1 神奇的Python多維向量操作 用慣 python 的同學(xué)都知道，python 對(duì)于多維向量操作的靈活性可謂是 有！如！神！跡！來(lái)來(lái)，眼見(jiàn)為...
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python的多維向量操作沒(méi)那么神 —— 異Shape多維向量點(diǎn)加的實(shí)現(xiàn)分析 -
Convolution的變形 -- Convolution、 InnerProduct、MatMul、BLAS(GEMM、GEMV) 之間的關(guān)聯(lián)1 前言 MNN 模型模型轉(zhuǎn)換結(jié)束后進(jìn)行 optimizeNet 的第一項(xiàng)即為 turnInnerProduct2Convolution，拋開(kāi)各...
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Mnn Converter Debug [進(jìn)階] ---- 微架構(gòu)設(shè)計(jì) & 模型定制化轉(zhuǎn)換概述1 概述 文章：Mnn Converter Debug上述文章中，我們介紹了Mnn Converter Debug 工程的構(gòu)建辦法，構(gòu)建了該工程...
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Mnn Converter Debug ---- 基于Xcode 構(gòu)建以 onnx-->mnn 為例的 模型轉(zhuǎn)換調(diào)試工程1 需求 MNN 提供了模型轉(zhuǎn)換工具 MNNConverter，期望可以基于簡(jiǎn)單的參數(shù)配置即可實(shí)現(xiàn)不同模型向Mnn模型的快速轉(zhuǎn)換。-->但轉(zhuǎn)過(guò)模...
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做個(gè)游戲吧？玩兒轉(zhuǎn)Mnn模型存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)！1 倡導(dǎo) 我們來(lái)做個(gè)游戲吧，游戲內(nèi)容是：從 MNN 的 二進(jìn)制模型文件 中找到我們想要的 目標(biāo)數(shù)據(jù)！ 游戲的部分基礎(chǔ)信息可以在 這篇文章 中找到...
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一線CV廠商人臉識(shí)別收費(fèi)情況
1、百度 http://ai.baidu.com/tech/face 免費(fèi)，但是是在一定范圍內(nèi)免費(fèi)。畢竟白吃的東西，你還想要吃飽吃好，怎么想也沒(méi)...
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FlatBuffers，MNN模型存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ) ---- 無(wú)法解讀MNN模型文件的秘密寫(xiě)在前面 我會(huì)盡可能地將一些關(guān)鍵概念進(jìn)行描述和解釋，但基于 深度學(xué)習(xí) 和 程序設(shè)計(jì) 的天坑，固然無(wú)法讓一個(gè)完全沒(méi)有相關(guān)概念基礎(chǔ)的人完全跟上文章的...
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CTC上集（Connectionist Temporal Classification）
任務(wù)定義和概念解釋CTC是一種損失函數(shù)，解決的是未分段的序列數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換任務(wù)的訓(xùn)練問(wèn)題。序列數(shù)據(jù)：比如說(shuō)一段語(yǔ)音；標(biāo)注：語(yǔ)音的內(nèi)容是“我愛(ài)你”三個(gè)...
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[轉(zhuǎn)]2019 ActivityNet track1報(bào)告
這篇文章是來(lái)自團(tuán)隊(duì)內(nèi)姚姓大神參加ActivityNet后的總結(jié)，記錄了其中的踩坑過(guò)程，經(jīng)本人同意轉(zhuǎn)載過(guò)來(lái)。 2019年ActivityNet于北...
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彩票假設(shè)論文
MIT CSAIL在ICLR 2019上發(fā)表的一篇優(yōu)秀論文：論文鏈接本文基于常規(guī)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)剪枝工作提出了彩票假設(shè)：一個(gè)隨機(jī)初始化的稠密神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包...
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