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SENet v2来啦 | Squeeze-Excitation模块+Dense Layer的Backbone

卷积神经网络（CNNs）通过提取空间特征，实现了图像分类的革命性突破，使得在基于视觉的任务中达到了最先进的准确率。提出的Squeeze-Excitation网络模块收集了输入的通道表示。多层感知机（MLP）从数据中学习全局表示，并在大多数图像分类模型中用于学习提取的图像特征。...

MobileNetV1-V3结构解读及代码解析

根据百度paddle相关的代码将MobileNet改成pytorch代码，其中包含一个花分类数据集，配好环境后可直接训练分类任务，文章最后介绍如何使用自己的数据集训练模型https://pan.baidu.com/s/1FtVFKlSMIv_IM0AJiAORIw?pwd=lwok（lwok）。...

半导体|常用术语(值得收藏) 半导体相关术语

使用术语表的目标是帮助您了解整个半导体行业。...

有限缓存双向中继系统性能分析 有限缓冲区

沈微微，李敏，陈林（宿迁学院信息工程学院，江苏宿迁223800）中继系统可以利用网络编码技术在更少的时隙内完成数据交换，显著提高系统的频谱利用率。在考虑网络编码的情况下，如何对中继节点处的缓存空间进行分配尚未被研究。在考虑实际传输开销、链路损耗、缓存有限的情况下，提出一种传输调度策略。然后利...

Android性能优化典范(二) android性能优化有哪些工具

Google前几天刚发布了Android性能优化典范第2季的课程，一共20个短视频，包括的内容大致有：电量优化、网络优化、AndroidWear上如何做优化、使用对象池来提高效率、LRUCache、Bitmap的缩放、缓存、重用、PNG压缩、自定义View的性能、提升设置alpha之后View的...

风格迁移模型有多大?17KB足矣|代码+教程

铜灵编译整理量子位出品|公众号QbitAI一个风格迁移模型可以有多小？17KB足矣。事实证明，你可以用1.7M的参数训练出风格迁移模型，然后只留下11868个参数，生成迁移图像。将模型量化后，原本7M的模型压缩到只有17KB，而迁移效果和原本模型差别不大：...

赶紧收藏，半导体一些术语的中英文对照

常用半导体中英对照表离子注入机ionimplanterLSS理论LindhandScharffandSchiotttheory，又称“林汉德-斯卡夫-斯高特理论”。沟道效应channelingeffect射程分布rangedistribution深度分布depthdistr...

仅17 KB、一万个权重的微型风格迁移网络!

选自fritz.ai，机器之心编译，机器之心编辑部。今天reddit上一篇帖子引起了热议，博主jamesonatfritz称他将原本具备1.7M参数的风格迁移网络减少到只有11,868个参数，该网络仍然能够输出风格化的图像。且量化后的最终网络体积仅有17kB，非常适合移动app...

帮BERT瘦身!我们替你总结了BERT模型压缩的所有方法

大数据文摘出品来源：mitchgordon编译：大萌、楚阳、钱天培2018年10月，GoogleAI团队推出了Bert，可以说Bert一出生就自带光环。在斯坦福大学机器阅读理解水平测试SQuAD1.1中，Bert在全部两个衡量指标上，全面超越人类表现。并且在另外11种不同NLP测试中均创造了历史以...

YOLOv7上线:无需预训练，5-160 FPS内超越所有目标检测器

机器之心报道编辑：小舟、泽南...