- 11年it研发经验，从一个会计转行为算法工程师，学过C#，c++，java，android，php，go，js，python，CNN神经网络，四千多篇博文，三千多篇原创，只为与你分享，共同成长，一起进步，关注我，给你分享更多干货知识! 本文收集记录了精度最好的mobilefacenet系列开源网络。 https://github.com/leondgars... 11年it研发经验，从一个会计转行为算法工程师，学过C#，c++，java，android，php，go，js，python，CNN神经网络，四千多篇博文，三千多篇原创，只为与你分享，共同成长，一起进步，关注我，给你分享更多干货知识! 本文收集记录了精度最好的mobilefacenet系列开源网络。 https://github.com/leondgars...
- 转自公众号 CVer https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUxNjcxMjQxNg==&mid=2247500510&idx=2&sn=fe7bda4b7 转自公众号 CVer https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUxNjcxMjQxNg==&mid=2247500510&idx=2&sn=fe7bda4b7
- code128c https://github.com/damiandennis/code128cgen/blob/master/code128cgen/__init__.py code128a: https://github.com/damiandennis/code128agen/blob/master/code128agen/__init__.py 上面两个的编... code128c https://github.com/damiandennis/code128cgen/blob/master/code128cgen/__init__.py code128a: https://github.com/damiandennis/code128agen/blob/master/code128agen/__init__.py 上面两个的编...
- 1.CSRnet网络结构 CSRnet网络模型主要分为前端和后端网络，采用剔除了全连接层的VGG-16作为CSRnet的前端网络，输出图像的大小为原始输入图像的1/8。卷积层的数量增加会导致输出的图像变小，从而增加生成密度图的难度。所以本文采用空洞卷积神经网络作为后端网络，在保持分辨率的同时扩大感知域， 生成高质量的人群分布密度图。 1.CSRnet网络结构 CSRnet网络模型主要分为前端和后端网络，采用剔除了全连接层的VGG-16作为CSRnet的前端网络，输出图像的大小为原始输入图像的1/8。卷积层的数量增加会导致输出的图像变小，从而增加生成密度图的难度。所以本文采用空洞卷积神经网络作为后端网络，在保持分辨率的同时扩大感知域， 生成高质量的人群分布密度图。
- 现在用的这个： net = load_model(net, args.trained_model, args.cpu) for name, param in net.named_parameters(): print(param.size(),name, &nb... 现在用的这个： net = load_model(net, args.trained_model, args.cpu) for name, param in net.named_parameters(): print(param.size(),name, &nb...
- 网络清单，网址： 在下面： https://github.com/osmr/imgclsmob/tree/master/pytorch 大网络：DLA-X-60 小网络：ProxylessNAS GPU batch_size 60 ，ProxylessNAS Mobile Mobile更占资源 batch_size 50 https://github.co... 网络清单，网址： 在下面： https://github.com/osmr/imgclsmob/tree/master/pytorch 大网络：DLA-X-60 小网络：ProxylessNAS GPU batch_size 60 ，ProxylessNAS Mobile Mobile更占资源 batch_size 50 https://github.co...
- 这个网络会用到： https://github.com/tgisaturday/S3FD_ATSS_SAPD 1070 640 b:4 3ms 多了就内存溢出，vgg16没有比较特殊的网络结构，gpu占用很硬核 import time import torchfrom torch import nn class S3FDNet(nn.Module): def __... 这个网络会用到： https://github.com/tgisaturday/S3FD_ATSS_SAPD 1070 640 b:4 3ms 多了就内存溢出，vgg16没有比较特殊的网络结构，gpu占用很硬核 import time import torchfrom torch import nn class S3FDNet(nn.Module): def __...
- BiSeNet 有attention层 有Fusion层 据说能到105帧率 核心网络resne18 两年前的，不是这个 https://github.com/zllrunning/face-parsing.PyTorch/blob/814d8547319552088b08cf7890e34a738da3e380/model.py 核心网络res... BiSeNet 有attention层 有Fusion层 据说能到105帧率 核心网络resne18 两年前的，不是这个 https://github.com/zllrunning/face-parsing.PyTorch/blob/814d8547319552088b08cf7890e34a738da3e380/model.py 核心网络res...
- code：https://github.com/hszhao/SAN 它有后接线性映射以及非线性函数达成(即BatchNorm+ReLU)。 常规卷积通过固定核进行特征聚合，即全图权值共享，不会随特征内容而自适应变化，同时参数量会随着聚合特征数量增加而增加。鉴于此，作者提出几种特征聚合机制并构建了一个高性能图像识别框架(它交... code：https://github.com/hszhao/SAN 它有后接线性映射以及非线性函数达成(即BatchNorm+ReLU)。 常规卷积通过固定核进行特征聚合，即全图权值共享，不会随特征内容而自适应变化，同时参数量会随着聚合特征数量增加而增加。鉴于此，作者提出几种特征聚合机制并构建了一个高性能图像识别框架(它交...
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- 这么做的原因是： 设我们有一个网络：192.168.0.0/24（即子网掩码的前24位为1，255.255.255.0），我们需要两个子网，那么按照RFC950，应该使用/26而不是/25，得到两个可以使用的子网192.168.0.64和192.168.0.128 对于192.168.0.0/24，网络地址是192.168.0.0，广播地址是192.168.0... 这么做的原因是： 设我们有一个网络：192.168.0.0/24（即子网掩码的前24位为1，255.255.255.0），我们需要两个子网，那么按照RFC950，应该使用/26而不是/25，得到两个可以使用的子网192.168.0.64和192.168.0.128 对于192.168.0.0/24，网络地址是192.168.0.0，广播地址是192.168.0...
- AttaNet 语义分割，attanet，AAAI2021 Code：https://github.com/songqi-github/AttaNet 论文：https://arxiv.org/abs/2103.05930 AttaNet主要由两个模块组成:条状注意力模块(SAM)和注意力融合模块(AFM)。对低精度分割任务图像的观察得出，... AttaNet 语义分割，attanet，AAAI2021 Code：https://github.com/songqi-github/AttaNet 论文：https://arxiv.org/abs/2103.05930 AttaNet主要由两个模块组成:条状注意力模块(SAM)和注意力融合模块(AFM)。对低精度分割任务图像的观察得出，...
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- 模型21m，人体检测 Lite-HRNet paper: https://arxiv.org/abs/2104.06403 code: https://github.com/HRNet/Lite-HRNet 本文是MSRA的研究员针对HRNet的轻量化设计，已被CVPR2021接收。从HRNet与轻量化网络ShuffleNet的组合出发，... 模型21m，人体检测 Lite-HRNet paper: https://arxiv.org/abs/2104.06403 code: https://github.com/HRNet/Lite-HRNet 本文是MSRA的研究员针对HRNet的轻量化设计，已被CVPR2021接收。从HRNet与轻量化网络ShuffleNet的组合出发，...
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