scaling 第13页

论文阅读|一阶段的目标检测器EfficientDet

yanghaoplus·2023-01-11 07:19

FLIP：随机屏蔽大部分图像块来扩展CLIP

ScalingLanguage-ImagePre-trainingviaMasking原文：https://arxiv.org/abs/2212.00794作者：YanghaoLi,HaoqiFan,RonghangHu

Valar_Morghulis·2023-01-10 13:46

Batch normalization

Batchnormalization为什么我们需要对特征做featurescaling？一句话解释就是为了让我们求解loss最低值的过程中更加的平稳和缓，容易收敛。

weixin_30437847·2023-01-10 07:40

人群计数cvpr2020注意力机制：Attention Scaling for Crowd Counting

Pikunikku·2023-01-10 06:47

OpenStack 企业私有云的若干需求（1）：Nova 虚机支持 GPU

本系列会介绍OpenStack企业私有云的几个需求：自动扩展（Auto-scaling）支持多租户和租户隔离（multi-tenancyandtenancyisolation）混合云（Hybridcloud

陈晨luminous·2023-01-09 22:51

在复杂网络上应用机器学习方法的一般步骤

（Gatherthevector-baseddatasetandpreprocessitaccordingly）数据的预处理一般包括：属性转换（attributetransformation）：缩放（scaling

麦地与诗人·2023-01-09 08:55

ConvNets

ConvNeXtV2的新模型，它显著提高了纯ConvNet在各种识别基准上的性能1ConvNeXtV2：使用MAE协同设计和扩展ConvNets论文名称：ConvNeXtV2:Co-designingandScalingConvNetswithMaskedAutoencoders

whaosoft143·2023-01-06 21:12

报错Attribute Qt::AA_EnableHighDpiScaling must be set before QCoreApplication is created.

一、问题描述：AttributeQt::AA_EnableHighDpiScalingmustbesetbeforeQCoreApplicationiscreated.AttributeQt::AA_EnableHighDpiScalingmustbesetbeforeQCoreApplicationiscreated

Bolero_L·2023-01-06 18:56

Swin Transformer V2 的改进和源码分析

SwinTransformerV2论文地址SwinTransformerV2源码地址对SwinTransformer还不太熟悉的可以先移步到我的SwinTransformer源码分析就如论文标题SwinTransformerV2:ScalingUpCapacityandResolution

那时那月那人·2023-01-06 11:58

ConvNeXt V2学习笔记

ConvNeXtV2学习笔记ConvNeXtV2:Co-designingandScalingConvNetswithMaskedAutoencodersAbstract在改进的架构和更好的表示学习框架的推动下

麻花地·2023-01-06 07:00

ESP 常用的低功耗配置选项解析

通过DFS（dynamicfrequencyscaling，动态调频）可以让系统自动切换工作频率，达到功耗和性能间的平衡。

25March·2023-01-05 23:12

【模型剪枝】|Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming

作用对象：BN层（和不重要的通道）作用方式：imposessparsity-inducedregularizationonthescalingfactors（比例因子）通过对批量归一化（BN）层中的缩放因子强加

rrr2·2023-01-05 09:51

可逆图像缩放 ECCV 2020 ：Invertible Image Rescaling

InvertibleImageRescalinghttps://arxiv.org/pdf/2005.05650.pdfhttps://arxiv.org/pdf/2005.05650.pdfhttps

Phoenixtree_DongZhao·2023-01-04 08:02

ICCV 2021 | 兼顾图像超分辨率、图像再缩放，ETH提出新型统一框架HCFlow，已开源

近年来，归一化流（NormalizingFlow）模型在图像超分辨率（imageSR）[SRFlow,ECCV2020]和图像再缩放（imagerescaling）[IR

AI从入门到实践·2023-01-04 08:31

ECCV2020oral 可逆的图像变换 Invertible Image Rescaling

文章地址：https://arxiv.org/pdf/2005.05650.pdf代码:https://github.com/pkuxmq/Invertible-Image-Rescaling相关解读：

芝麻开花666·2023-01-04 08:01

Invertible Image Rescaling 可逆图像缩放：完美恢复降采样后的高清图片（ECCV 2020 Oral ）

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2005.05650.pdf开源代码：https://github.com/pkuxmq/Invertible-Image-Rescaling（即将开源

nefetaria·2023-01-04 08:00

IRN: Invertible Image Rescaling实验验证

IRN：InvertibleImageRescaling实验验证paper，codeECCV2020，可逆神经网络，将HR经小波变换分解为低频分量和高频分量作为网络的输入，网络生成潜在分布和多个LR图像

ytao_wang·2023-01-04 08:00

fp16和fp32

如图：此过程中的技术：1）Lossscaling：会存在很多梯度在FP16表达范围外，我们为了让其

hi我是大嘴巴·2023-01-03 22:52

sklearn-逻辑回归

linear_model.LogisticRegressionclasssklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty=’l2’,dual=False,tol=0.0001,C=1.0,fit_intercept=True,intercept_scaling

