深度学习-ConvNet-SENet
本篇主要记录一下2017年ILSVR竞赛的冠军-SENet,这是一种网络的block结构,可以有效的结合到InceptionNet,Resnet中。 Block结构 网络结构如上图所示,图中参数解释: $F{tr}$--标准卷积操作…
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本篇主要记录一下2017年ILSVR竞赛的冠军-SENet,这是一种网络的block结构,可以有效的结合到InceptionNet,Resnet中。 Block结构 网络结构如上图所示,图中参数解释: $F{tr}$--标准卷积操作…
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本篇主要分析轻量化Conv-ShuffleNet ShuffleNetV1 ShuffleNet是$2017$年由Facebook提出的,它的主要竞争对手是Google提出的MobilenetV1,上图作者在论文中与MobileNetV1在ImageNet的的对比。 Overview…
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上图为不同模型的参数量和模型ACC曲线,可以看到和EfficientNet对比的网络包含ResNet,SENet,GPipe,Inception,NASNet,DenseNet等目前的主流网络,并且处于领先位置。 Overview 开篇明义,整篇论文一直围绕着下面这张图在进行的 Flops-Acc曲线…
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本篇主要对目前流行的移动端轻量化网络MobileNet进行分析。 最近一段时间由于工作需要,想要将服务端的模型迁移到移动端,突然发现一个尴尬的现实,服务端的大模型在移动端是很难跑起来的。随着5G技术的到来,端上设备越来越强悍,将模型做到移动端是一个很显然的大趋势。目前的移动端模型 (…
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本篇详细说明了OCR的应用,技术实现,当前相关进展等,不定时补充更新。 本篇博客最初想写成一本掘金小册,可是掘金的那边看了我的提纲说太难了,应该没什么受众,额......,那我就自己写一下记录下来,不会太讲究斟词酌句了,希望见谅。…
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本文主要对常用的文本检测模型算法进行总结及分析,有的模型笔者切实run过,有的是通过论文及相关代码的分析,如有错误,请不吝指正。 一下进行各个模型的详细解析 CTPN 详解 代码链接:https://github.com/xiaofengShi/CHINESE-OCR…
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本篇涉及使用深度学习的方法实现字符识别的任务,该任务与计算机视觉领域内的图像描述任务(ImageCaption)相似,对于图像描述任务,输入为图像,输出为对该图像的描述;而对于OCR任务,输入的图像为包含文字或字符的图片,而输出为这张图片中的文字或字符。…
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本篇主要分析CV领域的主要代表性CNN网络结构,这些网络结构一般是在图像识别的任务上开发设计的,并迁移应用到其他的计算机视觉任务上。 对于计算机视觉而言,从简单到复杂一般包括: 图像识别 目标检测 图像分割 图像翻译/描述…
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目标检测为计算机视觉领域内的相关任务,输入一张图片,输出图片中物体所在位置及物体的名称。是一个典型的多任务模型。 深度学习目标检测技术近年来发展迅速并且取得的成果相当棒,从最早的RCNN到Fast,Faster再到后来的SSD,YOLO等相关算法,不同的算法在目标检测识别正确率和运行速度之间在不算提升。…
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