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conv transpose2dcode from:mmflow双线性插值转成反卷积操作class Upsample(nn.Module): """Upsampling module. Args: scale_factor (int): Scale factor of upsampling. channels (int): Number of channels of conv_transpose2d. """ def __init.

RMNet推理去除残差结构让ResNet、MobileNet、RepVGG Great Again

深度学习，多尺度注意力前面有空间（通道），pixel-wise注意力机制，又出了多尺度注意力机制。后续附上代码。

转载自:https://yinguobing.com/separable-convolution/#fn2请读原文卷积神经网络在图像处理中的地位已然毋庸置疑。卷积运算具备强大的特征提取能力、相比全连接又消耗更少的参数，应用在图像这样的二维结构数据中有着先天优势。然而受限于目前移动端设备硬件条件，显著降低神经网络的运算量依旧是网络结构优化的目标之一。本文所述的Separable Convolution就是降低卷积运算参数量的一种典型方法。常规卷积运算假设输入层为一个大小为64×64像素、三通道彩色.

转载自:https://www.cnblogs.com/liuyangcode/p/14755924.html对depth-wise的改进，将卷积核的参数改为根据输入变化的方式Introduction卷积缺点在于：内容不变，计算量高动态filter可以根据内容自适应，但是会提高计算量。depth-wise卷积很轻量，但是会降低准确度提出的DDF可以处理这两个缺点，受attention影响，将depth-wise的动态卷积核解耦成空间和channel上的动态filterMethod其实.

文章可参考：https://blog.youkuaiyun.com/u011622208/article/details/116784421?spm=1001.2014.3001.5501视频

转载自：通用矩阵乘（GEMM）优化与卷积计算代码参考：BBuf/how-to-optimize-gemm简介：本文简要介绍通用矩阵乘（GEMM，General Matrix Multiplication）优化的基本概念和方法、QNNPACK 对特定场景的矩阵乘的优化方法、以及用 GEMM 优化神经网络中卷积计算的一点方向。1. native第一种方式就是通用矩阵乘（下文简称 GEMM）的一般形式是 = C=AB， 其中 A 和 B 涵盖了各自转置的含义。图一是矩阵乘计算中为计算一个输出点所要.

EfficientNet, tensorrtCode想着将efficientnet转到tensorrt上推理，加入到benchmark库中，发现Efficientnet的输入上做了区别于conv2d的非规则池化，原始代码如下：class Conv2dStaticSamePadding(nn.Conv2d): """2D Convolutions like TensorFlow's 'SAME' mode, with the given input image size. Th.

code:https://github.com/chenjun2hao/dler.collection涨点模块的对比对比测试SE通道注意力CBAM通道注意+空间注意力Coordinate Attention，个人认为是一种通道注意力+x方向空间+y方向空间注意力机制。其思路很像Strip Pooling1. 参数对比这里采用同样的输入，同样的输入，输出通道，同样的中间过渡通道。统计三个模块的浮点数计算量与参数量。Modulemacs/flopsparamsSE.

项目:cuda-neural-network，采用纯cuda实现cnn的训练，在mnist上做了实验。可以用与学习卷积神经网络。

文章目录1. 范围2. AP的计算3. 实例1. 范围图像的多标签分类中，需要用二元交叉熵损失函数，同时评价标准中用map（mean average precision），计算map则要计算ap，AP衡量的是学出来的模型在每个类别上的好坏，mAP衡量的是学出的模型在所有类别上的好坏，得到AP后mAP的计算就变得很简单了，就是取所有AP的平均值。2. AP的计算可以参考多标签图像分类任...

关键点网络部分在神经网络的最末端将softmax激活函数改为sigmoid激活函数。将损失函数由分类交叉熵替换为二元交叉熵。正像是一个神经网络没法预测出一个它未曾训练过的类，你的神经网络没法预测出它未曾见过的多类标签组合。这个特性是由于神经网络内部神经元的激活函数。如果你的神经网络同时经过：（1）黑色裤子（2）红色衬衫的训练，现在你希望预测“红色裤子”（你的数据集中没有“红色...

作者：熊猫人pentaa链接：https://www.zhihu.com/question/331320468/answer/727015760来源：知乎这是一篇冠军成员的文章，更加详细，因为这篇文章不是在知乎里发的，可能不太好放链接，你可以直接复制文章标题【CVPR 2019细粒度图像分类竞赛中国团队DeepBlueAI获冠军 | 技术干货分享】到BD搜索看看。为了方便大家看，我复制了文章...

前面有写过一篇文章convolution backbone network——EfficientNet解读,说efficientnet很好，然而最近用他做bonenet的时候，发现太消耗GPU显存了，efficient_b4在1080ti测试都out of memorey 了，所以不推荐用，还是用用resnet50吧最后上一张efficient的结果对比图，看看就好了。...

EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks单位： 谷歌摘要： 卷积神经网络（ConvNets）通常是在固定资源预算下开发的，如果有更多可用资源，则可以按比例放大以获得更高的准确性。在本文中，我们系统地研究模型缩放并确定仔细平衡网络深度，宽度和分辨率可以带来更好的性能。基于这一观察，我们提出了一...