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当UNet遇见ResNet会发生什么?

1.前言这篇文章主要以几篇经典的分割论文为切入点,浅谈一下当Unet遇见ResNet会发生什么?2. UNet首先回顾一下UNet,UNet的结构如下图所示:从UNet的网络结构我们会发现两个最主要的特点,一个是它的U型结构,一个是它的跳层连接。 其中UNet的编码器一共有4次下采样来获取高级语义信息,解码器自然对应了4次上采样来进行分辨率恢复,为了减少下采样过程带来的空间信息损失跳层连...

2020-04-09 23:20:25

【AI PC端算法优化】二,一步步优化自然饱和度算法

上一节的RGB转灰度图算法我又做了两个相关优化,加入了多线程以及去掉了上次SSE计算中的一些重复计算,现在相对于传统实现已经可以获得4倍加速。同时我也在做一个AVX2的优化,所以不久后我将发布一个RGB转灰度图算法优化的升级版,尝试触摸这一个算法的优化极限,我会尽快做完实验发出来的。今天我先介绍一个有趣的自然饱和度算法,并讲解如何一步步进行优化。1. 原始实现今天要介绍的自然饱和度算法是一...

2020-04-08 15:01:14

【AI PC端算法优化】一,一步步优化RGB转灰度图算法

1. 前言终于下定决心来更新这个专题了,首先说一下我想做什么?我想做的就是基于SSE/AVX的PC端算法优化,也可以理解为对传统的OpenCV算法的指令集优化。这个系列也会保持一直更新,不断分享我学习SSE/AVX指令集以及利用它优化的一些小算法,希望能在算法加速这一点帮助到一些人。另外,虽然这个专题的核心是SSE/AVX算法优化,但我也同时会介绍一些其它的优化技术比如循环展开,多线程,内存优...

2020-04-06 17:30:20

深度学习算法优化系列二十二 | 利用TensorRT部署YOLOV3-Tiny INT8量化模型

1. 前言上一节深度学习算法优化系列二十一 | 在VS2015上利用TensorRT部署YOLOV3-Tiny模型 分享了使用TensorRT在GPU上部署FP32的YOLOV3-Tiny模型,这一节继续分享一下如何部署INT8的YOLOV3-Tiny模型。2. 确定走哪条路?和上一节一样,这里仍然是走ONNX->TRT这条路,也就是说我这里的INT8量化是在TensorRT中使用nv...

2020-04-04 17:50:34

卷积神经网络学习路线(二十三)| 经典网络回顾之XceptionNet

Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions1.前言卷积神经网络学习路线这个系列旨在盘点从古至今对当前CV影响很大的那些经典网络。为了保证完整性我会将之前漏掉的一些网络补充下去,已经介绍了非常多的经典网络,这个系列可能也快要迎来完结的日子了。接着卷积神经网络学习路线(九)| 经典网络回顾之GoogLeNet系列 ...

2020-03-31 22:05:15

【CV中的特征金字塔】七,SSD算法的改进版Rainbow SSD

论文题目:Enhancement of SSD by concatenating feature maps for object detection论文链接:https://arxiv.org/abs/1705.095871. 前言继续来开开脑洞,今天要介绍BMVC 2017的一个SSD的改进算法R-SSD。关于SSD可以看一下之前的论文笔记:目标检测算法之SSD,后面我也会整理出来一个...

2020-03-30 22:14:22

不需要预训练模型的目标检测算法DSOD

论文:Learning Deeply Supervised Object Detectors from Scratch1. 前言DSOD(Deeply Supervised Object Detectors)是ICCV 2017的一篇文章,它表达了一个非常有意思的东西。这篇论文不是从目标检测的高mAP值或者速度更快出发,而是从另外一个角度切入来说明fine-tune后的检测模型和直接训练的...

2020-03-29 21:51:34

【AlexeyAB DarkNet框架解析】十二,Dropout层代码详解

1. 前言继续DarkNet源码解析,本次解析src/dropout.h和src/dropout.c两个文件,也即是Dropout层。2. Dropout在CNN中使用Dropout分成训练和测试两个阶段,在训练阶段,Dropout以一定的概率ppp随机丢弃一部分神经元节点,即这部分神经元节点不参与计算,如下图所示。在训练时,每个神经元有概率ppp的可能性被保留下来,即Dropout的丢...

2020-03-28 21:37:45

深度学习算法优化系列二十一 | 在VS2015上利用TensorRT部署YOLOV3-Tiny模型

1. 前言大家好,最近在VS2015上尝试用TensorRT来部署检测模型,中间走了两天弯路,感觉对于一个完全新手来说要做成功这件事并不会那么顺利。所以这里写一篇部署文章,希望能让使用TensorRT来部署YOLOV3/YOLOV3-Tiny检测模型的同学少走一点弯路。2. 确定走哪条路?这里我是将AlexeyAB版本DarkNet训练出来的YOLOV3-Tiny检测模型(包含*.weigh...

