在每个Dense Block中都包含很多个子结构,以DenseNet-169的Dense Block(3)为例,包含32个1*1和3*3的卷积操作,也就是第32个子结构的输入是前面31层的输出结果,每层输出的channel是32(growth rate),那么如果不做bottleneck操作,第32层的3*3卷积操作的输入就是31*32+(上一个Dense Block的输出channel),近1000了。
https://zhuanlan.zhihu.com/p/35405071https://arxiv.org/pdf/1801.04381.pdfhttps://github.com...residuals:先升维 (6倍)、卷积、再降维 最终:V1:类似于VGG结构作为网络基本结构V2:Linear Bottlenecks+Invertedresidual block作为网络基本结构 超高速人脸检测器BlazeFace,谷歌将人脸检测效率提升到逆天水平 ...
/2003.14111.pdf Code:https://github.com/kenziyuliu/MS-G3D一、论文题目关键词提取 Disentangling: 分解,看到这个词的时候就在想这个分解是分解...,停下来思考自己会怎么做怎么处理,然后把每一篇精读的论文都这样做,不久之后会发现自己思维开阔许多。 二、研究背景 2018年AAAI提出ST-GCN之后,紧接着在2019年的CV...
在每个Dense Block中都包含很多个子结构,以DenseNet-169的Dense Block(3)为例,包含32个1*1和3*3的卷积操作,也就是第32个子结构的输入是前面31层的输出结果,每层输出的channel是32(growth rate),那么如果不做bottleneck操作,第32层的3*3卷积操作的输入就是31*32+(上一个Dense Block的输出channel),近1000了。
1、Interest fusion via graph attentive convolution(图卷机) input:一个节点嵌入矩阵(向量){ℎ1,ℎ2,……,ℎ },ℎ ∈R ,其中 是节点数(用户序列长度), 是每个节点中嵌入的维数;r/> output:大生成一个新的节点Embedding矩阵{ℎ‘1,ℎ’2,……,ℎ‘ },ℎ’ ∈R ‘,输出维度为 ‘ 计算...
论文链接:https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf 代码的github链接:https://github.com/liuzhuang13/DenseNet MXNet版本代码(有ImageNet预训练模型):https://github.com/miraclewkf/DenseNet 文章详解: DenseNet(密集卷积网络)主要还是和ResNet及Inception网络做对比,思想上有借鉴,但却是全新的结构,网络结构并不复杂...
即strides1包含了X1.strides的第1个至第-3(含)个元素,以及X1.strides的最后两个元素分别乘上卷积的步长(即上面的s),再加上额外X1.strides的最后两个元素。 运行一遍代码验证一下: X1=np.arange(1,19,dtype=np.int32).reshape(2,3,3)print(X1)'''[[[ 1 2 3][ 4 5 6][ 7 8 9]][[10 11...
YOLOV4代码: https://github.com/AlexeyAB/darknet 2.YOLOv4框架原理 我们主要从通用框架,CSPDarknet53,SPP结构,PAN结构和检测头YOLOv3出发,来一起学习了解下YOLOv4框架原理。 2.1 目标检测器通用框架 目前检测器通常可以分为以下几个部分,不管是two-stage还是one-stage都可以划分为如下结构,只不过各类目标检测算法...
我用modelscope封装的sadtalker:https://github.com/wwdok/sadtalker_modelscope 简单来说,SadTalker将音频编码成了中间表示:表情系数和头部姿态系数,n代表合成视频中的帧数,然后再将这些中间表示经由渲染器渲染出每一帧,整体流程如下图所示: 展开细讲,SadTalker利用3DMM技术对图片中的人脸进行3D重建,得到表情系数和...
论文名称 深度学习模型压缩之ShuffleNetV2作者miclover 参考https://arxiv.org/pdf/1807.11164.pdfhttps://github.com...;bottleneck-like的block,这违反了第一条。2、在MobileNetV2中使用了inverted bottleneck,这违反了第一条;在稠密的特征图上使用了depthwise卷积和ReLU,这违反 ...