3、RegNet则是在选拔将军之前进行一轮考试,只有考试合格的才能够到战场参与实战,最终从这些人中在选拔优秀的将领。 4、那么何凯明团队的另外一篇UnNAS则讲的是,将军不用去战场实战了,通过军事演习,根军演习的成绩就能够估计出实战的本领,以此来选拔将领。 江山如画:UnNAS 论文解析34 赞同 · 2 评论文章 5、目前为...
arXiv2021.7.26上传的ICCV‘21录取论文 “HRegNet: A Hierarchical Network for Large-scale Outdoor LiDAR Point Cloud Registration“,作者来自同济大学、慕尼黑工大和瑞士苏黎世ETH等。 点云校准是 3D 计算机…
Designing Network Design Spaces 2020-CVPR-Designing Network Design Spaces 来源:ChenBong 博客园 Institute:FAIR Author:Ilija Radosavovic、Kaiming He GitHub: h
何恺明团队强调,RegNet模型使用基本的100 epoch调度(schedule),除了权重衰减外,没有使用任何正则化。 而大多数移动网络使用更长的调度,并进行了各种增强,例如深度监督、Cutout、DropPath等等。 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2003.13678.pdf 信息来源:量子位 02 十行代码让你的单机“影分身”,分布式训练速度快到飞...
d-li14/regnet.pytorch Star69 PyTorch-style and human-readable RegNet with a spectrum of pre-trained models pytorchimagenetpretrained-modelsresnextneural-architecture-searchregnet UpdatedMar 19, 2021 Python A PyTorch-based Python library with UNet architecture and multiple backbones for Image Semantic Se...
两个设计空间设计:AnyNet 和 RegNet 作为新型网络设计范式的实验平台,研究者的重点放在了探索网络结构(如宽度、深度、群组等)上,并假定标准模型包括 VGG、ResNet 和 ResNeXt。 具体而言,研究者首先创建了一个相对不受约束的设计空间,称之为 AnyNet。在这种设计空间中,宽度和深度可以实现跨阶段的自由改变。然后,他们...
RegNet论文阅读笔记 1.解决问题 现有的配准方法中,雅可比矩阵的计算常常是采用数值计算,只利用了邻域的像素信息,使得优化对初始值的设定十分敏感。为了解决这一问题,这篇文章提出了一个基于两张图像特征图的雅可比矩阵学习网络,来增大收敛范围,增加配准网络的性能。 2.创新点 提出一个基于两张图像特征图的雅可比矩阵...
技术标签: 论文阅读文章目录 1. 动机 2. 方法 2.1 网络基本结构 2.2 从AnyNetA到AnyNetE 2.3 RegNet 3. 总结 4. 没有理解透的点 1. 动机 当前设计网络结构的方法大部分是基于手工的,即通过做实验来确定相对最优的网结构。如果网络结构比较复杂,需要调整的超参数较多,手工的方式就很难找到最优的网络...
3DRegNet: A Deep Neural Network for 3D Point Registration 2020论文笔记,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。