【轻量级网络】MixNet -- Mixed Depthwise Convolutional Kernels

最新推荐文章于 2025-05-23 09:48:44 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/baidu_27643275/article/details/97627798
MixNet，由谷歌大脑提出的轻量级网络结构，已在GitHub上开源。通过使用扩张卷积增加感受野，MixNet在不增加额外参数和计算量的情况下提升性能。然而，当扩张率增大到16或更多时，为了保持特征图尺寸，需要大量填充，这会带来较高的计算成本。

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轻量级网络论文：MixNet: Mixed Depthwise Convolutional Kernels其PyTorch实现
mingo_敏
10-02 1052
FCN: Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation (CVPR2015) https://arxiv.org/pdf/1411.4038.pdf PyTorch: https://github.com/ZijunDeng/pytorch-semantic-segmentation 第一篇将CNN引入image segmentat...
mixnet
jacke121的专栏
07-29 3559
网络代码： https://github.com/romulus0914/MixNet-Pytorch/blob/master/mixnet.py https://github.com/rwightman/pytorch-image-models/blob/d4debe6597556be36645df18650285cfad1f7ae9/timm/models/gen_effici...
MixNet: Mixed Depthwise Convolutional Kernels
小岁月太着急
08-02 1333
arXiv：https://arxiv.org/abs/1907.09595 Tensorflow版本：https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models/official/mnasnet/mixnet Pytorch版本：https://github.com/romulus0914/MixNet-Pytorch abstract Mi...
【读点论文】 MixNet: Toward Accurate Detection of Challenging Scene Text in the Wild获取高分辨率特征，基于中心线特征分离文本实例
最新发布
白水空空
05-23 964
MixNet 的核心算法逻辑围绕 “解决小文本检测难点” 展开，通过两大模块协同实现：通过跨尺度特征交换机制，将低分辨率的抗噪特征与高分辨率的细节特征融合，生成更鲁棒的高分辨率表示。具体而言，通过洗牌层将不同尺度的特征通道分割后重组，既保留了空间细节（高分辨率），又引入了深层语义信息（低分辨率），从而提升小文本的特征辨识度。利用文本的 1D 流形特性（即文本轮廓可近似为中心线的扩展），通过采样轮廓点和中心线点的特征，借助 Transformer 的自注意力机制捕捉全局几何关系。当相邻文本轮廓重叠时，中心线仍
轻量级网络：MixNet
qq_38156104的博客
08-03 4288
MixNet是谷歌新出的一篇关于轻量级网络的文章，主要工作的重点就在于探索不同大小的卷积核的集合，这是因为： 小的卷积核感受野小，参数少，但是准确率不高 大的卷积核感受野大，准确率相对略高，但是参数也相对增加了很多 于是谷歌提出了一种新的混合深度分离卷积(MDConv)(mixed depthwise convolution)，将不同的核大小混合在一个卷积运算中，并且基于AutoML的搜索空间，提出了一系列的网络叫做MixNets,结果比目前所有的轻量级网络都要好，在ImageNet上Top1比Mob.
轻量级网络之MixNet
qq_41917697的博客
05-15 1072
轻量级网络之MixNet前言卷积核尺寸MixConv消融实验MixNet网络结构性能总结 欢迎交流，禁止转载！！ 前言 《MixConv: Mixed Depthwise Convolutional Kernels》 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1907.09595.pdf 2019年谷歌使用AutoML，推出的新网络MixNet。 动机：深度可分离卷积在轻量级网络中越来越流行，但是都采用一样大小的深度可分离卷积核，卷积核的尺寸被忽略了。作者系统地研究了不同卷积核尺寸的影响，并且
论文笔记-混合卷积MixConv: Mixed Depthwise Convolutional Kernels
Lyndsey的博客
11-14 1693
Hello，今天是论文阅读计划的第9天啦～ 调整计划后，现在都趁着早上最安静最无打扰的时候看论文，完成每天的论文阅读任务。 今天我们介绍一篇混合卷积的内容，我最初找到这篇论文呢，是因为我自己做的论文，在思考怎么能让它更好的补获时序信息。所以现在会有意识的培养自己论文阅读的习惯，不断累积更多的想法，在未来突然有需要的时候，脑袋里不会空空如也。 一、题目关键词解读 MixConv: 混合卷积，思考怎么混合法？大概是不同大小的卷积吧，但具体怎么设置还要继续往下看。 Depthwise: DW卷积，最初了解到它的时
解读MixNet: Mixed Depthwise Convolutional Kernels
so
07-27 5407
最近刚出的paper，来自于谷歌大脑： https://arxiv.org/pdf/1907.09595.pdf 动机：为了探索到底多大的kernel size 能够实现高的准确率？ 通过做了一个以深度可分离卷积 在MobeilNet上为基准的实验 不同的网络最好结果对应着不同的kernel size.。large kernel size can capture more deta...
[Paper Note] MixNet: Mixed Depthwise Convolutional Kernals
Jemary_的博客
07-28 695
abstract MixNet这篇文章系统研究了不同尺寸的卷积核对于最终结果的影响，提出了一个混合深度卷积(MDConv)，在一个卷积中混合了多个卷积核尺寸。然后把MDConv集成到AutoML的搜索空间，构建了MixNets。 不同卷积核尺寸对模型的影响如下： MDConv architecture 因为不同大小的卷积核捕捉的模式不同，特征不同，所以把通道分成多组，每组通道使用不同尺寸的卷积...
