原创 Network slimming，一個比較好用的模型剪枝方法
由於深度學習模型大小以及計算資源的限制，導致將深度學習模型部署到如移動端的時候會受到一定的限制，爲了解決這個問題，就形成了一個新的領域：模型壓縮，即減少模型的參數以及計算量，並且依然保證模型的精度。常見的方法比如：量化、剪枝、蒸
2020-06-30 14:03:59
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原创 GhostNet
歡迎訪問我的個人博客，查看更多文章：https://www.wanglichun.tech/2020/03/08/ghostnet/ 本篇論文是發表於CVPR2020的一篇輕量級網絡的論文，作者是華爲諾亞方舟實驗室，文章的總體思
2020-06-21 03:44:12
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原创 ExtremeNet論文詳解
論文名稱:Bottom-up Object Detection by Grouping Extreme and Center Points 作者：Xingyi Zhou&Jiacheng Zhuo等 論文鏈接：https://ar
2020-06-21 03:44:12
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原创 動手學gluon系列之--上採樣的實現方法：Conv2DTranspose，轉置卷積的實現與原理
說道上採樣，就不得不提一篇非常經典的論文FCN，其在使用卷積縮放尺度後，利用上採樣將特徵圖放大，實現圖像分割，並且論文中多次提到的利用雙線性插值實現上採樣，那麼在gluon中，如何實現呢？ 這裏需要使用函數nn.Conv2DTra
2020-06-02 12:08:41
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原创 FASF(CVPR2019)
本篇文章是CVPR2019的一篇Anchor-Free的文章，是一篇很好的Anchor Free的目標檢測的文章，目前基於anchor的目標檢測方法，大多采用不同的level預測不同尺度的instance，而分配規則往往是人爲設
2020-02-22 07:46:34
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原创 FoveaBox
FoveaBox是CVPR2019的一篇anchor free的目標檢測文章，其思想跟FCOS很相似，都是在RetinaNet的基礎上，在不同stage輸出的特徵圖上，直接得到目標類別並回歸出目標的位置，相比FCOS,Fovea
2020-02-22 07:46:34
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原创 docker總結
歡迎訪問我的個人網站，查看更多信息；www.wanglichun.tech 在程序開發過程中，經常需要我們去配置各種開發環境，而本地與線上還可能存在環境依賴的不同，導致出現一些不知名的bug，這個時候不要抓頭，是時候使用docke
2020-02-22 07:46:34
原创 初識 TVM
如有圖像或公式顯示錯誤，可以訪問我的個人博客：https://www.wanglichun.tech/2019/11/15/tvm/ 筆者也是最近偶然的機會纔開始接觸TVM，使用過後發現，經過auto-tuning後的TVM模型在
2020-02-22 07:46:34
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原创 RFBNet
RFBNet是ECCV2018的一篇文章，文章的主要創新點在於通過Inception結構以及dilated conv模擬了人類的視覺結構—越往外視覺感受野也越大，提出了RFB結構，並將RFB結構應用於SSD結構上，實現了在不增加
2020-02-22 07:46:34
原创 FCOS算法詳解
論文名稱:FCOS:Fully Convolutional One-Stage Object Detection 作者：Zhi Tian & Chunhua Shen等 論文鏈接：https://arxiv.org/abs/190
2019-07-10 23:28:51
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原创 CornerNet，CenterNet關鍵代碼解讀: kp，_decode，left pooling
今天大致看了一下CornerNet的代碼，對其中的關鍵代碼做一些整理。 由於CenterNet（CenterNet:Keypoint Triplets for Object Detection）是在CornerNet的基礎上修改來
2019-07-05 23:32:57
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原创 CenterNet: Keypoint Triplts for Object Detection 論文閱讀筆記
論文名稱:CenterNet: Keypoint Triplts for Object Detection 作者：Kaiwen Duan & Song Bai等 論文鏈接：https://arxiv.org/abs/1904.08
2019-07-02 23:02:31
原创 mobilenet系列之又一新成員---mobilenet-v3
論文名稱:Searching for MobileNetV3 作者：Googler 論文鏈接：https://arxiv.org/abs/1905.02244 簡要概述文章精華 mobilenet-v3是Google繼mobil
2019-06-16 00:15:59
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原创 動手學gluon系列之讀取預訓練模型----多種方法讀取預訓練模型進行finetune
本文主要是博主學習gluon時候的一些總結，共勉，如有錯誤，歡迎指正 gluon主要有3個方法得到預訓練模型： gluon自身的model_zoo gluoncv提供的model_zoo mxnet提供的預訓練模型（.params
2019-05-15 01:34:47
原创 動手學mxnet系列之讀取圖像----多種方式讀取圖像送入mxnet模型
前言 當我們已經有了現成的mxnet模型，如何在自己的數據上測試模型效果呢（即一張一張或者幾張幾張的過模型），這就涉及到如何讀取圖像，並將其變換爲mxnet認識的結構（一般是4維），並送入模型，其實不光是mxnet，所有的深度學習框架
2019-05-14 02:45:36
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