08 2020 档案
摘要:
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摘要:
深度可分离卷积是利用逐通道卷积和逐点卷积,使得卷积过程中的参数量大大下降,本文对其中的过程进行分析,并在pytorch中进行了实例验证。
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摘要:
了解过深度学习框架的都知道,Tensorflow是早期的主流框架,而后又出现了Keras,keras对Tensorflow进行了封装,使得搭建深度学模型的过程简化到了几个简单的步骤:summary、compile、fit、evaluate、 predict。Pytorch虽然比Tensorflow出现的晚,但是其在框架的实现方式上,更为优雅,可以很好的与Python的原生编程思维结合起来,因此越来越多的人开始转向Pytorch。开发的过程就是不断模块化的过程,Torchkeras便是这一原则下的产物,它将Pytorch进行了封装,使得利用Pytorch搭建深度学模型的过程也可以像Keras那样,并且非常的灵活。
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摘要:作者:湃森 链接:https://www.zhihu.com/question/390783647/answer/1221984335 来源:知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。 说句泼冷水的话,对大多数研究从业人员来说语义分割目前已经达到瓶颈期了。 顶会顶刊p
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