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论文链接：AnEnergyandGPU-ComputationEfficientBackboneNetworkforReal-TimeObjectDetection1.简介DenseNet在目标检测任务上表现很好。因为它通过聚合不同receptivefield特征层的方式，保留了中间…
本文将介绍一种兼具精度和效率的，专注GPU计算且能耗高效的实时目标检测的新backbone网络：VOVNet。论文地址：目录：1.CNN模型落地准则2.兼具精度与效率优势的VOVNet3.精度保证来源：DenseNet4.效率思路取自：ShuffleNet5.VOVNet代码解读1...
VoVNet可以作为检测模型的backbone，论文中共对比了3个检测模型：DSOD，RefineDet和MaskR-CNN。前两个是onestage检测模型，而MaskR-CNN是twostage实例分割模型（三个模型都是trainfromscratch，而不是用了ImageNet预训练模型）。
最近看了些基于移动端、嵌入端的轻量级深度学习网络，一起来分享下~一、VOVNet一种专注GPU计算、能耗高效的网络结构。论文地址：AnEnergyandGPU-ComputationEfficientBackboneNetworkforReal-TimeObje…
TovalidatetheeffectivenessofVoVNetasabackbonenetwork,wedesignbothlightweightandlarge-scaleVoVNetandapplythemtoone-stageandtwo-stageobjectdetectors.OurVoVNetbaseddetectorsoutperformDenseNetbasedoneswith2xfasterspeedandtheenergyconsumptionsarereducedby1.6x-4.1x.
VoVNetV2VoVNetV2来自论文：《CenterMask:Real-TimeAnchor-FreeInstanceSegmentation》。在实例分割任务中用作backbone。论文地址：代码地址：VoVNetV2在VoVNet的基础上，引入了ResNet的残差连接和SENet的SE模块。具体来说，Backbone的
VoVNet在检测模型上的效果.VoVNet可以作为检测模型的backbone，论文中共对比了3个检测模型：DSOD，RefineDet和MaskR-CNN。.前两个是onestage检测模型，而MaskR-CNN是twostage实例分割模型（三个模型都是trainfromscratch，而不是用了ImageNet预训练模型）。.首先是DSOD，这个...
【深度学习系列】Voxnet论文阅读笔记及代码相关论文相关1Abstract&Introduction2Approach2.1VolumetricOccupancyGrid2.1.1占用模型2.1.2分辨率2.23...
来聊聊DenseNet及其变体PeleeNet、VoVNet.前面，基础积累系列的文章讲了ResNet网络及其变体，具体可以参考文章：来聊聊ResNet及其变体，ResNet通过前层与后层的“短路连接”（Shortcuts），加强了前后层之间的信息流通，在一定程度上缓解了梯度消失现象，从而可以...
论文2：Unifyingmachinelearningandquantumchemistrywithadeepneuralnetworkformolecularwavefunctions...还展示了一种性能提升的VoVNetV2，它有以下两种有效策略：添加残差连减弱接以缓解更大VoVNet的饱和问题；利用有效的挤压-激励的信息...
论文链接：AnEnergyandGPU-ComputationEfficientBackboneNetworkforReal-TimeObjectDetection1.简介DenseNet在目标检测任务上表现很好。因为它通过聚合不同receptivefield特征层的方式，保留了中间…
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VoVNet可以作为检测模型的backbone，论文中共对比了3个检测模型：DSOD，RefineDet和MaskR-CNN。前两个是onestage检测模型，而MaskR-CNN是twostage实例分割模型（三个模型都是trainfromscratch，而不是用了ImageNet预训练模型）。
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TovalidatetheeffectivenessofVoVNetasabackbonenetwork,wedesignbothlightweightandlarge-scaleVoVNetandapplythemtoone-stageandtwo-stageobjectdetectors.OurVoVNetbaseddetectorsoutperformDenseNetbasedoneswith2xfasterspeedandtheenergyconsumptionsarereducedby1.6x-4.1x.
VoVNetV2VoVNetV2来自论文：《CenterMask:Real-TimeAnchor-FreeInstanceSegmentation》。在实例分割任务中用作backbone。论文地址：代码地址：VoVNetV2在VoVNet的基础上，引入了ResNet的残差连接和SENet的SE模块。具体来说，Backbone的
VoVNet在检测模型上的效果.VoVNet可以作为检测模型的backbone，论文中共对比了3个检测模型：DSOD，RefineDet和MaskR-CNN。.前两个是onestage检测模型，而MaskR-CNN是twostage实例分割模型（三个模型都是trainfromscratch，而不是用了ImageNet预训练模型）。.首先是DSOD，这个...
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论文2：Unifyingmachinelearningandquantumchemistrywithadeepneuralnetworkformolecularwavefunctions...还展示了一种性能提升的VoVNetV2，它有以下两种有效策略：添加残差连减弱接以缓解更大VoVNet的饱和问题；利用有效的挤压-激励的信息...
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