原创 知識蒸餾 | 模型壓縮利器_良心總結

1.什麼是知識蒸餾 最近利用知識蒸餾的方法,對業務中的性能有了可觀的提升,因此在這裏總結一波。本文主要從宏觀的角度分析一下各個蒸餾算法的蒸餾方式,具體細節可以根據興趣閱讀論文~ 知識蒸餾是一種模型壓縮常見方法,用於模型壓縮指的是

原创 ICLR 2017 | AT_注意力引導的知識蒸餾

ICLR2017 | Paying More Attention to Attention https://github.com/szagoruyko/attention-transfer 1.注意力機制 注意力在人類視覺體驗中起

原创 ECCV2018 | PKT_概率知識蒸餾

ECCV2018 | Learning Deep Representations with Probabilistic Knowledge Transfer https://github.com/passalis/probabil

原创 工程Trick | 合併BN層加速前向推理

1.BatchNorm 在訓練深度網絡模型時,BN(Batch Normalization)層能夠加速網絡收斂,並且能夠控制過擬合,一般放在卷積層之後。如下示意圖所示,BatchNorm是以通道爲單位,對當前通道中所有的N、H、W

原创 CVPR 2018 | CPN_COCO2017姿態估計冠軍解決方案

CVPR 2018 | Cascaded Pyramid Network for Multi-Person Pose Estimation https://github.com/chenyilun95/tf-cpn 1.文章概述

原创 SAGANPose | 隱式結構化對抗人體姿態估計網絡

Adversarial PoseNet: A Structure-aware Convolutional Network for Human Pose Estimation Official Code: pytorch 1.背景分

原创 SGANPose | 自對抗人體姿態估計網絡

Self Adversarial Training for Human Pose Estimation Official Code: pytorch 1.出發點 由於人體的遮擋和擁擠等現象,現有的人體姿態估計網絡很難解決此類情況下

原创 基於CNN的2D單人體姿態估計論文綜述

1.DeepPose(谷歌大佬首次提出人體關鍵點解決方案) 2.Joint-cnn-mrf(在cnn框架下利用條件隨機場對位置進行建模,提出了heatmap) 3.SpatialDropout (LeCun團隊首次將多尺度應用於

原创 Anchor Loss | ICCV2019,優化分類性能

本文提出了一種基於樣本預測困難度動態調整交叉熵的損失函數,它根據預測的相對困難程度來自動調節損失的大小。 在本文中,我們將介紹anchor loss,並解釋圖像分類中anchor loss。首先,我們定義了預測的困難,並給出了相關

原创 數字圖像處理 | 對比度在圖像中起到什麼作用

你真的瞭解對比度嗎?對比度是數字圖像中非常基本的概念,一幅圖像中明暗區域最亮的白和最暗的黑之間不同亮度層級的測量,即指一幅圖像灰度反差的大小。直白的說就是:對比度大整體的色彩更鮮豔,對比度小色彩感更平淡。接下來我們用像素直方圖的例

原创 pytorch中的參數類——torch.nn.parameter

1.torch.nn.parameter概要 pytorch官網對torch.nn.parameter的描述如下。 torch.nn.parameter是一個被用作神經網絡模塊參數的tensor。這是一種tensor的子類。 p

原创 pytorch | 文檔學習_持續更新

1.自動求導機制 每一個tensor都有一個required_grad字段,該字段能夠從梯度計算中以最小計算爲單位對計算圖進行操作,更加靈活效率更高。 某個tensor的來源中,只要有一個tensor的required_grad

原创 動手學習深度學習 | 語言模型和循環神經網絡筆記

0.文本處理整體概況 step1:對原始數據進行分詞 step2:對分詞後的數據進行去重編號,得到[詞語to序號]的列表,和[序號to詞語]的字典。將這兩部分用作後續訓練循環神經網絡的數據集。 step3:通過一些採樣方法對構建的

原创 UDP無偏數據處理 | 人體姿態估計通用trick

The Devil is in the Details: Delving into Unbiased Data Processing for Human Pose Estimation github地址 1.使用連續度量標準 數據

原创 動手學習深度學習 | 筆記彙總

1.筆記1 (1) pytorch相關類的學習 pytorch中的參數類——torch.nn.parameter pytorch中的順序容器——torch.nn.Sequential pytorch中的神經網絡模塊基礎類——tor