CHEN的小喵·2023-01-02 12:44

为什么是深度神经网络而不是宽度神经网络？增加神经网络的深度相比于增加宽度有哪些优点？

Bengio和LeCun等人的论文《ScalinglearningalgorithmstowardsAI》中提到，如果一个深层结构能够刚刚好解决问题，那么就不可能用一个更浅的同样紧凑的结构来解决，因此要解决复杂的问题

KeEN丶X·2023-01-02 07:03

小结：归一化Normalization（持续更新）

目录0归一化（N）0.1定义0.2标准化0.3中心化特征缩放Rescalin/min-maxscaling/min-maxnormalization/normalizationMeannormalizationZ-scorenormalization

liz_lee·2022-12-31 12:58

【AI实战】最全 TensorFlow 官方模型：计算机视觉、自然语言处理

ModelReference(Paper)ResNetDeepResidualLearningforImageRecognitionResNet-RSRevisitingResNets:ImprovedTrainingandScalingStrategiesEfficientNetEfficientNet

szZack·2022-12-31 10:15

PaLM：大模型的规模探索

原文：PaLM：ScalingLanguageModelingwithPathways作者：∗AakankshaChowdherySharanNarangJacobDevlinMaartenBosma（

u013250861·2022-12-31 08:02

多维尺度MDS案例分析

多维尺度（multidimensionalscaling,MDS），是一种将研究对象之间距离或者不相似度的直观展示，较为典型的研究对象是地理位置，当然也可以是观点、颜色等任意各类实体或抽象概念，比如茶的口味不相似情况

spssau·2022-12-30 19:19

pca python sklearn_Python sklearn.decomposition 模块，KernelPCA() 实例源码 - 编程字典

init__(self,data,input_dimensionality,output_dimensionality,kernel_type='rbf',degree=2,sigma=0,kernel_scaling

蔓誅裟華·2022-12-30 04:00

ECCV2020超分辨率方向论文整理笔记

ECCV2020超分方向有24篇，涉及图像超分辨率的有8篇，本文只介绍其中的6篇，还有一篇是研究图像放大但也涉及图像超分方向(InvertibleImageRescaling)，

ytao_wang·2022-12-29 17:08

论文阅读：Spatial Transformer Networks

2.1LocalisationNetwork2.2ParameterisedSamplingGrid3模型效果参考资料1概述CNN的机理使得CNN在处理图像时可以做到transitioninvariant，却没法做到scalinginvariant

zjuPeco·2022-12-29 15:32

2.Spatial Transformer Layer（李宏毅）

1.1简介CNN并不存在几个特性：1.Scaling的特性，filtersize尺寸固定的情况下，大只狗与小只狗的形状并没有办法自动缩放辨识。

千里足行，始于足下·2022-12-29 15:00

李宏毅机器学习（四）Spatial Transformer Layer

前情提要CNNisnotinvarianttoscalingandrotation；CNN对缩放和旋转不是不变的；也就是说CNN是变化的，不具有旋转和缩放不变性；因为如果你将某个小狗缩放到一张图片的小部分或者是将

追赶早晨·2022-12-29 15:25

【深度学习】03-04-Spatial Transformer Layer（选修）-李宏毅老师21&22深度学习课程笔记

1卷积2池化CNN并不是完全transitioninvariantCNN有不完全transitioninvariant无scalinginvariant无rotationinvariantSpatialTransformerLayerSTL

暖焱·2022-12-29 15:21

深度学习归一化

2归一化的方法2.1线性函数归一化（Min-MaxScaling）线性函数归一化（Min-MaxScaling），它对原始数据进行线性变换，使结果映射到[

李晋益·2022-12-28 22:38

深度学习——以花朵识别为例，分析构造神经网络时用到的各个类构造函数（Dense、Conv2D、Flatten等）

layers.MaxPooling2Dlayers.AveragePooling2D参数说明总结layers.Dropout参数说明总结layers.Flattenlayers.Dense参数说明总结layers.Rescaling

尘心平·2022-12-28 07:19

pytorch实现Parnet猫狗识别

目录前言1.Introduction（介绍）2.RelatedWork（相关工作）2.1Analyzingimportanceofdepth（分析网络深度的重要性）2.2ScalingDNNs（深度神经网络的尺寸

Haohao+++·2022-12-28 06:31

【强化学习纲要】4 价值函数近似

【强化学习纲要】4价值函数近似4.1价值函数近似基本原理4.1.1Introduction:ScalingupRL4.1.2梯度下降法4.1.3线性价值函数近似4.2价值函数近似forprediction4.2.1IncrementalVFA

