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PeLK:101 x 101 的超大卷积网络,同参数量下反超 ViT | CVPR 2024
深度学习
论文: PeLK: Parameter-efficient Large Kernel ConvNets with Peripheral Convolution
VincentLee
2024-04-24
95
0
FasterViT:英伟达提出分层注意力,构造高吞吐CNN-ViT混合网络 | ICLR 2024
深度学习
论文: FasterViT: Fast Vision Transformers with Hierarchical Attention
VincentLee
2024-04-23
79
0
LORS:腾讯提出低秩残差结构,瘦身模型不掉点 | CVPR 2024
深度学习
论文: LORS: Low-rank Residual Structure for Parameter-Efficient Network Stacking
VincentLee
2024-04-22
96
0
CPVT:美团提出动态位置编码,让ViT的输入更灵活 | ICLR 2023
深度学习
论文: Conditional Positional Encodings for Vision Transformers
VincentLee
2024-04-16
141
0
DeiT:训练ImageNet仅用4卡不到3天的平民ViT | ICML 2021
深度学习
论文: Training data-efficient image transformers & distillation through attention
VincentLee
2024-04-16
162
0
ViT:拉开Trasnformer在图像领域正式挑战CNN的序幕 | ICLR 2021
深度学习
论文: An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale
VincentLee
2024-04-12
146
0
Dynamic ATSS:预测结果才是正负样本区分的最佳准则
深度学习
论文: Dynamic Label Assignment for Object Detection by Combining Predicted and Anchor IoUs
VincentLee
2024-04-10
92
0
DS-Net:可落地的动态网络,实际加速1.62倍,快改造起来 | CVPR 2021 Oral
深度学习
模型速度在模型的移动端应用中十分重要,提高模型推理速度的方法有模型剪枝、权值量化、知识蒸馏、模型设计以及动态推理等。其中,动态推理根据输入调整其结构,降低整体计算耗时,包含动态深度和动态维度两个方向。如图2所示,动态网络自动在准确率和计算量之间trade-off,比静态的模型设计和剪枝方法要灵活。
VincentLee
2024-04-09
112
0
CondeseNetV2:清华与华为出品,保持特征的新鲜是特征复用的关键 | CVPR 2021
深度学习
图像识别
论文: CondenseNet V2: Sparse Feature Reactivation for Deep Networks
VincentLee
2024-04-08
118
0
基于energy score的out-of-distribution数据检测,LeCun都说好 | NerulPS 2020
卷积神经网络
深度学习
图像识别
论文: Energy-based Out-of-distribution Detection
VincentLee
2024-04-01
121
0
LiftPool:双向池化操作,细节拉满,再也不怕丢特征了 | ICLR 2021
神经网络
深度学习
图像识别
论文: LiftPool: Bidirectional ConvNet Pooling
VincentLee
2024-03-31
91
0
EfficientNetV2:谷歌又来了,最小的模型,最高的准确率,最快的训练速度 | ICML 2021
深度学习
图像识别
论文: EfficientNetV2: Smaller Models and Faster Training
VincentLee
2024-03-31
126
0
Hybrid-PSC:基于对比学习的混合网络,解决长尾图片分类 | CVPR 2021
神经网络
深度学习
图像识别
论文: Contrastive Learning based Hybrid Networks for Long-Tailed Image Classification
VincentLee
2024-03-29
109
0
YOLOF:单层特征检测也可以比FPN更出色 | CVPR 2021
算法
深度学习
图像识别
* **论文地址:https://arxiv.org/abs/2103.09460**
VincentLee
2024-03-29
95
0
为什么SOTA网络在你的数据集上不行?来看看Imagnet结果的迁移能力研究
神经网络
深度学习
人工智能
图像识别
卷积神经网络
论文: Is it Enough to Optimize CNN Architectures on ImageNet?
VincentLee
2024-03-28
44
0
OREPA:提出训练也很快的重参数策略,内存减半,速度加倍 | CVPR 2022
深度学习
论文: Online Convolutional Re-parameterization
VincentLee
2022-07-20
506
0
GIT:斯坦福大学提出应对复杂变换的不变性提升方法 | ICLR 2022
深度学习
论文对长尾数据集中的复杂变换不变性进行了研究,发现不变性在很大程度上取决于类别的图片数量,实际上分类器并不能将从大类中学习到的不变性转移到小类中。为此,论文提出了GIT生成模型,从数据集中学习到类无关
VincentLee
2022-07-18
619
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看看谷歌如何在目标检测任务使用预训练权值 | CVPR 2022
深度学习
模型速度在模型的移动端应用中十分重要,提高模型推理速度的方法有模型剪枝、权值量化、知识蒸馏、模型设计以及动态推理等。其中,动态推理根据输入调整其结构,降低整体计算耗时,包含动态深度和动态维度两个方向。如图2所示,动态网络自动在准确率和计算量之间trade-off,比静态的模型设计和剪枝方法要灵活。
VincentLee
2022-07-13
420
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DW:优化目标检测训练过程,更全面的正负权重计算 | CVPR 2022
深度学习
论文:A Dual Weighting Label Assignment Scheme for Object Detection
VincentLee
2022-07-12
418
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PLC:自动纠正数据集噪声,来洗洗数据集吧 | ICLR 2021 Spotlight
深度学习
论文: Learning with Feature-Dependent Label Noise: A Progressive Approach
VincentLee
2022-07-07
403
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