08 2022 档案
摘要:ResNetV2模型复现--CVPR2016 1、残差单元优化 2、关于残差结构的不同尝试 3、关于激活的尝试 4、模型复现 4.1 Residual Block 4.2 堆叠Residual Block 4.3 ResNet50V2架构复现 4.4 ResNet101V2架构复现 4.5 ResN
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摘要:微信授权登录 1、需求描述2、授权登录2.1 配置授权回调域名2.2 部署公众号前端页面2.3 前端处理 3、授权登录接口3.1 引入微信工具包3.2 添加配置3.3 添加工具类3.4 Controller3.5 编写UserInfoService3.6 使用token3.6.1 JWT介绍3.6.
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摘要:MobileNetV3架构解析与代码复现 1、MobileNetV3改进 2、 MobileNetV1 2.1 Depthwise Separable Convolution 2.2 Depthwise卷积 2.3 Pointwise卷积 3、MobileNetV2 3.1 MobileNetV1与
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摘要:微信公众号消息接入 一、公众号普通消息1、实现目标2、消息接入2.1、公众号服务器配置2.2、验证来自微信服务器消息2.3、消息接收 3、配置内网穿透3.1、注册用户3.2、实名认证3.3、开通隧道3.4、启动隧道3.5 测试 4、消息业务的实现4.1、service_vod模块创建接口4.2、创建
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摘要:微信公众号菜单管理接口开发 1、需求分析1.1 微信自定义菜单说明1.2 硅谷课堂自定义菜单1.3 数据格式1.4 管理页面 2、搭建菜单管理后端环境2.1、创建模块service_wechat2.2、生成菜单相关代码2.3、创建启动类和配置文件2.4、配置网关 3、开发菜单管理接口3.1、编写Me
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摘要:DenseNet:Densely Connected Convolutional Networks--CVPR2017最佳论文奖 1、DenseNet简介 2、DenseNet与ResNet的主要区别 3、DenseNets 3.1 ResNets 3.2 Dense connectivity(密集
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摘要:CBAM:Convolutional Block Attention Module--通道+空间混合注意力 1、简介 2、CBAM概述 3、Convolutional Block Attention Module 3.1 Channel Attention Module(通道注意力模块) 3.2 S
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摘要:腾讯云视频点播 1、腾讯云点播介绍1.1 开通“云点播”服务1.2 管理控制台1.3 上传视频1.4 前端集成 2、后端视频点播接口(集成Java SDK)2.1 创建相关类2.2 引入相关依赖2.3 编写Controller2.4 编写Service 3、另一种上传方式:客户端上传3.1 操作步骤
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摘要:ECA-Net:深度卷积神经网络的高效通道注意力 1、什么是注意力机制? 2、简介 3、ECANet注意力模块 3.1 回顾SENet模块 3.2 ECANet模块 3.3 ECANet代码复现 4、基于ECA-ResNet50的花朵识别测试 4.1 导入依赖 4.2 超参数设置 4.3 数据增强
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摘要:ResNext架构解析:深度神经网络的聚合残差变换 1、简介 2、分组卷积 3、残差单元 4、ResNext-50网络结构 5、与ResNet模型的比较 6、ResNext-50模型复现 6.1 分组卷积模块 6.2 定义残差单元 6.3 堆叠残差单元 6.4 搭建ResNext-50(32*4d)
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摘要:ShuffleNetV2:设计轻量化卷积神经网络的理论准则和应用实现 1、论文摘要 2、设计轻量化网络的四条准则 3、ShuffleNetV2的骨干网络 4、ShuffleNetV2网络架构设计 5、ShuffleNet-V2网络结构复现 5.1 标准卷积块 5.2 深度可分离卷积块 5.3 Cha
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摘要:@toc 参考论文:ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices 作者:Xiangyu Zhang ,Xinyu Zhou,Mengxiao Lin,Jian Sun 1、论文摘要
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摘要:MnasNet架构解析与复现-神经架构搜索 1、摘要 2、MnasNet模型的创新点 2.1 运用了多目标优化函数(兼顾速度和精度) 2.2 分层的神经架构搜索空间 3、MnasNet与MobileNetV2性能比较 4、MobileNet相关知识点 4.1 深度可分离卷积 4.2 逆残差结构 5、
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摘要:EasyExcel实现对excel文件读写 1、EasyExcel介绍2、EasyExcel特点:3、EasyExcel写操作3.1 pom中引入xml相关依赖3.2 创建实体类3.3 实现写操作 4、EasyExcel读操作4.1 创建实体类4.2 创建读取操作的监听器4.3 实现读操作 这类文章
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摘要:SENet架构-通道注意力机制 1、SeNet简介 2、注意力和门控机制 2.1 SENet block 2.2 SENet block的Tensorflow实现 3、Se-Inception模块与SE-ResNet模块 4、SE-残差结构的理解 5、ResNet-50,SE-ResNet-50,S
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摘要:腾讯云对象存储 1、对象存储COS1.1 开通“对象存储COS”服务1.2 创建Bucket1.3 创建API密钥1.4 快速入门 2、整合腾讯云对象存储2.1、service_vod模块引入依赖2.2、配置application.properties2.3、创建工具类2.4、创建Service2.
