原文:ImageNet主要網絡benchmark對比

深度神經網絡繁多,各自的性能指標怎樣 實際應用中,在速度 內存 准確率等各種約束下,應該嘗試哪些模型作為backbone 有paper對各個網絡模型進行了對比分析,形成了一個看待所有主要模型的完整視角,其分析結果可以在實踐中提供指導和幫助。 這篇博客主要整合了其中 篇文章的結論,分別是 An Analysis of Deep Neural Network Models for Practical ...

2019-08-28 19:53 0 2319 推薦指數:

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LFR benchmark graphs 人工網絡生成程序

人工網絡生成程序,可在CSDN上免費下載 或者科學網這邊也可以下載 參數 • n: number of vertices;• k: average degree;• maxk: maximum degree;• mu: mixing parameter (the higher ...

Tue May 23 06:36:00 CST 2017 0 2621
使用ImageNet在faster-rcnn上訓練自己的分類網絡

具體代碼見https://github.com/zhiyishou/py-faster-rcnn 這是我對cup, glasses訓練的識別 faster-rcnn在fast-rcnn的基礎上加了rpn來將整個訓練都置於GPU內,以用來提高效率,這里我們將使用ImageNet的數據集 ...

Fri Jul 08 03:22:00 CST 2016 4 12165
主要的幾個腦網絡

——整理自eegfmri的博客http://blog.sina.com.cn/s/blog_60a7516201019qgk.html 按照網絡的功能,以及單突觸(monosynaptic)和多突觸(polysynaptic)的分布情況,筆者認為把全腦分成三大陣營:感知皮層 ...

Fri Mar 22 18:51:00 CST 2019 0 1177
網絡隔離主要技術

網絡隔離:把兩個或者兩個以上可路由的網絡(如:TCP/IP)通過不可路由的協議(如:IPX/SPX、NetBEUI等) 進行數據交換而達到隔離目的。主要原理是使用了不同的協議,故也叫協議隔離。 網絡隔離主要目的:將有害的網絡安全威脅隔離開,以保障數據信息在可信網絡內進行安全交互。 一般的網絡隔離 ...

Fri Feb 23 07:34:00 CST 2018 0 5158
機器學習的分類與主要算法對比

重要引用:Andrew Ng Courera Machine Learning;從機器學習談起;關於機器學習的討論;機器學習常見算法分類匯總;LeNet Homepage;pluskid svm 首 ...

Wed Apr 10 23:58:00 CST 2019 0 506
機器學習的分類與主要算法對比

機器學習的分類與主要算法對比 http://blog.csdn.net/sinat_27554409/article/details/72823984 重要引用:Andrew Ng Courera Machine Learning;從機器學習談起;關於機器學習的討論;機器學習常見算法分類匯總 ...

Tue Mar 13 18:33:00 CST 2018 0 7086
關於Pillow與OpenCV在深度學習的主要應用及對比

在使用深度學習之前,沒有了解過Pillow,但現在了解到,Pytorch中許多預訓練模型都是使用Pillow處理圖像,如果更換使用的庫,可能導致預測結果不准確,因此需要學習兩者之前的區別,考察是否需要 ...

Sun Nov 14 05:28:00 CST 2021 0 1100
 
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