今天来学习一下这篇ECCV 2018的网络PFPNet，它借鉴了SPP的思想并通过MSCA（多尺度语义融合）模块来进行特征融合，进而提出了PFPNet来提升目标...
深度学习在移动端的应用是越来越广泛，由于移动端的运算力与服务器相比还是有差距，所以在移动端部署深度学习模型的难点就在于如何保证模型效果的同时，运行效率也有保证。
这是OpenCV图像处理算法朴素实现专栏的第17篇文章。今天为大家带来一篇之前看到的用于单幅图像去雾的算法，作者来自清华大学，论文原文见附录。
在深度学习算法优化系列十八 | TensorRT Mnist数字识别使用示例 中主要是用TensorRT提供的NvCaffeParser来将Caffe中的mod...
上周六解读了Google Brain在2019年的大作EfficientNet，可以在这个链接找到：卷积神经网络学习路线（二十二）| Google Brain ...
今天要干什么？在一张图片上通过传统算法来检测矩形。为了防止你无聊，先上一组对比图片。
该文章C++复现代码：https://github.com/Ldpe2G/ArmNeonOptimization/tree/master/ConstantTim...
最近一段时间做比较多移动端开发相关的工作，以前在PC上写代码的时候对于性能没有过多的思考和感觉。但是在移动端上写代码明显能察觉到一段代码写的好不好，对于在移动端...
众所周知，在传统的图像边缘检测算法中，最常用的一种算法是利用Sobel算子完成的。Sobel算子一共有个，一个是检测水平边缘的算子，另一个是检测垂直边缘的算子。
接着昨天手动构造Sobel算子实现检测，今天来讲讲如何手动实现Canny边缘检测。由于要实现这个算法的需要的先验知识比较多，所以在学习这个算法的实现之前我们先来...
今天我将以GoogleNet为例来展示如何在TensorRT中实现细粒度的Profiling并且顺带介绍一下TensorRT的16Bit推理。
其实之前对图像去雾也没有什么深入的理解，只是了解，实现过一些传统的图像去雾方法而已。个人感觉，在CNN模型大流行的今天，已经有很多人忽略了传统算法的发展，以至于...
上一节对TensorRT做了介绍，然后科普了TensorRT优化方式以及讲解在Windows下如何安装TensorRT6.0，最后还介绍了如何编译一个官方给出的...
在深度学习中，卷积的目的是从输入中提取有用的特征。在图像处理中，卷积滤波器的选择范围非常广，每种类型的滤波器（比如Sobel算子、Canny算子等）都有助于从输...
刚开始看到这篇论文的时候，我就很感兴趣想去复现一把看看效果。这篇论文是今年 CVPR oral 且不是深度学习方向的，其核心贡献点就是：不管原来的滤波器保不保边...
由于前期OpenVINO的分享已经基本做完了，笔者也可以成功的在CPU和Intel神经棒上完整的部署一些工作了，因此开始来学习TensorRT啦。先声明一下我使...
这个工具的主要功能是一个统一的量化工具。通常，此方法支持任意Bit(>=2)来表示权重和激活值。在量化过程中，会根据预先定义的硬件目标将FakeQuantize...
今天为大家科普一篇ECCV 2018的一篇目标检测网络RFBNet，论文全名为：Receptive Field Block Net for Accurate a...
Batch_Size（批尺寸）是机器学习中一个重要参数，涉及诸多矛盾，下面逐一展开。
计算机视觉（computer vision）中的注意力机制（attention）的基本思想就是想让系统学会注意力——能够忽略无关信息而关注重点信息。
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