JMixNet - A Java-based mixnet-开源
05-13
JMixNet 是一个基于 Java 的开源项目，专注于实现 Chauminian Mixnet 技术，也被称为随意混合网络或混合网络。这种技术的主要目标是为互联网用户提供数据传输过程中的匿名性，确保隐私得到保护。在当今数字化社会，...
[网络模型]MixNet——MixConv: Mixed Depthwise Convolutional Kernels
weixin_41059269的博客
08-11 2209
MixConv: Mixed Depthwise Convolutional Kernels   论文地址：MixConv: Mixed Depthwise Convolutional Kernels   这篇论文由Google Brain发表，主要讨论了深度可分离卷积中被忽略的一个问题：卷积核的尺寸大小。在这篇文章中，作者系统性的分析了不同卷积核大小的影响，并且观察到有效的结合不同尺寸的卷积核可...
mixnet.zip
11-13
官方说超越MobileNet v3的MixNet，使用混合尺度的Depthwise卷积，效果提升明显。本人对照pytorch版本实现的caffe版本，包括s和m两个版本。在200类ImageNet数据集上测试top1准确率为0.83。
MixNet实战：使用MixNet实现图像分类
05-18
本文从实战的角度出发，带领大家感受一下MixNet，我们还是使用以前的植物分类数据集，模型采用mixnet_m。 通过本文你可以学习到： 1、如何使用数据增强，包括transforms的增强、CutOut、MixUp、CutMix等增强手段？ 2、如何调用自定义的模型？ 3、如何使用混合精度训练？ 4、如何使用梯度裁剪防止梯度爆炸？ 5、如何使用DP多显卡训练？ 6、如何绘制loss和acc曲线？ 7、如何生成val的测评报告？ 8、如何编写测试脚本测试测试集？ 9、如何使用余弦退火策略调整学习率？ 原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/124845052
MixNet: Mixed Depthwise Convolutional Kernels 读论文笔记
qq_36955294的博客
10-22 556
MixNet title: MixNet: Mixed Depthwise Convolutional Kernels institution: Google readed date: 2019-10-22 09:42 tags: 轻量化卷积神经网络 动机: 为了探索到底多大的kernel size 能够实现高的准确率? combining the benefits of multi...
MixConv: Mixed Depthwise Convolutional Kernels
tongshen的博客
09-10 1314
MixConv: Mixed Depthwise Convolutional Kernels 摘要   深度卷积在当今的高效卷积神经网络中更加普遍，但卷积核的大小经常被忽略。在这篇文章中，我们系统性的研究了不同卷积核大小的影响，并发现了合并多个不同大小的卷积核的益处，能够有更好的准确率和效率。基于这个观察结果，我们提出了一个新的混合深度卷积（MixConv），即在一个卷积中自然的混合多个不同大小的...
[论文]MixNet——MixConv: Mixed Depthwise Convolutional Kernels
行云
01-08 1147
arXiv地址：https://arxiv.org/abs/1907.09595 abstract 深度卷积在现代高效卷积神经网络中越来越受欢迎，但其核大小却常常被忽略。在本文中，我们系统地研究了不同核大小的影响，并观察到将不同尺寸核的优点结合起来可以获得更好的精度和效率。在此基础上，我们提出了一种新的混合深度卷积（MixConv），它很自然地将多个核大小混合在一个卷积中。我们的Mix...
MixNet(含pytorch代码解析及相关轻量级模型对比)
Enjoy_endless
03-27 2051
最近相关项目实践了MixNet网络，最终取得的效果不错，但是收敛的过程相对有些缓慢，具体原因还在分析当中，现将相关知识及代码解析如下。 如下主要包括3个部分，1是MixNet的原理知识解析(整理自网络)，2是自己对于相应核心代码解析，3相关轻量级模型比较。 1. MixNet 参考：https://www.cnblogs.com/dengshunge/p/11442805.html 其主要创新点是...
论文阅读【backbone】：Google 2019|MixConv: Mixed Depthwise Convolutional Kernels
qq_17614495的博客
01-07 1627
文章目录前言一、Introduction总结 前言 论文地址：MixNet 分层卷积算法在现代有效卷积算法中越来越受到重视，但其核大小却常常被忽视。在本文中，系统地研究了不同粒度的核的影响，并观察到结合多核的优点可以得到更高的准确率/效率。在此基础上，提出了一种新的混合深度卷积(mixconv) ，它自然地将多个核大小混合在一个卷积中。 一、Introduction 在本文中，重新回到这个基本问题: 较大的内核是否总能达到较高的精度? 自从在 alexnet中首次观察到，众所周知，每个卷积内核负责捕获一个
CAN-MixNet：多主发送、高速与隔离的工业通信解决方案
3. 网段划分与数据隔离：CAN-MixNet支持网段划分，通过物理隔离不同的网络区域，确保了数据的安全性和私密性。这种功能类似于虚拟电路，可以创建多个独立的数据通信通道，适合大型复杂系统中的通信组织。 4. 可靠的...
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