最近,谷歌基于AutoML开发了EfficientNets,这是一种新的模型缩放方法。它在ImageNet测试中实现了84.1%的准确率,再次刷新了纪录。 虽然准确率只比之前最好的Gpipe提高了0.1%,但是模型更小更快,参数的数量和FLOPS都大大减少,效率提升了10倍! 开发EfficientNets是来自谷歌大脑的工程师Mingxing Tan和首席科学家Quoc V. ...
最近,谷歌基于AutoML开发了EfficientNets,这是一种新的模型缩放方法。它在ImageNet测试中实现了84.1%的准确率,再次刷新了纪录。 虽然准确率只比之前最好的Gpipe提高了0.1%,但是模型更小更快,参数的数量和FLOPS都大大减少,效率提升了10倍! 开发EfficientNets是来自谷歌大脑的工程师Mingxing Tan和首席科学家Quoc V. ...
用AutoML为Edge TPU构建定制化EfficientNets EfficientNets已被证明可以在图像分类任务中实现最先进的精度,同时可以显著降低模型的规模和计算复杂度。为了构建能够利用Edge TPU加速器架构的EfficientNets,我们调用了AutoML MNAS框架,并使用在Edge TPU上高效执行的构建块扩充了原始EfficientNet的神经网络架构搜索空间。 我们还构...
在F1分数方面,EfficientCrackNet达到了最高分79.10%。与其他模型相比,EfficientCrackNet在性能上有了明显提升,实现了比LMM高8.02%的mIoU,比MobileNetV3高17.07%,比ShuffleNetV2高14.07%,比DeepCrack高18.79%,比EfficientNet高30.04%。 在DeepCrack...
MobileNet我们对MobileNetV1的紧凑模型进行实验,并将修剪结果与“过滤修剪” [13]和直接缩放的模型进行比较。 右表3显示,在所有情况下,EagleEye修剪效果均最佳。 为ImageNet修剪MobileNetV1更具挑战性,因为它已经非常紧凑。 我们比较了相同FLOP约束(约280M FLOP)下的前1个ImageNet分类准确性,结果如表5所示。在此FLO...
Scaling Local Self-Attention for Parameter Efficient Visual Backbones 在一篇 CVPR 2021 Oral 论文中,来自谷歌研究院和 UC 伯克利的研究者开发了一种新的自注意力模型,该模型不仅可以超越标准的基线模型,而且可以超越高性能的卷积模型。 暂无标签 MIT
论文名称:Adaptive Focus for Efficient Video Recognition 论文链接:链接 相较于图像,视频识别是一个分布范围更广、应用场景更多的任务。如下图所示,每分钟,即有超过300小时的视频上传至YouTube;至2022年,超过82%的消费互联网流量将由在线视频组成。自动识别这些海量视频中的人类行为、事件、紧急情况等内容,对于视频推...
985博士,可接人工智能辅导、深度学习、机器学习、python项目代码编写、跑通代码和指导答疑～擅长各种图像分类模型(vgg、resnet、mobilenet、efficient等)、人脸检测、烟雾检测、人脸识别、人脸关键点检测、表情识别、车牌识别、各种目标检测算法(yolo系列、rcnn系列等)、图像分割(unet等)、医学影像图像处理、dicom数据处理...
在三个基准数据集 Crack500、DeepCrack 和 GAPs384 上进行了大量实验,结果表明 EfficientCrackNet 与现有轻量级模型相比,性能优越,仅需0.26M参数和0.483 FLOPs(G)。 所提出的模型在准确性和计算效率之间找到最佳平衡,超过了最先进的轻量级模型...
最近,谷歌基于AutoML开发了EfficientNets,这是一种新的模型缩放方法。它在ImageNet测试中实现了84.1%的准确率,再次刷新了纪录。 虽然准确率只比之前最好的Gpipe提高了0.1%,但是模型更小更快,参数的数量和FLOPS都大大减少,效率提升了10倍! 开发EfficientNets是来自谷歌大脑的工程师Mingxing Tan和首席科学家Quoc V. ...