CNN史上的一个里程碑事件是ResNet模型的出现，ResNet可以训练出更深的CNN模型，从而实现更高的准确度。...ResNet模型的核心是通过建立前面层与后面层之间的“短路连接”（shortcuts，skip connection），这有助于训练过程中梯度的反向传播，从而能训练出更深的CNN网络。...这些特点让DenseNet在参数和计算成本更少的情形下实现比ResNet更优的性能，DenseNet也因此斩获CVPR 2017的最佳论文奖。...值得注意的是，DenseNet在ResNet基础上前进了一步，相比ResNet具有一定的优势，但是其却并没有像ResNet那么出名（吃显存问题？深度不能太大？）。期待未来有更好的网络模型出现吧！...这里有一份详细指南 【2】CNN模型之SqueezeNet 【3】CNN模型之ShuffleNet 【4】Object Detection系列（三） Fast R-CNN 【5】ResNet, AlexNet
编译 | 老张 发布 | ATYUN订阅号 卷积神经网络（CNN）通常以固定的资源成本开发，然后进行缩放，以便在获得更多资源时得到更好的精度。...传统的模型缩放方法是任意增加CNN的深度或宽度，或者使用较大的输入图像分辨率进行训练和评估。虽然这些方法确实提高了精度，但它们通常需要繁琐的手动调优，而且常常会产生次优性能。...复合模型缩放：更好地缩放CNN 为了了解缩放网络的效果，我们系统地研究了缩放模型不同维度的影响。...通常，EfficientNet模型实现了比现有CNN更高的精度和效率，将参数大小和FLOPS降低了一个数量级。 ?...| 纳米级无人机PULP Dronet仅重27克，具有强大的自主导航能力 | 全网首发！
此外，一些研究人员试图通过结合CNN和Transformer的优势来构建混合网络，如UNeXt、TransFuse、MedT和FAT Net。...U-Net在编码器和解码器的相应阶段拼接通道维度，允许解码器在执行上采样时保留更高分辨率的细节信息。SegNet通过在编码器中保留下采样过程的位置信息来帮助解码器恢复特征图分辨率。...心肌位于左心室和右心室的中间，呈环状，作者的方法比专注于边界分割质量的EANet高0.6%的IoU。...2、patch size的影响 如表4（左）所示，不同的Patch大小显著影响模型的效率和参数。...更强的CNN Backbone SAM增强技术 | SAMAug提出Point Prompt增强，让SAM模型天天向上 模型落地必备 | 南开大学提出CrossKD蒸馏方法，同时兼顾特征和预测级别的信息
然而，当可供训练的Token较少时，较大的模型通常无法很好地扩展，而当模型非常大时，则需要更高的并行性。由于表征能力的损失，与原始Transformer模型相比，较小的模型通常会获得较差的性能。...最好的模型在0.72倍可训练参数下的性能比ViT高1.46%。使用0.46×和0.13×参数的WideNet仍然可以分别超过ViT和ViT-MoE0.83%和2.08%。...单独的层具有少量额外的可训练参数可以将输入隐藏向量转换为其他语义。然后，将不同的输入输入到同一Attention层或更强的MoE层，以建模不同的语义信息。...如果分配了超过B个Token，那么左边的Token将被丢弃: 其中C是容量比，这是一个预定义的超参数，用于控制为每个专家保留的Token的比例。通常， ，在没有特别说明的情况下，设C为1.2。...因此，给定T次具有相同可训练参数的路由操作，需要优化的损失如下: 其中λ是一个超参数，以确保平衡分配，将其设置为一个相对较大的数，即在本工作中为0.01。
