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ConvNeXt: 20年代的卷积网络
ConvNeXt: 20年代的卷积网络 作者：elfin 参考资料来源：ConvNeXt 目录摘要一、介绍二、ConvNet的现代化：路线图2.1 训练技术2.2 宏观设计2.3 ResNeXt化2.4 逆瓶颈2.5 大核2.6 微观设计三、在ImageNet上面进行评估3.1 设置3.2 结论四、其他下游任务 项目地址：https://giA ConvNet for the 2020论文阅读笔记
ConvNeXt 摘要 文章介绍道，视觉识别的 "Roaring 20s"始于ViT的引入，其迅速取代了卷积网络成为了最先进的图像分类模型。但最基本的ViT模型仅是被设计用来进行图像分类，难以应用于其他任务。而Swin Transformer的出现使得Transformer可以作为通用的骨干网络。然后作者介绍道，这种效果主A ConvNet for the 2020s(论文翻译)
A ConvNet for the 2020s Address Abstract 1. Introduction Address https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt https://arxiv.org/pdf/2201.03545.pdf Abstract ViT伴随着视觉的“20年代”咆哮而来，它迅速取代了 ConvNets，成为最先进的图像分类模型。另一方面，常规Backbones in embedding
Backbones（ResNet12/18、WRN、ConvNet） 复现链接：https://github.com/SethDeng/Backbones_In_Embedding 存在的问题： 1、WRN不对劲（准确度很差、训练时间很长） 2、train_acc < test_accLeViT: aVision Transformer in ConvNet‘s Clothing for Fast in
摘要 我们设计了一系列图像分类架构，可以在高速模式下优化精度和效率之间的平衡。我们的工作利用了基于注意力的体系结构的最新发现，这种体系结构在高度并行处理硬件上具有竞争力。我们重温了大量文献中关于卷积神经网络的原理，并将其用于transformer，特别是分辨率不断降低的激活《Very Deep Convolutional Networks For Large-Scale Image Recognition》翻译
1 引言 2 ConvNet配置 2.1 架构 2.2 配置 2.3 讨论 3 分类框架 3.1 训练 3.2 测试 3.3 实现细节 4 分类实验 4.1 单尺度评估 4.2 多尺度评估 4.3 多裁剪图像评估 4.4 卷积网络融合 4.5 与最新技术比较 5 结论 V【Paper Reading】文章读后总结：2014年《An Energy-Efficient Precision-Scalable ConvNet Processor in 40-nm CMOS》
DaDianNao: A Machine-Learning Supercomputer [2014] 21-04-29阅 -1 感悟 感悟就是，已经接受了我是个垃圾制造机… T _ T… 0 ABSTRACT Considering that the various applications of AI algorithms showing up increasingly, there are proposed a number of neural net《Very Deep Convolutional Networks For Large-Scale Image Recognition》翻译
1 引言2 ConvNet配置2.1 架构2.2 配置2.3 讨论3 分类框架3.1 训练3.2 测试3.3 实现细节4 分类实验4.1 单尺度评估4.2 多尺度评估4.3 多裁剪图像评估4.4 卷积网络融合4.5 与最新技术比较5 结论 V卷积神经网络(CNN,ConvNet)
卷积神经网络(CNN,ConvNet) 卷积神经网络（CNN，有时被称为 ConvNet）是很吸引人的。在短时间内，变成了一种颠覆性的技术，打破了从文本、视频到语音等多个领域所有最先进的算法，远远超出了其最初在图像处理的应用范围。 CNN 由许多神经网络层组成。卷积和池化这两种不同类型的层通常是交【每日一网】Day29：NoC：Object Detection Networks on Convolutional Feature Maps简单理解
Object Detection Networks on Convolutional Feature Maps 算法背景 大多数目标检测器包含两个重要的组件，分别为特征提取器和分类器。传统的目标检测方法的特征提取器是手工设计的，例如HOG,分类器一般是svm等。另一种目标检测策略是使用卷积层提取与区域无关的特征，然后按区域