提出了一种网络结构,M-Net(one-stage multilabel system),用来 一次性进行视杯视盘的分割。 M-Net主要组成 多尺度的输入层 形成不同层次的感受野 U形卷积层 学习多层次特征 side-output layer 为不同的比例层生成伴随局部预测图。 multi-label loss function 为了进一步提升分割表现,我们使用了极坐标转换 2....
Step 1. Motion estimation and prediction. 结合论文和作者代码,我大概总结了下编码和解码流程: 编码流程: 对第0帧(I帧)进行帧内压缩(作者使用了BPG) 解码第0帧(I帧),得到第一个重构帧 运动估计网络(ME-Net):前一重构帧,当前原始帧-> 原始MV 运动预测网络(MAMVP-Net):多个先前解码MV -> 预测MV 原始MV,...
和ENAS一样使用的是强化学习进行搜索,这里不做细究(其实论文里也没怎么说)。 实验 实验设置 之前的算法都是先在CIFAR10上搜索得到网络后,再在ImageNet上训练一个更大的网络。MnasNet则是直接在ImageNet上搜网络,但是只是在训练集上搜了5个epoch。 实验结果 ImageNet实验结果 下图中的结果和预期一样,延迟越高,...
和ENAS一样使用的是强化学习进行搜索,这里不做细究(其实论文里也没怎么说)。实验实验设置之前的算法都是先在CIFAR10上搜索得到网络后,再在ImageNet上训练一个更大的网络。MnasNet则是直接在ImageNet上搜网络,但是只是在训练集上搜了5个epoch。实验结果ImageNet实验结果...
目录 第一章 绪论 1.1 研究背景及意义 1.1.1 研究背景 1.1.2 研究意义 1.2 国内外研究现状 1.3 主要研究内容 1.3.1 开发技术路线 1.3.2 设计方案 1.4 论文结构安排 第二章 相关技术介绍 2.1 ASP.NET技术简介 2.2 Microsoft SQL Server的简介 2.3 Microsoft Visual Studio技术简介 2.4 系统开发模式(B/S)简介...
1. ImageNet分类上的表现 表1展示了模型在ImageNet数据集上的效果,作者设置目标延迟时间T=75ms,使用α=β=-0.07作为目标函数中的常量。作者从结果中挑选出三个最好的模型: 2. Model Scaling Performance 改变深度因子Depth multiplier或者分辨率input size对模型的影响: ...
EfficientNet无论是在ImageNet上,还是通过迁移训练应用于其他数据集都能通过更少的参数达到优于其他方法的精确度,在参数量不上不下的地段尤为明显。 Class Activation Map把每个像素对结果的贡献用可视化表现了出来,可以看到右边通过复合缩放获得的模型可以更准确的定位到图片中关键的区域。
作者直接在ImageNet上搜索网络结构,但是少了5个epoch的训练,并且在训练集中随机选取5万张图片作为验证集。与之前在小任务上作架构搜索,然后将表现好的模型迁移到目标任务上不同。这是因为本文直接将推理延迟作为优化目标,而非将FLOPS等作为推理延迟的表征,利用小任务搜索的模型无法在推理延迟上表征在目标任务上搜索的...
有代码的论文 图像处理基本算法代码 无人驾驶的各个方面知识 参考 1. 感知(Perception): 主要涉及的技术点包括场景理解、交通状况分析、路面检测、空间检测、 障碍物检测、行人检测、路沿检测、车道检测。还有一个比较新颖有趣的是通过胎压去检测道路质量。 在无人驾驶行业,有一套通用的数据集——KITTI数据集,里面...
我们证明了这一方法可以比现有方法更好地自动地找到移动模型,并在典型的移动推理延迟约束下,在ImageNet图像分类和COCO对象检测任务上获得新的最优结果。由此产生的MnasNet架构还提供了一些有趣的发现,将指导我们设计下一代的mobile CNN模型。 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1807.11626.pdf...