比如，MobileViT仅需6M参数量即可取得78.4%的top1精度 @ImageNet，比MobileNetV3高3.2%，比DeIT高6.2%；在COCO目标检测任务上，MobileViT取得了比...MobileViT具有比重参数量的模型(如ResNet、DenseNet、EfficientNet)更高的性能。...上表给出了COCO检测任务上的性能对比，可以看到： SSDLite+MobileViT具有比SSDLite搭配其他轻量型模型更高的性能； SSDLite+MobileViT具有比SSD-300更高的性能...上表给出了VOC2021分割任务上的性能对比，可以看到 DeepLabV3+MobileViT模型更小、性能更高 ； DeepLabV3+MobielViT具有与ResNet101相当性能，同时参数量少...上图给出不同任务、不同输入时模型的推理耗时-性能对比，可以看到： 相比更大块尺寸，更小块尺寸(即Config(2,2,2))模型具有更高精度； 在限定参数负载下，Config(8、4、2)的模型推理速度更快
基于此，本论文重新思考和研究了CNN的缩放问题，即是否存在一种公式化的方法缩放CNN，从而实现更高的精度和效率？...当CNN拥有更深（d = 2.0）和更高分辨率（r = 2.0），宽度缩放在相同的FLOPS成本下实现了更好的精度。 ?...EfficientB0-B7 具有类似的top-1 / top-5精度的CNN被组合在一起以进行效率比较。...EfficientNet模型通常使用比其他CNN模型少一个数量级的参数和FLOPS，但具有相似的精度。...Figure 1（上面有）和Figure 5显示了现有的SOTA CNN模型的参数精度和FLOPS精度曲线，其中缩放的EfficientNet模型比其他CNN模型具有更少的参数和FLOPS，且实现了更高的精度
如图1所示，Transformer具有性能良好的优势，而CNN则成功地实现了高效率。...这些观察促使提出一个问题：如何设计一个性能与Transformer一样好、预测与ResNet一样快的模型？ 为了回答这个问题，作者系统地探索了CNN和Transformer的混合设计。...Stage模式可以提升性能； Block-Level：Transformer和BottleNeck混合Block比Transformer效率更高； Block-Level：先全局后局部的模式有助于弥补性能问题...此外，提出了各种TRT-ViT Block以将CNN和Transformer组合成一个串行方案，以解耦异构概念并提高信息流的效率。...Block 更高效，具有更高的 TeraFLOPS，而 Transformer Block更强大，在 ImageNet 上具有更好的精度。
而具有更少参数的 CNN 体系结构具有以下几个优点: （1）更高效的分布式训练 （2）向客户端导出新模型时的开销更小 （3）可行的 FPGA 和嵌入式部署 2 相关工作 2.1 模型压缩 奇异值分解 (...为了解决这一问题, 提出了由多个卷积层组成的各种更高级别的构建块或模块.然后将许多这样的模块组合起来, 也许还有其他的(ad-hoc)层来组成一个完整的网络....) 可以导致更高的分类精度 。...这将生成一个 0.66 MB 的模型 (363× 小于32位 AlexNet), 并具有与 AlexNet 等效的精度。...复杂和简单的旁路连接相比于基础的SqueezeNet结构，准确性得以改善。有趣的是, 简单的旁路使得精确度的提高比复杂的旁路更高。
所以这篇文章就简单地再介绍一下Keras的使用,方便各位入门。 主要包括以下三个内容： 训练CNN并保存训练好的模型。 将CNN用于特征提取，用提取出来的特征训练SVM。...训练CNN并保存训练好的CNN模型 将上一步加载进来的数据分为训练数据（X_train，30000个样本）和验证数据（X_val，12000个样本），构建CNN模型并训练。...（Keras的开发者最近在添加用hdf5保持模型的功能，我试了一下，没用成功，去github发了issue也没人回，估计还没完善，hdf5压缩率会更高，保存下来的文件会更小。）...---- 3.将CNN用于特征提取，用提取出来的特征训练SVM 上一步得到了一个val-accuracy为96.45%的CNN模型，在一些论文中经常会看到用CNN的全连接层的输出作为特征，然后去训练其他分类器...，可以看到，cnn-svm的准确率提高到97.89%： ?
