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前几日，华为诺亚，北京大学，悉尼大学共同发表了论文《A Survey on Visual Transformer》，本文针对其重点内容进行翻译概括如下。文末附论文原文和本文完整版下载方式。 导言： Transformer是一种主要基于自注意力机制的深度神经网络，最初是在自然语言处理领域中应用的。受到 阅读全文
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导言： transformer在这两年大火，CV界广泛应用transformer模型，充分吸收其idea到自己的领域。考虑到transformer本是应用于NLP的论文，其中很多内容都形成了共识，因此在论文中并未提及，就好像CV中论文提到图像预处理使用center crop , color jitt 阅读全文
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导言： 传统的卷积网络在一个前向过程中每层只有一个连接，ResNet增加了残差连接从而增加了信息从一层到下一层的流动。FractalNets重复组合几个有不同卷积块数量的并行层序列，增加名义上的深度，却保持着网络前向传播短的路径。相类似的操作还有Stochastic depth和Highway Ne 阅读全文
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Inception系列之Inception_v1 MobileNet系列之MobileNet_v2 MobileNet系列之MobileNet_v3 引言： Inception_v2和Inception_v3是在同一篇论文中，提出BN的论文并不是Inception_v2。两者的区别在于《Rethin 阅读全文
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MobileNet系列之MobileNet_v1 MobileNet系列之MobileNet_v2 导言： 继MobileNet_v1和v2提出后，在2019年，MobileNet_v3在众人的期盼下出来了，MobileNet_v3论文提出了两个模型，MobileNet_v3-Large和Mobil 阅读全文
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ShuffleNet系列之ShuffleNet_v1 MobileNet系列之MobileNet_v2 Inception系列之Batch-Normalization 导言： 目前一些网络模型如MobileNet_v1, v2，ShuffleNet_v1, Xception采用了分组卷积，深度可分离 阅读全文
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导言： shuffleNet_v1在MobileNet_v1后，MobileNet_v2前提出。ShuffleNet系列也是针对移动端部署而提出的模型。 ShuffleNet_v1结合了深度可分离卷积和分组卷积，提出了包含pointwise group convolution 和channel sh 阅读全文
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MobileNet系列之MobileNet_v1 Inception系列之Inception_v1 Inception系列之Batch Normalization Inception系列之Inception_v2-v3 Inception系列之Inception_v4 导言： MobileNet_v 阅读全文
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导言： Non-Maximum Suppression（NMS）非极大值抑制，也有个别地方称之为非最大值抑制。个人认为前者更为贴切，因为其具体实现原理是找到所有局部最大值，并抑制非局部最大值，而不是找全局最大值，后文会介绍代码。从字面意思理解，抑制那些非极大值的元素，保留极大值元素。其主要用于目标检 阅读全文
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Inception系列之Inception_v1 Inception系列之Inception_v2-v3 训练深度神经网络非常复杂，因为在训练过程中，随着先前各层的参数发生变化，各层输入的分布也会发生变化，图层输入分布的变化带来了一个问题，因为图层需要不断适应新的分布，因此训练变得复杂，随着网络变得 阅读全文