- 原文 | https://ai.googleblog.com/2019/04/morphnet-towards-faster-and-smaller.html 深度神经网络（DNN）在解决图像分类、文本识别和语音转录等实际难题方面显示出卓越的效能。但是，为给定问题设计合适的 DNN 架构依然是一项具有挑战性的任务。考虑到巨大的架构搜索空间，就计算资... 原文 | https://ai.googleblog.com/2019/04/morphnet-towards-faster-and-smaller.html 深度神经网络（DNN）在解决图像分类、文本识别和语音转录等实际难题方面显示出卓越的效能。但是，为给定问题设计合适的 DNN 架构依然是一项具有挑战性的任务。考虑到巨大的架构搜索空间，就计算资...
- GoogLeNetInceptionCNN深度学习卷积神经网络 2014年，GoogLeNet和VGG是当年ImageNet挑战赛(ILSVRC14)的双雄，GoogLeNet获得了第一名、VGG获得了第二名，这两类模型结构的共同特点是层次更深了。VGG继承了LeNet以及AlexNet的一些框架结构（详见 大话CNN经典模型：VGGN... GoogLeNetInceptionCNN深度学习卷积神经网络 2014年，GoogLeNet和VGG是当年ImageNet挑战赛(ILSVRC14)的双雄，GoogLeNet获得了第一名、VGG获得了第二名，这两类模型结构的共同特点是层次更深了。VGG继承了LeNet以及AlexNet的一些框架结构（详见 大话CNN经典模型：VGGN...
- https://github.com/HuiZeng/Image-Adaptive-3DLUT 该文是香港理工大学张磊老师及其学生在图像增强领域的又一颠覆性成果。它将深度学习技术与传统3DLUT图像增强技术结合，得到了一种更灵活、更高效的图像增强技术。所提方法能够以1.66ms的速度对4K分辨率图像进行增强(硬件平台：Titan RTX GP... https://github.com/HuiZeng/Image-Adaptive-3DLUT 该文是香港理工大学张磊老师及其学生在图像增强领域的又一颠覆性成果。它将深度学习技术与传统3DLUT图像增强技术结合，得到了一种更灵活、更高效的图像增强技术。所提方法能够以1.66ms的速度对4K分辨率图像进行增强(硬件平台：Titan RTX GP...
- 机器学习（一）——K-近邻（KNN）算法 最近在看《机器学习实战》这本书，因为自己本身很想深入的了解机器学习算法，加之想学python，就在朋友的推荐之下选择了这本书进行学习。 一 . K-近邻算法（KNN）概述 最简单最初级的分类器是将全部的训练数据所对应... 机器学习（一）——K-近邻（KNN）算法 最近在看《机器学习实战》这本书，因为自己本身很想深入的了解机器学习算法，加之想学python，就在朋友的推荐之下选择了这本书进行学习。 一 . K-近邻算法（KNN）概述 最简单最初级的分类器是将全部的训练数据所对应...
- 1.model size 就是模型的大小，我们一般使用参数量parameter来衡量，注意，它的单位是个。但是由于很多模型参数量太大，所以一般取一个更方便的单位：兆(M) 来衡量。比如ResNet-152的参数量可以达到60 million = 0.0006M。有些时候，model size在实际计算时除了包含参数量以外，还包括网络架构信息和优化器... 1.model size 就是模型的大小，我们一般使用参数量parameter来衡量，注意，它的单位是个。但是由于很多模型参数量太大，所以一般取一个更方便的单位：兆(M) 来衡量。比如ResNet-152的参数量可以达到60 million = 0.0006M。有些时候，model size在实际计算时除了包含参数量以外，还包括网络架构信息和优化器...
- 网络裁剪加速 Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming ICCV2017 https://github.com/liuzhuang13/slimming CNN网络通道裁剪加速 Channel Pruning for Accelerating ... 网络裁剪加速 Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming ICCV2017 https://github.com/liuzhuang13/slimming CNN网络通道裁剪加速 Channel Pruning for Accelerating ...
- 思想 一般化的跟踪问题可以分解成如下几步： 1. 在帧中，在当前位置附近采样，训练一个回归器。这个回归器能计算一个小窗口采样的响应。 2. 在帧中，在前一帧位置附近采样，用前述回归器判断每个采样的响应。 3. 响应最强的采样作为本帧位置。 循环矩阵表示图像块 在图像中，循环位移操作可以用来近似采样窗口的位移。 训练时，围绕着当前位置进行的一系列位移采样可以用二维... 思想 一般化的跟踪问题可以分解成如下几步： 1. 在帧中，在当前位置附近采样，训练一个回归器。这个回归器能计算一个小窗口采样的响应。 2. 在帧中，在前一帧位置附近采样，用前述回归器判断每个采样的响应。 3. 响应最强的采样作为本帧位置。 循环矩阵表示图像块 在图像中，循环位移操作可以用来近似采样窗口的位移。 训练时，围绕着当前位置进行的一系列位移采样可以用二维...
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华为云码道 × 仓颉编程：工程化AI编码探索2026/05/27 周三 19:00-21:00
刘俊杰-华为云仓颉语言专家/李炎-华为云码道技术专家/王智鹏-OpenCangjie开源社区发起人
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