由于不同层中的节点具有不同的接收域，所以很自然地从具有大接收域的层(称为ConvNet中的更高或更高层)预测大对象，并使用具有小接收域的层来预测小对象。...由于不同层中的节点具有不同的接收域，所以很自然地从具有大接收域的层(称为ConvNet中的更高或更高层)预测大目标，并使用具有小接收域的层来预测小目标。...该模型针对ILSVRC cl - loc数据集的分类任务进行了预训练，与随机初始化模型相比，该模型使我们的检测器的精度更高，收敛速度更快。...此外，我们的单模型精度比目前最先进的检测器R-FCN好1%。总之，在两个测试任务中，对于具有特定背景和小对象的类，DSSD都有很大的改进。例如，飞机、船、牛和羊类都有非常特殊的背景。...更好的特征组合可以作为进一步提高DSSD模型精度的工作。我们还尝试在添加和微调DM组件之后对整个网络进行微调，但是我们没有看到任何改进，反而降低了性能。?
独立验证数据集（未用于训练模型）的结果表明，一维CNN模型提供的准确度（R2 = 0.72; nRMSE％= 14）比PLSR（R2 = 0.54; nRMSE％= 19）和GPR（具有R2 = 0.62...基于1D-CNN的特定季节模型显示出明显的差异（测试数据集为14≤nRMSE≤19），而测试数据集的所有季节组合模型的性能仍然更高（nRMSE％= 14）。...全光谱范围模型显示出比特定光谱区域模型（仅VNIR和SWIR）更高的准确性（15.8≤nRMSE≤18.5）。...（a）中显示了具有相应样本大小的PLSR，GPR和ID CNN模型的预测性能（（b）中的放大视图表明了的样本的性能）。每个点上的竖线表示准确性的不确定性（nRMSE％）。 ?...尽管特定季节的模型显示出可变的性能，但与其他模型不同的是，基于1D-CNN的组合模型有潜力以更高的精度概括不同的季节。
精度更高，速度快120%(FPS)，比YOLOX快180%(FPS)，比Dual-Swin-T快1200%(FPS)，比ConvNext快550%(FPS)，比SWIN-L快500%(FPS)。...YOLOv6又快又准的目标检测框架开源啦（附源代码下载） 7月份又出来一个Yolov7，在5 FPS到160 FPS范围内的速度和精度达到了新的高度，并在GPU V100上具有30 FPS或更高的所有已知实时目标检测器中具有最高的精度...YOLOv7-E6目标检测器（56 FPS V100，55.9% AP）比基于Transform的检测器SWINL Cascade-Mask R-CNN（9.2 FPS A100，53.9% AP）的速度和准确度分别高出...15%，AP高了0.4% 在小模型的性能中，与YOLOv4-tiny相比，YOLOv7-Tiny减少了39%的参数量和49%的计算量，但保持相同的AP 在云GPU模型上，YOLOv7模型仍然具有更高的AP...：检测头上再创新，提升精度（附原论文下载） 海康研究院出品：具有场景自适应概念学习的无监督目标检测（附论文下载） 新技术：高效的自监督视觉预训练，局部遮挡再也不用担心！
首先，作者对ViT模型进行了类似的分析，得出了比CNN更强的shape偏差，与人类视觉系统识别形状的能力相当。然而，这种方法会导致自然图像的精度显著下降。...为此，作者从预训练的高shape偏差CNN模型中提取shape信息。而作者的这种蒸馏方法提供了一种平衡，既保持合理的分类精度，又提供比原始ViT模型更好的shape偏差。...作者观察到，在ImageNet上训练的ViT模型比类似参数量的CNN模型表现出更高的shape偏差，例如，具有2200万个参数的DeiT-S比ResNet50表现更好(右图)。...作者观察到，当输入图像的空间结构受到干扰时，DeiT模型比CNN模型保持了更高程度的准确性。...具有类似CNN参数的ViT(例如，DeiT-S)比经过增强训练的ResNet50(Augmix)对图像干扰更加鲁棒。
作者研究了一些专门为移动应用程序设计的ViT，并观察到它们修改了Transformer的架构，或者是围绕CNN和Transformer的组合构建的。...2.1、探索架构 1、Receptive Field Increase CV任务中的一个常见挑战是在没有额外计算成本的情况下处理更高分辨率的图像以获得更好的精度。...使用oViT，具有50%稀疏性的EfficientFormer-L1实现了78%的Top-1精度，而密集型Former-L1的精度为78.9%。...A SHORT SURVEY. 4、推荐阅读 SAM-Med | 英伟达基于SAM提出医学图像标注效率神器 SegNetr来啦 | 超越UNeXit/U-Net/U-Net++/SegNet，精度更高模型更小的...UNet家族 超强Trick | 如何设计一个比Transformer更强的CNN Backbone
