Cross Stage Partial Network CSPNet 一. 论文简介 降低计算量,同时保持或提升精度 主要做的贡献如下 可能之前有人已提出 : 提出一种思想,特征融合方式 降低计算量的同时保证精度 二. 模块详解 . 论文思路简介 论文其实非常简单,和shufflenetV 中的InvertedResidual基本差不多,只不过这是一种思想,可以扩展到FPN DenseBlock ...
2020-10-15 21:19 0 1963 推荐指数:
CSPNet paper:CSPNET: A NEW BACKBONE THAT CAN ENHANCE LEARNING CAPABILITY OF CNN Abstract 作者将模型推理过程需要庞大的计算量归因于网络优化过程中重复的梯度计算。 CSPNet整合了网络从开始到结束阶段 ...
一、介绍 CTR预估全称是Click Through Rate,就是展示给用户的广告或者商品,估计用户点击的概率。公司规模较大的时候,CTR直接影响的价值在数十亿美元的级别。广告支付一个非常流行的模 ...
目录 背景 相关工作 主要贡献 核心思想 Embedding和Stacking层 交叉网络(Cross Network) 深度网络(Deep Network) 组合层(Combination Layer) 理论 ...
前言:Partial在C#的日常编码中应用非常广泛,本文通过三个方面来介绍它,分别是 WHAT(什么是Partial)、WHY(为什么要用Partial)、HOW(怎么用Partial) WHAT 什么是Partial Partial:部分的、局部的、不完全 ...
with a two-stage deep network[C]//ICASSP 2021-2021 ...
大家知道,将ES6代码编译为ES5时,我们常用到Babel这个编译工具。大家参考一些网上的文章或者官方文档,里面常会建议大家在.babelrc中输入如下代码: babel 总共分为三个阶段:解析 ...
One stage 与two stage 解释 Two stage:首先产生候选区域(region proposals),然后利用卷积神经网络对候选区域分类(一般还需要对位置精修) stage 1:从图像中生成regional proposal(物体 ...