Cannot retrieve latest commit at this time. History 11 Commits fig .gitignore LICENSE README.md oct_mobilenet.py oct_resnet.py octconv.py README Apache-2.0 license octconv.pytorch PyTorchimplementation of Octave Convolution inDrop an Octave: Reducing Spatial Redundancy in Convolutional Neural Networks...
Code for paper. Contribute to facebookresearch/OctConv development by creating an account on GitHub.
This code is heavily based on the MXNet implementation byterrychenismathttps://github.com/terrychenism/OctaveConv. Requirements Keras 2.2.4+ Tensorflow 1.13+ (2.0 support depends on when Keras will support it) / Theano (not tested) / CNTK (not tested) ...
README.md octconv Pytorch implement OctConv (https://arxiv.org/abs/1904.05049)About No description, website, or topics provided. Resources Readme Activity Stars 0 stars Watchers 1 watching Forks 0 forks Report repository Releases No releases published Packages No packages published ...
Thanks @Ldpe2G for sharing the code for calculating the #FLOPs (link) Thanks Min Lin (Mila), Xin Zhao (Qihoo Inc.), Tao Wang (NUS) for helpful discussions on the code development. Reference [1] He K, et al "Identity Mappings in Deep Residual Networks". [2] Christian S, et al "...
https://github.com/lxtGH/OctaveConv_pytorchgithub.com/lxtGH/OctaveConv_pytorch 1.Introduction 在自然图像中,较高的频率信息由细节信息编码得到,较低的频率信息由全局结构特征编码得到,输出的特征图也能视为是不同频率信息的组合。本文提出将特征图根据频率拆分,并提出OctConv模块用于分别处理低频和高频信息的...
换装了 OctConv 后的 ResNet-152 可以达到目前最先进的手工设计网络的表现,同时消耗的存储和计算却要小很多。 论文原文:https://arxiv.org/abs/1904.05049,相关代码近期会在 GitHub 上开源。雷锋网 AI 科技评论编译 相关搜索 卷积怎么计算 神经网络算法 卷积的物理意义 怎么理解卷积 离散信号卷积公式 卷积和相关的...
论文原文:https://arxiv.org/abs/1904.05049,相关代码近期会在 GitHub 上开源。雷锋网 AI 科技评论编译 特别声明:以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布,本平台仅提供信息存储服务。 Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and pos...
论文原文:https://arxiv.org/abs/1904.05049,相关代码近期会在 GitHub 上开源。雷锋网 AI 科技评论编译 雷峰网版权文章,未经授权禁止转载。详情见转载须知。 上海车展期间,如果你有幸到现场观摩安波福(Aptiv)的展台,它的极简风可能会让你眼前一亮。 不同于其他零部件供应商,展台展示的是各种琳琅满目的汽车零部件解...
类似地,卷积层的输出特征图同样可以被看作是混合了不同频域的信息。在这项工作中,我们提出了如何根据频域去分解信息混合的特征图,并设计了一个新颖的八度卷积(Octave Convolution,OctConv)操作来保存和处理那些在较低空间分辨率下变化“较慢”(Slower)的特征图,从而减少存储和计算开销。与现有多尺度(multi-scale)方法...