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摘要:Xception:使用深度可分离卷积的深度学习算法 1、Xception简介 1.1 初始假设 1.2 Xception与Depthwise separable convolution的细微差别 1.3 Xception架构 1.4 Xception与Inception-V3的比较 1.4.1 分类
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摘要:远程连接GPU服务器的Jupyter Notebook 1、GPU服务器操作 1.1 先激活环境 1.2 生成配置文件 1.3 生成密码的哈希值 1.4 修改配置文件 1.5 服务器启动Jupyter Notebook 2、客户端连接远程Jupyter Notebook 后面看的计算机视觉相关论文,
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摘要:VGGNet架构解析 1、VGGNet简介 2、VGGNet模型结构 3、VGG16架构 3.1 模型结构 3.2 各block块参数说明 3.3 VGG16模型复现 References 参考论文:VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE I
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摘要:Inception-v4 和 Inception-ResNet 1、概述 2、Inception-v4 2.1 Inception-v4网络结构 2.2 Inception-V4的三种Inception模块 3、Inception-ResNet-v1/v2网络结构 3.1 Inception-Res
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摘要:Inception-v2/v3模型 1、Inception-v2/v3优化策略 2、Inception-v2/v3模型结构 3、Inception-v3在ImageNet数据集中的表现 4、迁移学习复现网络结构 References 参考论文:Rethinking the Inception Arc
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摘要:GoogleNet架构解析 1、GoogleNet简介 2、Inception结构 3、Inception结构的计算 4、GoogleNet网络结构 5、GoogleNet的平均池化设计 6、GoogleNet的辅助分类器设计 7、模型复现 7.1 导入依赖 7.2 超参数设置 7.3 数据增强 7
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摘要:AlexNet架构解析 1、网络架构 2、计算过程 3、AlexNet模型复现 References 参考论文:ImageNet classification with deep convolutional neural networks 作者:Alex Krizhevsky,Ilya Sutske
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摘要:ResNet架构解析 1、残差块 2、残差网络优势 3、带残差与不带残差的结构对比 4、残差分支的下采样 5、ResNet各层参数配置 5.1 ResNet18/34 5.2 ResNet50/101/152 6、模型复现 6.1 ResNet18 6.2 ResNet50 Reference 参考
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摘要:MobileNetV2架构解析 1、MobileNetV1架构的缺陷: 2、MobileNetV1与MobileNetV2架构对比 3、普通残差块与逆残差块对比 4、ReLU6激活函数 5、MobileNetV2的卷积块 6、MobileNetV2网络结构 7、模型复现(Tensorflow) 7.
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摘要:MobileNetV1架构解析 1、简介 2、Model Architecture 2.1 Depthwise Separable Convolution 2.2 Network Structure 3、传统卷积与深度可分离卷积图解 3.1 传统卷积 3.2 Depthwise卷积 3.3 Poin
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