超越 EfficientNet与MobileNetV3，NeurIPS 2020 微软NAS方向最新研究
超越 EfficientNet与MobileNetV3，NeurIPS 2020 微软NAS方向最新研究 我爱计算机视觉 前天 以下文章来源于微软研究院AI头条 ，作者彭厚文、傅建龙 微软研究院AI头条 ...
原文：GhostNet: 使用简单的线性变换生成特征图，超越MobileNetV3的轻量级网络 | CVPR 2020
为了减少神经网络的计算消耗，论文提出Ghost模块来构建高效的网络结果。该模块将原始的卷积层分成两部分，先使用更少的卷积核来生成少量内在特征图，然后通过简单的线性变化操作来进一步高效地生成ghost特征图。从实验来看，对比其它模型，GhostNet的压缩效果最好，且准确率保持也很不错，论文思想十分值得参考与学习 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: GhostNet: More Featur ...
2020-04-15 10:36 0 956 推荐指数：
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特征的非线性变换（Feature Non-linear Transformation）
有时候特征x和目标y不呈线性关系，线性模型y=wx+b不能很好地反映事物的规律或者无法对事物进行有效分类，因此此时我们需要使用非线性模型。 （x=([x1,x2,...,xn])T，w=([w1,w2,...,wn])T） 比如说下图的分类问题，显然无论用什么样的直线都很难把圈圈和叉叉 ...
什么是线性变换和非线性变换
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以灰度图像为例，假设原图像像素的灰度值为D = f(x,y), (x,y)为图像坐标，处理后图像像素的灰度值为D’ = g(x,y),则灰度变换函数可以表示为： g(x,y) = T[f(x,y)] 或 D = T[D] 要求D和D’都在图像的灰度范围之内。灰度变换函数描述了输入灰度值 ...
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