Wwwilling·2022-12-28 01:28

人工智能导论知识点归纳六

ConvolutionalNeuralnetworks卷积神经网络neuron神经元Subsampling下采样Convolution卷积Maxpooling最大磁化flatten扁平化Feedforward正反馈scaling

海盐_焦糖·2022-12-27 08:19

2021-08-19

P6梯度下降学习率featurescalingGD的限制P5误差误差的来源来源于两方面：BiasandVarianceBias它是f*与f^之间的差距bias大是underfitting（训练的就不好）

z7mysun·2022-12-26 15:45

[论文笔记] YOLOv7 阅读笔记

Trainablebag-of-freebiessetsnewstate-of-the-artforreal-timeobjectdetectors（Arxiv2022）动机解决方案模型架构优化Extendedefficientlayeraggregationnetworks（扩展的高效层聚合网络）Modelscaling

吉他A梦·2022-12-26 14:41

python之穿越火线游戏代码_python开发的小球完全弹性碰撞游戏代码

轴速度：Vay圆心：B(x2,y2)半径：RX轴速度：VbxY轴速度：Vby}碰撞的条件是：1.两个小球的圆心距离不大于两小球半径之和(r+R)，即：{(x2-x1)^2+(y2-y1)^2self.scaling_right

weixin_39854867·2022-12-25 11:16

CNN卷积神经网络之Inception-v4,Inception-ResNet

Inception-ResNet前言网络主干结构1.Inceptionv42.Inception-ResNet(1)Inception-ResNetv1(2)Inception-ResNetv23.残差模块的scaling

球场书生·2022-12-24 16:21

【论文阅读总结】inception v4与Inception-ResNet总结

Residualconnections对学习的影响1.摘要2.引言3.文献综述4.体系结构的选择4.1PureInception4.2ResidualInceptionBlocks【残差Inception块】4.3ScalingoftheResiduals

荼靡，·2022-12-24 16:18

【云服务器 ECS 实战】一文掌握弹性伸缩服务原理及配置方法

1.弹性伸缩概述2.实现模式3.基于GRE实现VPC的互联4.弹性伸缩服务的配置使用4.1创建伸缩组4.2伸缩配置4.3创建伸缩规则1.弹性伸缩概述弹性伸缩（AutoScaling）就是自动为我们调整弹性计算资源大小

敬之·2022-12-24 13:48

#今日论文推荐#卷积核扩大到51x51，新型CNN架构SLaK反击Transformer

当你看到neuralnetworkscaling这个词的时候你能想到什么？先不要看下文，把你想到的东西记下来。说不定这个简单的brainstorm能让你找到绝妙的idea。我想大多数人想到的应该

wwwsxn·2022-12-23 13:28

卷积核扩大到51x51，新型CNN架构SLaK反击Transformer

当你看到neuralnetworkscaling这个词的时候你能想到什么？先不要看下文，把你想到的东西记下来。说不定这个简单的brainstorm能让你找到绝妙的idea。

PaperWeekly·2022-12-23 13:55

卷积核大到51x51！SLaK：一种CNN主干新网络

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达点击进入—>CV微信技术交流群转载自：集智书童MoreConvNetsinthe2020s:ScalingupKernelsBeyond51

Amusi（CVer）·2022-12-23 13:54

MORE CONVNETS IN THE 2020S: SCALING UP KER- NELS BEYOND 51 × 51 USING SPARSITY

https://arxiv.org/pdf/2207.03620.pdfcode:https://github.com/VITA-Group/SLaKlinkMORECONVNETSINTHE2020S:SCALINGUPKER-NELSBEYOND51

小小小~·2022-12-23 13:52

Fabric.js 元素中心缩放

如下图所示：如果想将默认缩放操作设置为“中心缩放”，只需将centeredScaling属性设置为true即可。

·2022-12-22 23:59

PointNeXt: Revisiting PointNet++ with ImprovedTraining and Scaling Strategies

PointNeXt:RevisitingPointNet++withImprovedTrainingandScalingStrategiesAbstractPointNet++是理解点云最有影响力的神经架构之一

Torres_9_cfc·2022-12-22 15:26

Parti 水记

Parti水记《ScalingAutoregressiveModelsforContent-RichText-to-ImageGeneration》主页：https://parti.research.google

fishslot·2022-12-22 12:59

Sklearn参数详解—LR模型

sklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty='l2',dual=False,tol=0.0001,C=1.0,fit_intercept=True,intercept_scaling

Sciengineerv·2022-12-21 18:04

【论文阅读笔记】Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming

论文地址：NetworkSlimming论文总结本文提出了一种channel-level的裁剪方案，可以通过稀疏化尺度因子（BN层的scalingfactor）来裁掉“不重要”的channel。

时光机ﾟ·2022-12-21 14:15

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