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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深度学习-ConvNet-Shufflenet
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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深度学习-ConvNet-EfficientNet
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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深度学习-ConvNet-MobileNetV1-V3
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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深度学习-TextDetection
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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深度学习-OCR_Overview
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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深度学习-计算机视觉CNN
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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