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EfficientNet是谷歌最新的论文：EfficientNet:RethinkingModelScalingforConvolutionalNeuralNetworksICML2019这篇论文主要讲述了如何利用复合系数统一缩放模型的所有维度，达到精度最高效率最高，符合系数包括w,d,r，其中，w表示卷积核大小，决定了
[论文笔记CVPR2020]AttentionScalingforCrowdCountingis_sun1996:您好，这个尺度因子到底具体怎么影响了效果了，尺度因子到底起着具体什么样的作用啊，我还是不清楚。不知道博主能给我解答吗？谢谢[论文笔记CVPR2020]AttentionScalingforCrowd
我认为里面提到的scale应该指的是channel数量——width宽度，resolution指的分辨率，这个毫无疑问。.其一，论文中关于basemodelEfficientNetb0的结构显示，有三个信息，resolution,channels和layers，分别对应EfficientNet系列模型的resolution,scale和depth的base.其二，我…
分布式系统从上个世纪80年代就开始有了不少出色的研究和论文，我在这里只列举最近15年范围以内我觉得有重大影响意义的15篇论文（15within15）。.1.TheGoogleFileSystem:这是分布式文件系统领域划时代意义的论文，文中的多副本机制、控制流与数据流隔离和...
EfficientNet:RethinkingModelScalingforConvolutionalNeuralNetworks同时探索网络的深度，宽度，分辨率对网络的影响。1-1）ModelScaling在之前的一些论文中，有的会通过增加网络的width即增加卷积核…
题目：AnImageisWorth16x16Words:TransformersforImageRecognitionatScale作者：谷歌大脑团队（Dosovitskiy,A.,LucasBeyer,AlexanderKolesnikov,Dirk…
论文笔记：ScalingMemcacheatFacebook论文介绍了Facebook如何使用memcache，以及相关魔改和维护memcache集群。欢迎访问我的博客背景facebook使用一致性哈希来构建memcahce集群。Weprovisionhundredsofmemcachedserversinaclustertoat...
今天分享一篇新出的论文ScaleMatchforTinyPersonDetection，作者贡献了一个细小人物目标检测的数据集TinyPerson，同时提出一种对预训练数据进行尺度调整的ScaleMatch（尺度匹配）的方法，显著改进了小目标检测。.该文作者信息：.作者均来自中国科学院大学...
RevisitingResNets:ImprovedTrainingandScalingStrategies-1-论文学习Abstract新的计算机视觉体系结构独占鳌头，但模型体系结构的影响往往与训练方法和扩展策略的同时变化合并在一起。我们的工作重新审视了典型ResNet(Heetal.，2015)，并对这三...
论文解读系列第四篇：谷歌GPipe训练超大规模神经网络.增大模型规模通常是提高模型效果的有效方案，但是更多的模型参数，更复杂的模型计算逻辑，导致模型的训练过程需要更多的内存。.同时计算设备(GPU)的内存资源往往非常非常有限，单台设备不足以支持...
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