Octave Convolution来自于这篇论文《Drop an Octave: Reducing Spatial Redundancy in Convolutional Neural Networks with Octave Convolution》这篇论文,该论文也被ICCV2019接收。 Octave表示的是音阶的八度,而本篇核心思想是通过对数据低频信息减半从而达到加速卷积运算的目的,而两个Octave之间也是声音频率减半【2】。 Octa...
4)按照研模型分类,比如基于代数线性表出理论、基理论的线性模型,基于决策树的树状非线性模型,基于Kernel理论的非线性模型,基于编码解码器的神经网络; 逐渐形成以数据为主轴,离线训练算法,在线推理的机器学习模型离开刀耕火种,进入春秋百家争鸣时代。这一时期,监督性学习理论高速增长,以逻辑回归,SVM,Convolution Neural Ne...
最近有个新的卷积 Octave Convolution 很火。它的思路很精奇,即通过在卷积中分离高频和低频信息,压缩模型参数个数,提高测试精度。我在V100上测试了一个开源的Octave 卷积在一种残差网络(Wide Residual Network)中的表现,测试精度如下, 使用OctConv 卷积,测试精度比原始残差网络(alpha=0)提高了大约 3 个百分点。 数...
实现方法是将标准残差连接块中的每个卷积块,由OctaveConvolution实现的卷积块代替。 https://github.com/facebookresearch/OctConv/blob/master/utils/gluon/train_imagenet.py定义了训练入口,其中get_data_loader定义了数据预处理,和增强模块。 实验分析 笔者任务思想上,如前面铺垫,这是非常有价值的思考方向和方法。另...
4)按照研模型分类,比如基于代数线性表出理论、基理论的线性模型,基于决策树的树状非线性模型,基于Kernel理论的非线性模型,基于编码解码器的神经网络; 逐渐形成以数据为主轴,离线训练算法,在线推理的机器学习模型离开刀耕火种,进入春秋百家争鸣时代。这一时期,监督性学习理论高速增长,以逻辑回归,SVM,Convolution Neural Ne...
2.SKNet, GCNet, GIoRe 都是需要额外增加参数和运算量的功能模块,尽管它们都相对轻量;而 Octave Convolution 的目的是致力于在提高性能同时,压缩网络参数及减少运算量。 一、Selective Kernel Networks (SKNet) [1],CVPR2019 本文的motivation是发现过去的卷积网络在每层都share相同的感受野大小,而在神经科学中,视觉...
To solve these issues, we propose a new HSI classification approach with a multi-scale spectral-spatial network-based framework that combines 2D octave and 3D CNNs. Our method, called MOCNN, first utilizes 2D octave convolution and 3D DenseNet branch networks with various convolutional kernel ...
('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer }; cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y); opts.alpha = 1; opts.batchsize = 50; opts.numepochs = 1; cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts)...
代码作者尚未开源,附上一份复现版本Octave convolution代码。 def OctConv(hf_data, lf_data, settings, ch_in, ch_out, name, kernel=(1,1), pad=(0,0), stride=(1,1)): alpha_in, alpha_out = settings hf_ch_in = int(ch_in * (1 - alpha_in)) hf_ch_out = int(ch_out * (1 - ...
一、Selective Kernel Networks (SKNet) [1],CVPR2019 本文的motivation是发现过去的卷积网络在每层都share相同的感受野大小,而在神经科学中,视觉皮层单元中的感受野大小应该是受stimulus变化而自适应调整,故SK unit 就是实现这个功能。 算法核心: 我们来直接看看核心的 SK Convolution做了什么: SK Convolution 1.Spli...