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卷积神经网络中的Winograd快速卷积算法

| 博客园 | CSDN 写在前面 随便翻一翻流行的推理框架(加速器),如NCNN、NNPACK等,可以看到,对于卷积层,大家不约而同地采用了Winograd快速卷积算法,该算法出自CVPR 2016...此时,Winograd算法的乘法次数为16(上图4×4),而直接卷积的乘法次数为36,降低了2.25倍的乘法计算复杂度。...第二个问题,3维卷积,相当于逐层做2维卷积,然后将每层对应位置的结果相加,下面我们会看到多个卷积核时更巧妙的做法。 这里直接贴上论文中的算法流程: ?...总结 Winograd算法通过减少乘法次数来实现提速,但是加法的数量会相应增加,同时需要额外存储transform矩阵,随着卷积核和tile的尺寸增大,就需要考虑加法和存储的代价,所以一般Winograd...就卷积而言,Winograd算法和FFT类似,都是先通过线性变换将input和filter映射到新的空间,在那个空间里简单运算后,再映射回原空间。

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通过反射方式无法获取对象属性

1.父类定义的属性列表,全部为public类型 2.子类中未定义新的属性,所有属性都继承自父类 3.在计算签名时传递的是子类对象,子类对象使用反射方式调用getDeclaredFields()方法无法获取到从父类继承的属性...原因追溯 通过反射方法getDeclaredFields()获取到的仅仅是在类自身中定义的属性,包括public、protected、和private属性,但不包括任何继承的属性(即使继承的属性为public...类型也不能获取到)。...public属性(注意:只能获取到从父类继承的所有public属性,其他非public属性是无法获取到的)。...// 从父类获取到所有public属性,输出:3 Field[] fields = reflect.getClass().getFields(); System.out.println(fields.length

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victoriaMetrics无法获取抓取target的问题

victoriaMetrics无法获取抓取target的问题 问题描述 最近在新环境中部署了一个服务,其暴露的指标路径为:10299/metrics,配置文件如下(名称字段有修改): apiVersion...注:vmservicescrape资源格式不正确可能会导致vmagent无法加载配置,可以通过第5点检测到 确保vmagent中允许发现该命名空间中的target 在vmagent的UI界面执行reload...,查看vmagent的日志是否有相关错误提示 经过排查发现上述方式均无法解决问题,更奇怪的是在vmagent的api/v1/targets中无法找到该target,说明vmagent压根没有发现该服务,...scrape_timeout__"] = swc.scrapeTimeout.String() ... } 继续跟踪代码,可以看到该标签是通过sc.KubernetesSDConfigs[i].MustStart获取到的...: - containerPort: 8080 protocol: TCP 总结 kubernetes_sd_configs方式其实就是通过listwatch的方式获取对应

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MASA DCN(可变形卷积) 算法笔记

算法原理 2.1 可变形卷积示意图 下面的Figure2展示了可变形卷积的示意图: ?...假设输入的特征图宽高分别为 , ,下面那部分的卷积核尺寸是 和 ,那么上面那部分卷积层的卷积核数量应该是 ,其中 代表 , 两个方向的offset。...2.2 普通卷积和可变形卷积的差异 下面的Figure5形象的展示了普通的卷积和可变形卷积的差异: ?...常规卷积和可变形卷积的差异 图中以两个 卷积为例,可以看到对于普通卷积来说,卷积操作的位置都是固定的。...可变形PSROI Pooling的示意图 PSROI Pooling是R-FCN中提出来,文章见目标检测算法之NIPS 2016 R-FCN(来自微软何凯明团队) 。这里仍然分成上下两部分。

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