本文介绍的论文是《DCN V2: Improved Deep & Cross Network for Feature Cross Learning in Web-scale Learning to Rank Systems》 论文地址:https://arxiv.org/abs/2008.13535 代码实现:DeepCTR-Torch(https://github.com/shenweichen/DeepCTR-Torch)中DCN-M和DCN-Mix 摘要 在大规模(几十亿样本)场景下,DCN[1...
DCN V1和DCN V2的代码只是多了一个系数,代码是几乎共用的。 代码解析 参考1 总结 0x04. 致命缺点 1,使用DCN时,两个Reshape操作虽然实现了可变形卷积到正常卷积的过渡,但是这种做法有一个致命缺点,那就是卷积核一旦很大,那么整个算法会消耗掉非常大的空间,最终的大特征图是[bs,c,ks∗h,ks∗w],显存占用...
DCN V2改进部分 DCN V2基于DCN V1，核心公式有所扩展，引入了一项权重项，以增加模型的自由度，允许对不理想的采样点权重进行学习，从而优化性能。代码解析 DCN V2的实现与DCN V1几乎共用代码，仅增加了一个系数，简化了代码的复用。致命缺点讨论 使用DCN时，两个Reshape操作虽然实现了可变形卷积到正常...
pytorch版可变形卷积代码DCNv2,下载编译可直接使用,内附编译过程及详细使用方法。在Ubuntu环境下使用的。 代码2020-04-09 上传大小:21KB 所需:50积分/C币 卷积神经网络实现手写数字识别(纯numpy实现)-python卷积神经网络代码.zip 卷积神经网络实现手写数字识别(纯numpy实现)--python卷积神经网络代码.zip软件架构 Model...
在提出可变形卷积DCNv1后,论文提出新版本的可变形卷积DCNv2,通过两种互补的策略以及蒸馏学习来增强模型的性能: 增加可变形卷积的层数,使得DCNv2拥有更强的几何变换的学习能力,能够进行准确地预测。 在可变形卷积模块中增加调制机制,每次采样不仅进行偏移,还会使用学习到的权重进行调节,能够进行更复杂的几何变换学习...
标签: 代码 高速下载 资源简介 pytorch版可变形卷积代码DCNv2,下载编译可直接使用,内附编译过程及详细使用方法。在Ubuntu环境下使用的。 上一篇:GOF设计模式超清晰中文.pdf 下一篇:HC_TXT.shx工程字体 CAD字体 挑错 打印 评论 共有 条评论 相关资源
附上核心代码: import numpy as np import torch import torch.nn as nn class CrossNetMatrix(nn.Module): """ CrossNet of DCN-v2 """ def __init__(self, in_features, layer_num=2): super(CrossNetMatrix, self).__init__() self.layer_num = layer_num # Cross中的W参数 (layer_num, [W...