国外视觉算法干货,分享视觉算法应用的平台
论文RelationClassificationviaConvolutionalDeepNeuralNetwork解读XNOR-Net:ImageNetClassificationUsingBinaryConvolutionalNeuralNetworks论文笔记今日推荐
XNOR-Net论文解读千次阅读2019-05-0819:46:56论文地址:https://arxiv.org/abs/1603.05279代码地址:allenai.org/plato/xnornetAbstract我们提出了两种对标准卷积神经...
图解机器学习:如何通过XNOR理解neuralnet提炼复杂特征的能力.mp4吴恩达机器学习图解笔记_哔哩哔哩(゜-゜)つロ干杯~-bilibilip36
最近,AI科技大本营陆续为大家介绍了多篇2019CVPR的精彩、优质论文解读!为了方便大家集中学习,营长特此为大家做了近期的汇总整理!不仅如此,作为清明小长假的第一天,营长精心准备了...
论文代码:https://github/liuzechun/ReActNet大亮点:通过优化**值的分布大幅提高了精确度(ReAct-PReLUandReAct-Signfunctions)对**值动手脚这个想法其实不是这篇论...
.net复习资料.ppt,1.点名2.上次课回顾与讨论学习3.这次课内容与目标4.课程讲解5.小结学习的态度任何时候被动的接收式学习都远远不如主动的探索式学习,因...
这篇文章是SQUEEZENET:ALEXNET-LEVELACCURACYWITH50XFEWERPARAMETERSAND<0.5MBMODELSIZE的解读,在精简部分内容的同时补充了相关的概念。如有错误,...
本工作以残差神经网络为主干网络,设计了两种不同深度的Bi-Real网络,分别为18层和34层,并在ImageNet数据集上进行了测试,它们分别取得了56.4%和62.2%的top-1识别精...
在運行時,BinaryNet大幅減少內存使用量並用1位異或非或(XNOR)運算替換大多數乘法運算,可能對通用和專用的深度學習硬件上產生重大影響。我們寫了一個二進制矩陣乘法GPU內核,可...
高阶残差量化(HORQ)为了进一步减少量化误差采用了基于量化残差的对于全精度激活的递归近,而不是XNOR-Net中使用的单步近,这进一步减小了网络中的量化误差...