降低计算量,同时保持或提升精度 主要做的贡献如下(可能之前有人已提出): 提出一种思想,特征融合方式(降低计算量的同时保证精度) 二. 模块详解 2.1 论文思路简介 论文其实非常简单,和shufflenetV2中的InvertedResidual基本差不多,只不过这是一种思想,可以扩展到FPN、DenseBlock、ResBlock之类的结构中。 画个简图,核心...
降低计算量,同时保持或提升精度 主要做的贡献如下(可能之前有人已提出): 提出一种思想,特征融合方式(降低计算量的同时保证精度) 二. 模块详解 2.1 论文思路简介 论文其实非常简单,和shufflenetV2中的InvertedResidual基本差不多,只不过这是一种思想,可以扩展到FPN、DenseBlock、ResBlock之类的结构中。 画个简图,核心...
Scaled-YOLOv4: Scaling Cross Stage Partial Network论文翻译 摘要 1.介绍 2.相关工作 2.1 实时检测器 2.2 模型缩放 3.模型缩放的原则 3.1 模型缩放的常规原则 3.2 为低端设备缩放tiny模型 3.3 为高端设备缩放Large模型 4. Scaled-YOLOv4 4.1 CSP-ized YOLOv4 4.2 YOLOv4-ti... 查看原文 Scaled-YOLOv4来了...
Yolo-v4的CSPNet(Cross Stage Partial Network) CSPNet介绍: 计算机视觉的任务很依赖昂贵的计算资源,提出了跨阶段局部网络(CSPNet)解决以往工作中需要大量推理计算的问题。CSPNet易于实现,并且足够通用,可以处理基于ResNet、ResNeXt和DenseNet的体系结构。 主要的作用:提高CNN的学习能力;减少计算时间;减少内存。 每一个bloc...
Cross-stage partial (CSP)是一种在编译过程中对程序进行优化的技术。它的目标是在保持程序正确性的前提下,尽可能地将程序的一部分推迟到执行时。 CSP主要应用于基于编译器的并行程序设计中。它将程序分为多个阶段,每个阶段可以独立进行优化和调度。在编译过程中,CSP可以根据程序的特性和依赖关系,确定哪些阶段可以推迟...
Cross Stage Partial Networks This is the implementation of "CSPNet: A New Backbone that can Enhance Learning Capability of CNN" using Darknet framwork. For installing Darknet framework, you can refer to darknet(AlexeyAB). Combining with CIoU, Scale Sensitivity, IoU Threshold, Greedy NMS, Mosaic...
Cross Stage Partial 模块的主要功能是在不同阶段之间传递部分信息,以增强模型的表达能力。通过这种方式,模型能够更好地捕捉到数据中的长距离依赖关系。 3.模块应用场景 Cross Stage Partial 模块广泛应用于自然语言处理、计算机视觉等领域,取得了良好的效果。 三、Cross Stage Partial 模块的优势 1.提高模型表达能力 ...
Cross Stage Partial Networks This is the implementation of "CSPNet: A New Backbone that can Enhance Learning Capability of CNN" using Darknet framwork. For installing Darknet framework, you can refer to darknet(AlexeyAB). Combining with CIoU, Scale Sensitivity, IoU Threshold, Greedy NMS, Mosaic...
cross stage partial 模块是一种在多个阶段中使用同一定义部分的模块化方法。这种方法可以将代码的定义部分与使用部分分离,使得代码更加简洁、清晰。 2.功能详解 cross stage partial 模块主要功能有两个:一是将定义部分与使用部分分离,使得代码更加简洁;二是可以在多个阶段中重复使用同一定义部分,提高代码复用性。 3....