该网络在 ImageNet-1k 数据集上实现了 78.4% 的最佳精度，比 MobileNetv3 还要高 3.2%，而且训练方法简单。目前，该论文已被 ICLR 2022 接收。...对于大约 500-600 万的参数，MobileViT 在 ImageNet-1k 数据集上实现了 78.4% 的最佳精度，比 MobileNetv3 还要高 3.2%，而且训练方法简单（MobileViT...这就导致这些网络模型既深又宽。与这些模型不同，MobileViT 使用卷积和 transformer 的方式是，生成的 MobileViT 既具有类似卷积的属性，又同时允许全局处理。...然而在实践中，MobileViT 实际比 ViTs 更高效。...为了证明 MobileViT 对此类应用的有效性，使用公开的 CoreMLTools（2021 年）将预先训练的全精度 MobileViT 模型转换为 CoreML。
▌ 摘要 考虑到对现有的 CCNs 从头开始训练或微调预训练网络都具有一定的局限性，这个研究提出了一种更合适的想法：设计阶段在 CNN 模型的底部增加了两个级联卷积层。...因此，我们引入数据增强的方法，也就是说，从每次训练中选择一些固定尺寸的图像去增强训练数据集，并且尽可能地去获取更高精度的图像。...图3 我们的方法与三种人工设计特征的方法在不同尺寸图像块上的分类精度表现 后处理的鲁棒性分析 有效的图像识别算法不仅能处理原始数据，还应该在后处理数据中具有良好的鲁棒性。...可以看到，我们的模型对于后处理的数据具有更强的鲁棒性。 ? 图4 不同分类方法在后处理数据上的分类精度表现 局部到全局策略的分析 进一步地，我们还分析了局部到全局策略在全尺寸图像上的分类精度表现。...如下表3所示，实验结果表明在全尺寸图像上的模型精度，比在图像块上的模型精度要高，并且采用图像块投票的方式获得的全尺寸分类精度要高于直接在全尺寸上图像得到的分类精度。
它在ImageNet数据集上实现了93.3％的top-5精度，而且比其他的分类模型更快。...Kaiming He等人还证明了16层VGG网络与其深度较小的101层和152层ResNet架构相比具有更高的复杂度，更低的精度。...Fast R-CNN 的优势在于它是一个端到端可训练系统，因此可以避免 R-CNN/SPP-Net 中训练多个网络组合/模块问题。...重复该过程直到达到最大迭代次数或找到合适的候选者。MnasNet的速度几乎比MobileNetv2快两倍，同时具有更高的精度。...这些模型在SSDLite中充当特征检测器，比之前的迭代快35％，同时达到更高的mAP。
神经网络的一个关键特性是它们是通用函数逼近器，这意味着，在很少的假设下，正确配置的神经网络可以将任何数学函数逼近到任意精度水平 （如下图：任何形式的曲线都可以近似为很多条直线的组合；无论多复杂的模型，都可以死用足够数目的线性模型组合获得...例如，1D CNN的滤波器只能在一个方向上滑动（比如从左到右）；这种类型的CNN适用于只有一个空间维度的数据（例如文本或生物序列）。2D CNN对具有两个空间维度的数据进行操作，例如数字图像。...RNN的更高级的长短期记忆或门控重复单位变体在生物学中有许多用途，包括蛋白质结构预测、肽链设计和根据健康记录预测临床诊断。这些更先进的方法通常与CNN结合使用，这可以提高精度。...最近，Transformer模型在生物序列处理相关的务中显示出比RNN更高的准确性，但这些方法（通常使用数千个图形处理单元对数十亿个序列进行训练）是否能够胜过生物信息学中现有的基于比对的序列分析方法，还有待观察...训练神经网络需要大量计算，通常需要具有足够内存的图形处理器 (GPU)或张量处理器 (TPU)，因为这些设备可以提供比使用标准中央处理器 (CPU) 10到100倍的加速。
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