霸榜 GitHub:去你丫(fu*k)的算法!

EfficientDet介绍 EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection 一、摘要 本文系统地研究用于目标检测的神经网络体系结构设计选择,并提出一些关键的优化方法以提高效率。首先,我们提出了一种加权的双向金字塔网络 (BiFPN),可以轻松快速地进行多种尺度特征融合;第二,我们针对所有的backbone,特征网络和框/分类预测网络提出了一种可以同时统一缩放分辨率、深度和宽度的复合缩放方法。基于这些优化方法和更好的backbone,我们开发了一个新的目标检测器系列—Effic 阅读详情

作者:小G

来自:GitHubDaily

大家好,我是小 G。

今天跟大家分享下,前不久我在 GitHub 上看到的一个算法类项目:Fucking Algorithm。

该项目此前在 GitHub 开源后,用了短短两周,Star 数便破万,近期也连续霸榜 GitHub Trending 页,受欢迎程度由此可见一斑。

Fucking Algorithm,开源自成都一位算法工程师,在该项目上面,共有  60  多篇基于  LeetCode  为主题撰写的原创文章,涵盖了所有算法题型和解答技巧,致力于做到举一反三、通俗易懂,而不是简单的代码堆砌。

作者认为,学习算法靠刷题,刷的是题,培养是思维。学编程不应该只会搞些奇技淫巧的骚操作,而是要沉下心去,真正理解每个难题的具体破解思路。作者建这个仓库的目的,也是在于帮助广大算法工程师通过正确的方式提升算法思维。

有别于其他 LeetCode 刷题仓库,该项目里面不止提供了题解代码,还有算法的具体解答思路与思考框架。

仓库内容前后共分为以下六大章节,内容不可谓不详尽:

目前,该项目在 GitHub 上 Star 数已快突破两万,感兴趣的同学可以收藏一下,跟着作者一起学习算法。

最后附上该项目地址,希望能帮到正在学习算法的同学,提升解决算法的逻辑思考能力。

https://github.com/labuladong/fucking-algorithm

如果你觉得这个项目比较实用,也可以多多分享给身边的小伙伴~

完)

EfficientDet简述 引言   近年来,目标检测在精度方面取得了巨大的进步。 同时,最新的物体检测器代价也变得越来越昂贵。 例如基于AmoebaNet的NAS-FPN检测器需要167M参数和3045B FLOPS(比RetinaNet高出30倍)才能达到最新的精度。 巨大的网络模型和昂贵的计算成本阻碍了它们在许多实际应用中的部署,例如机器人技术和无人驾驶汽车,在这些应用中,模型尺寸和延迟受到很大限制。 考虑到这些实际资源的限制,模型效率对于对象检测变得越来越重要。   以前有许多工作关注与开发高效的模板检测结构,例如one-st 阅读详情

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EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection

1. 首先,我们提出了一种加权双向特征金字塔网络(BiFPN),它允许简单快速的进行多尺度特征融合。 2. 其次,我们提出了一种复合缩放方法,该方法可同时对所有主干网络,特征网络和box/class预测网络的分辨率,深度和宽度进行均匀缩放。

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Wang_AI
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