低吟浅笑

本blog统计了计算机和工程领域的期刊，常见分区包括三种，中科院分区，JCR分区，CiteScore分区，下面分别介绍这三种分区的区别：1. 中科院分区中科院分区是中国科学院发布的期刊评价体系，涵盖了SCI期刊。它根据期刊的影响因子和学术声誉将期刊分为一区到四区。这种分区特别在中国科研界使用广泛，是国内科研评价和项目申请中的常用标准。中科院分区主要参考的是SCI期刊，但也可能包括其他重要的国际期刊。2. JCR分区。

按量化参数分类，可分为静态量化和动态量化，区别这两种方式主要是是否提供校准集，动态量化更简单，更灵活，但是推理开销较大，会内嵌一些动态参数，特别注意，动态量化对于TensorRT的engine生成较复杂，因为TensorRT不支持DynamicQuantizeLinear操作。按量化时间分类，

尽管NAS-FPN有很好的性能，但耗费大量时间，生成的要素网络是不规则的，难以解释。本文旨在更直观，更原则的方式优化多尺度特征融合。提出BiFPN，根据直觉：1>如果一个节点只有一个输入边且没有特征融合，那么它对融合不同特征的网络有很少的贡献，简化双向网络（这感觉有点牵强） 2>原始输入和输出节点处于同一级别，添加一条额外的边（类shortcut） 3>将每个双向路径视为一个feature network layer，重复多次以获得high-level feature fusion。

摘要：一些通用功能可以提高网络的性能的，认为包括：Weighted-Residual-connection(WRC) 加权残差连接、Cross-Stage-Partial-connections (CSP) 跨阶段部分连接, Cross mini-Batch Normalization (CmBN) 跨小批量标准化, Self-adversarial-training (SAT) 自对抗训练 and Mish-activation Mish激活。4.修改了最先进的方法，更有效且适合单GPU训练。

Feature Pyramid Networks for Object Detection引用量：6309 CVPR2017 Facebook AI网上很多关于这个文章的介绍，我这基本直接根据文章本身来的，并省略了应用和实验部分，后面有一些附图可以帮助理解。view：当真是开山之祖的感觉，很厉害，不需要多说。可以在各个算法中方便使用， 作为检测网络的Neck层。后续也提出很多变体，可以看EfficientDet。贡献：提出了特征金字塔网络，在检测/分割的多尺...

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Dropout和BN

一般来说，神经网络和大数据的关系十分复杂，影响因素包括：模型的大小，数据集的大小，计算性能， 还有其他因素， 如：人力、时间等。下面对现有的内容做了一个整理：一、 数据量VS网络性能1.总述在《Revisiting Unreasonable Effectiveness of Data in Deep Learning Era》中，Sun等人将过去10年来的计算机视觉技术取得了重大成功的原因归功于：1>复杂度更高的模型，2>计算性能的提高【参考1，参考2】，3>大规模标签数.