超越 EfficientNet與MobileNetV3，NeurIPS 2020 微軟NAS方向最新研究
超越 EfficientNet與MobileNetV3，NeurIPS 2020 微軟NAS方向最新研究 我愛計算機視覺 前天 以下文章來源於微軟研究院AI頭條 ，作者彭厚文、傅建龍 微軟研究院AI頭條 ...
原文：GhostNet: 使用簡單的線性變換生成特征圖，超越MobileNetV3的輕量級網絡 | CVPR 2020
為了減少神經網絡的計算消耗，論文提出Ghost模塊來構建高效的網絡結果。該模塊將原始的卷積層分成兩部分，先使用更少的卷積核來生成少量內在特征圖，然后通過簡單的線性變化操作來進一步高效地生成ghost特征圖。從實驗來看，對比其它模型，GhostNet的壓縮效果最好，且准確率保持也很不錯，論文思想十分值得參考與學習 來源：曉飛的算法工程筆記 公眾號 論文: GhostNet: More Featur ...
2020-04-15 10:36 0 956 推薦指數：
相關推薦
輕量級網絡-MobileNetV1-V2
輕量級網絡-MobileNetV1 輕量級網絡--MobileNetV2論文解讀 Architecture Depthwise Separable Convolution MobileNet是基於深度可分離卷積的。通俗的來說，深度可分離卷積干的活是：把標准卷積分解成深度 ...
MobileNetV1/V2/V3簡述 | 輕量級網絡
MobileNet系列很重要的輕量級網絡家族，出自谷歌，MobileNetV1使用深度可分離卷積來構建輕量級網絡，MobileNetV2提出創新的inverted residual with linear bottleneck單元，雖然層數變多了，但是整體網絡准確率和速度都有提升 ...
特征的非線性變換（Feature Non-linear Transformation）
有時候特征x和目標y不呈線性關系，線性模型y=wx+b不能很好地反映事物的規律或者無法對事物進行有效分類，因此此時我們需要使用非線性模型。 （x=([x1,x2,...,xn])T，w=([w1,w2,...,wn])T） 比如說下圖的分類問題，顯然無論用什么樣的直線都很難把圈圈和叉叉 ...
什么是線性變換和非線性變換
什么是線性變換和非線性變換 一、總結 一句話總結： [①]、從數值意義上，變換即函數，線性變換就是一階導數為常數的函數，譬如y=kx，把y=kx拓展為n維空間的映射，x、y看做n維向量，當k為常數時，易得滿足同質性f(ka)=kf(a)，當k為一個矩陣時，易得滿足可加性f(a+b)=f ...
線性變換的本質
線性變換就是矩陣的變換，而任何矩陣的變換可以理解為 一個正交變換+伸縮變換+另一個正交變換。（正交變換可以暫時理解為 不改變大小以及正交性的旋轉/反射 等變換）A*P = y*P ，y就是特征值，P是特征向量，矩陣A做的事情無非是把P沿其P的方向拉長/縮短了一點（而不是毫無規律的多維變換）。y描述 ...
灰度線性變換
以灰度圖像為例，假設原圖像像素的灰度值為D = f(x,y), (x,y)為圖像坐標，處理后圖像像素的灰度值為D’ = g(x,y),則灰度變換函數可以表示為： g(x,y) = T[f(x,y)] 或 D = T[D] 要求D和D’都在圖像的灰度范圍之內。灰度變換函數描述了輸入灰度值 ...
對於線性變換的理解
線性變換就相當於一個空間到另外一個空間的轉換，在數學建模時經常用到，T（x）這個x可以時一個空間中的坐標，或者是基，或者是向量，線性變化就是將這些乘以一個矩陣，轉換到另外一個空間來表示，這個矩陣是線性變換的數學表示，不同的矩陣代表着不同的線性變換，當然線性變換在不同的的基下由不同的矩陣表示，不同基 ...