【CVPR2023】Backbone FasterNet:我不允许你不知道世界上还有比ShuffleNetV2还轻量的网络!

【CVPR2023】Backbone FasterNet:我不允许你不知道世界上还有比ShuffleNetV2还轻量的网络!

前言   CVPR是计算机视觉领域的顶级国际会议之一,每年都吸引了来自全球各地的学者和从业人员参与,2023年的CVPR也不例外。在本文中为大家介绍今年新出炉的网络——Backbone FasterNet。   在这里大家想要知道更详细的关于论文的内容,大家可以点击上方的论文链接,翻阅原文查看。博主...

【轻量化网络】实战:更改SqueezeNet网络&MobileNet网络& ShuffleNet网络输出替换yolo的backbone部分

前言   因此我们可以在“写(水)”论文的时候更换yolo的主干网络进行实验获取实验参数。在本文中将介绍ShuffleNetV2网络以及MobilenetV2网络更改的主干网络。   轻量化网络相比于 YOLO 系列网络的主干网络,具有以下优势: 更快的推理速度:轻量化网络通常具有更少的参数和计算量...

企业级云上网络构建

10 课时 |
79 人已学 |
免费

专有云网络基础架构介绍

1 课时 |
472 人已学 |
免费

TCP/IP 网络基础

4 课时 |
1043 人已学 |
免费
开发者课程背景图
Backbone往事 | AlexNet~EfficientNet,10多个网络演变铺满了炼丹师们的青葱岁月

Backbone往事 | AlexNet~EfficientNet,10多个网络演变铺满了炼丹师们的青葱岁月

卷积神经网络(CNNs)极大地影响了嵌入式视觉和边缘人工智能(AI)领域,使资源受限的设备具有强大的机器学习能力。本文探讨了CNN计算需求与边缘AI中的内存带宽之间的关系。我们深入研究了CNN架构的历史发展,从早期的先驱模型到目前的最新设计,突出了计算密集型操作的进步。我们检查了模型复杂性增加对计算...

YOLOv5改进 | 2023主干篇 | EfficientViT替换Backbone(高效的视觉变换网络)

YOLOv5改进 | 2023主干篇 | EfficientViT替换Backbone(高效的视觉变换网络)

一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是EfficientViT(高效的视觉变换网络),EfficientViT的核心是一种轻量级的多尺度线性注意力模块,能够在只使用硬件高效操作的情况下实现全局感受野和多尺度学习。本文带来是2023年的最新版本的EfficientViT网络结构,论文题目是'Effi...

轻量化Backbone霸主 | VGNetG成就“不做选择,全都要”轻量化主干网络!

轻量化Backbone霸主 | VGNetG成就“不做选择,全都要”轻量化主干网络!

现代高效卷积神经网络 (CNN) 总是使用深度可分离卷积 (DSC) 和神经网络架构搜索 (NAS) 来减少参数数量和计算复杂度。但忽略了网络的一些固有特征。受可视化特征图和 N×N(N>1) 卷积核的启发,本文引入了几个指导方针,以进一步提高参数效率和推理速度。基于这些指导方针设计的参数高效...

Backbone | 谷歌提出LambdaNetworks:无需注意力让网络更快更强(文末获取论文源码)(二)

Backbone | 谷歌提出LambdaNetworks:无需注意力让网络更快更强(文末获取论文源码)(二)

4. Lambda Layer4.1 Context转换为线性函数Lambda Layer将输入和Context C作为输入,并生成线性函数lambdas,然后应用于Query产生输出。不失一般性假设。和self-attention一样可能存在。下图给出了lambda层的计算过程:这里大致描述应用到...

Backbone | 谷歌提出LambdaNetworks:无需注意力让网络更快更强(文末获取论文源码)(一)

Backbone | 谷歌提出LambdaNetworks:无需注意力让网络更快更强(文末获取论文源码)(一)

1 简介本文提出新的层:Lambda Layers,一种自注意力的替代方法,主要用于捕获输入和Content结构化的信息(例如一个像素被其他像素包围)之间的远程交互。Lambda Layer通过将Content转换成称为Lambda的线性函数,并将这些线性函数分别应用于每个输入以捕获此类交互。与线性...

Backbone 网络-ResNet v2 详解

Backbone 网络-ResNet v2 详解

前言本文的主要贡献在于通过理论分析和大量实验证明使用恒等映射(identity mapping)作为快捷连接(skip connection)对于残差块的重要性。同时,将 BN/ReLu 这些 activation 操作挪到了 Conv(真正的weights filter操作)之前,提...

Backbone 网络-DenseNet 详解

Backbone 网络-DenseNet 详解

目录摘要网络结构优点代码问题参考资料摘要ResNet 的工作表面,只要建立前面层和后面层之间的“短路连接”(shortcut),就能有助于训练过程中梯度的反向传播,从而能训练出更“深”的 CNN 网络。DenseNet 网络的基本思路和 ResNet 一致,但是它建立的是前面所有层与后面层的密集连接...

为了减少局部特征的损失,对网络backbone进行了哪些改进?

为了减少局部特征的损失,对网络backbone进行了哪些改进?

本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成,如有任何问题,可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。

产品推荐

社区圈子

域名解析DNS
域名解析DNS
关注DNS技术、标准、产品和行业趋势,连接国内外相关技术社群信息,加强信息共享。
58+人已加入
加入
相关电子书
更多
客户实践分享:飞书深诺的出海网络演进之路
Deep Dive:网络可观测与诊断
Deep Dive:应用交付网络架构设计
立即下载 立即下载 立即下载
相关实验场景
更多

网络backbone相关内容