GhostNet: More Features from Cheap Operations . Introduction 在训练有素的深度神经网络的特征图中，丰富甚至冗余的信息常常保证了对输入数据的全面理解。例如，图 展示了由ResNet 生成的输入图像的一些特征映射，并且存在许多相似的特征映射对，就像彼此的幽灵一样。特征图中的冗余度是深度神经网络成功的重要特征。我们并没有避免冗余的特性映射，而 ...
2020-03-17 18:20 1 1656 推荐指数：
2015 Aggregating Deep Convolutional Features for Image Retrieval Abstract 最近的一些研究表明，由深度卷积神经网络产生的图像描述符为图像分类和检索问题提供了最先 ...
intractable棘手的，难处理的 posterior distributions后验分布 directed probabilistic有向概率 appro ...
Disentangling by Factorising 我们定义和解决了从变量的独立因素生成的数据的解耦表征的无监督学习问题。我们提出了FactorVAE方法，通过鼓励表征的分布因素化且在维度上独立来解耦。我们展示 ...
Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 深度神经网络中用于视觉识别的空间金字塔池化 ...
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 1、动机 anchor free 和 proposal free anchor-based的弊病在于： ①模型计算量上，一 ...
先附上论文链接 https://pdos.csail.mit.edu/6.824/papers/raft-extended.pdf 最近在自学MIT的6.824分布式课程，找到两个比较好的github：MIT课程《Distributed Systems 》学习和翻译 和 https ...
Fast RCNN建立在以前使用深度卷积网络有效分类目标proposals的工作的基础上。使用了几个创新点来改善训练和测试的速度，同时还能增加检测的精确度。Fast RCNN训练VGG16网络的速度是 ...
GAN Compression: Efficient Architectures for Interactive Conditional GANs ...
