介紹 Xception是Google出品，屬于2017年左右的東東。它在Google家的MobileNet v1之后，MobileNet v2之...
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精簡CNN模型系列之七：Xception -
經(jīng)典分類CNN模型系列其八：ResNeXt介紹 越來越喜歡Facebook的東西了，雖然很久以來我一直是個Google產(chǎn)品及技術(shù)的忠實粉絲。但最近在AI框架上一直頻繁去翻弄Pytorch...
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精簡CNN模型系列之六：ShuffleNet v2介紹 才不久才剛剛寫了MobileNet v2的博客，它來自Google。而今天看過了ShuffleNet v2，很是感慨。這篇來自Face++...
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精簡CNN模型系列之五：MobileNet v2介紹 Depthwise Convolution應(yīng)該首創(chuàng)于Google的MobileNet網(wǎng)絡(luò)。自此后漸漸它已經(jīng)被用于了越來越多的移動端CNN網(wǎng)...
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精簡CNN模型系列之四：ShuffleNet介紹 牛人就是牛啊，不服不行。君不見Face++（曠視科技）在將Sun,Jian招入門下后，F(xiàn)ace++在視覺科研領(lǐng)域的狂飆突進嗎？今年的MS ...
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精簡CNN模型系列之三：SkipNet介紹 CNN模型為了追求精度提高層數(shù)已經(jīng)是愈來愈多，可更多的層次帶來的精度邊際提升卻不斷減小?；蛘邔δ承┹斎雸D片而言，真正所需的layers并非...
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經(jīng)典分類CNN模型系列其七：DenseNet介紹 傳統(tǒng)上為了加強CNN模型的表達能力有兩種可行的辦法，一是將CNN層數(shù)增加，變得越來越深；二則是將單層CNN的conv filters數(shù)目增...
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精簡CNN模型系列之二：SqueezeNet介紹 SqueezeNet同這個系列要介紹的其它任一CNN模型一樣不只關(guān)心模型分類精度，同樣也重視其計算速度與模型體積大小。 作者列舉了三項小的...
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精簡CNN模型系列之一：MobileNet介紹 深度學習的飛速發(fā)展重新喚起了吃瓜群眾們對未來高階段人工智能大規(guī)模使用帶來新的生產(chǎn)力巨大躍升這一美好前途的憧憬。 可事實情況是我們搞CNN的...
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Resnet的有趣變種：WRN介紹 深度學習發(fā)展至今，通過增加模型深度來加強模型的表達能力已經(jīng)成為行業(yè)共識。Resnet網(wǎng)絡(luò)是眼下最為成功，應(yīng)用最為廣泛的一種深度學習模型。R...
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