建站知识/2024/11/8 2:47:23

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深度剖析 | SN 可微分学习的自适配归一化 (Switchable Normalization)

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补充：NIPS 2018 | MIT新研究参透批归一化原理 根据最新的研究，BN层的成功和协方差什么的没有关联！证明这种层输入分布稳定性与 BatchNorm 的成功几乎没有关系。相反，我们发现 BatchNorm 会对训练过程产生更重要的影响&#xff1a…
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android工程rsc文件夹,【MTK】Run-time Switchable Configuration机制

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编译阶段以某种方式将不同硬件的配置信息写入Image 配置信息一般包含Property列表/APK/... 具体流程请参考下一章节的介绍 LK(little kernel)通过 eFuse/GPIO等硬件讯息获取当前应该是用哪套配置，并通过Command Line的方式传给init. 这个步骤需要客户参考 DCC3209223 并根据自…
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DetectoRS: Detecting Objects with Recursive Feature Pyramid and Switchable Atrous Convolution论文学习

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Abstract 很多的目标检测器通过 looking and thinking twice 的方式实现了惊人的表现。本文作者针对目标检测主干网络的设计，研究了该机制。在宏观层面，作者提出了递归特征金字塔，将来自FPN的额外的反馈连接加入到自下而上的主干层。在微观层…
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原文：https://blog.csdn.net/qq_41997920/article/details/89945972 1.综述 在入门深度学习时就深度学习中的一些概念做了一些介绍，但随着学习的不断深入，一些网络优化的技巧越来越多，才发现之前的理解的不够深入。在这里有对BN的…
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论文导读：DetectoRS： Detecting Objects with Recursive Feature Pyramid and Switchable Atrous Convolution

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论文导读：DetectoRS： Detecting Objects with Recursive Feature Pyramid and Switchable Atrous Convolution Abstract 许多现在的目标检测方法通过两次寻找搜索展示卓越的性能，这篇文章的主要原理是在 目标检测的backbone设计上。在宏观层…
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【论文笔记】：DetectoRS: Detecting Objects with Recursive Feature Pyramid and Switchable Atrous Convolution

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&Title DetectoRS: Detecting Objects with Recursive Feature Pyramid and Switchable Atrous Convolution代码&Summary 许多现代的物体检测器通过使用两次观察和思考的机制展示了出色的性能。 在本文中，我们探索了用于目标检测的主干设计中的这种机制。 ’ 在宏级别…
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论文阅读：DetectoRS: Detecting Objects with Recursive Feature Pyramid and Switchable Atrous Convolution

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从IBN-Net到Switchable Whitening：在不变性与判别力之间权衡

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提升模型跨场景的泛化能力是实际应用不可避免的问题。本文介绍了我们的两个工作对此进行的探索，分别收录于 ECCV 2018 和 ICCV 2019。本文侧重讲述工作背后的思路，希望对读者有所启示。 作者丨潘新钢 学校丨香港中文大学博士生 研究方向丨计算机视觉 提升模型对于图像外观变化…
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DetectoRS: Detecting Objects with Recursive Feature Pyramid and Switchable Atrous Convolution 论文笔记

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前言 本文分别从宏观和微观角度对目标检测模型的backbone进行设计，进而提出DetectorRS， 在宏观上，提出递归特征金字塔（Recursive Feature Pyramid，RFP），它是在FPN的基础上建立的，通过将FPN中额外的反馈连接整合到自底向上的backbone中，以构成RFP，如下图所示，图中的…
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DetectoRS: Detecting Objects with Recursive Feature Pyramid and Switchable Atrous Convolution

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论文地址：https://arxiv.org/pdf/2006.02334v1.pdf 代码地址：https://github.com/joe-siyuan-qiao/DetectoRS 在宏观层面上，作者提出的递归特征金字塔 (RFP)建立在特征金字塔网络(FPN)之上，将FPN层的额外反馈连接合并到自底向上…
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Switchable Normalization BN 会对训练过程产生更重要的影响：它使优化解空间更加平滑了，这种平滑使梯度更具有可预测性和稳定性，从而使训练过程更快。 Minibatch 对 BN的影响最大，因为BN的均值和方差是在minibatch上统计的&#…
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