2020-03-27 18:15:42

目标检测算法之CVPR 2019 Guided Anchoring

1. 前言看过前几天【CNN调参】目标检测算法优化技巧的同学应该知道,ASFF的作者在构建Stronger YOLOV3 BaseLine的时候就用到了Guided Anchoring这种Trick。这篇论文题目为《Region Proposal by Guided Anchoring》,中了CVPR 2019。这篇论文提出了一种新的Anchor生成方法,不同于以前的固定Anchor或者根据数据...

2020-03-27 18:15:19

目标检测算法之CVPR 2018 Cascade R-CNN

论文全称:Cascade R-CNN Delving into High Quality Object Detection论文链接:https://arxiv.org/abs/1712.00726论文代码:https://github.com/zhaoweicai/cascade-rcnn1. 前言附录https://blog.csdn.net/u014380165/article/...

2020-03-24 00:16:24

【CNN调参】图像分类算法优化技巧(实用性很高)

这篇论文整理了CNN分类任务中一些常用的Tricks,如改善模型结构,训练过程中的一些Refinements如修改损失函数,数据预处理等,有较大工程意义。1. 前言这篇论文的全名是:Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks 。论文地址见附录。这篇论文是亚马逊团队对CNN网络调优的经验总...

2020-03-20 22:55:09

【CV中的特征金字塔】六,ECCV 2018 PFPNet

论文全称:Parallel Feature Pyramid Network for Object Detection论文链接:http://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/papers/Seung-Wook_Kim_Parallel_Feature_Pyramid_ECCV_2018_paper.pdf1. 前言今天来学习一下这篇ECCV ...

2020-03-19 18:17:53

深度学习算法优化系列二十 | TensorRT 如何进行细粒度的Profiling

1. 前言今天我将以GoogleNet为例来展示一些TensorRT的优化方法,例子在F:\TensorRT-6.0.1.5\samples\sampleGoogleNet中。这里要展示的是TensorRT的16Bit推理以及基于层的Profiling。2. 关键概念下面来描述几个关键概率。FP16。我们知道FP32指的是Full Precise Float 32,而FP16对应的就是F...

2020-03-17 17:55:07

【综述】图像去雾的前世今生

1. 前言其实对图像去雾也没有什么深入的了解,只是了解过一些传统的图像去雾方法而已。说实话,在CNN模型大流行的今天,已经有很多人忽略了传统算法的发展,以至于你今天去搜索10年前的去雾算法或许根本找不到相关资料了,或许这就是现实中的围城吧。。今天有空来整理一下我所了解到的图像去雾技术的发展,尝试做一个详细点的综述。2. 概述图像去雾在计算机视觉中虽然不像目标检测,语义分割这种任务整天会放在台...

2020-03-14 23:19:01

深度学习算法优化系列十九 | 如何使用tensorRT C++ API搭建网络

1. 前言在深度学习算法优化系列十八 | TensorRT Mnist数字识别使用示例 中主要是用TensorRT提供的NvCaffeParser来将Caffe中的model转换成TensorRT中特有的模型结构。其中NvCaffeParser是TensorRT封装好的一个用以解析Caffe模型的工具 (高层的API),同样的还有NvUffPaser用于解析TensorFlow的pb模型,NvO...

2020-03-10 17:17:29

OpenCV图像处理专栏十六 | 合理选用Side Window Filter辅助矩形框检测

摘要:年前的时候,在StackOverFlow上发现了一个有趣的检测图像中的项目,今天下定决心要把它分享一下,另外我发现如何将这个算法配合上CVPR 2019的Side Window Filter在某些图片上可以实现更好的效果。1. 前言今天要干什么?在一张图片上通过传统算法来检测矩形。为了防止你无聊,先上一组对比图片。这个算法出自https://stackoverflow.com/...

2020-03-09 18:17:04

【CV中的特征金字塔】五,Google Brain EfficientDet

1. 前言上周六解读了Google Brain在2019年的大作EfficientNet,可以在这个链接找到:卷积神经网络学习路线(二十二)| Google Brain EfficientNet。紧接着Google Brain又提出了这篇EfficientDet一举刷新MS COCO数据集的目标检测精度,今天就一起来看看这篇论文的核心思想吧。论文原文见附录,代码实现官方没开源,文后有一个别人复...

2020-03-07 13:24:57

深度学习算法优化系列十八 | TensorRT Mnist数字识别使用示例

1. 前言上一节对TensorRT做了介绍,然后科普了TensorRT优化方式以及讲解在Windows下如何安装TensorRT6.0,最后还介绍了如何编译一个官方给出的手写数字识别例子获得一个正确的预测结果。这一节我将结合TensorRT官方给出的一个例程来介绍TensorRT的使用,这个例程是使用LeNet完成MNIST手写数字识别,例程所在的目录为:2. 代码解析按照上一节的讲解,我...

2020-03-06 17:57:31

深度学习算法优化系列十七 | TensorRT介绍,安装及如何使用?

1. 前言由于前期OpenVINO的分享已经基本做完了,笔者也可以成功的在CPU和Intel神经棒上完整的部署一些工作了,因此开始来学习TensorRT啦。先声明一下我使用的TensorRT版本是TensorRT-6.0.1.5 。2. 介绍TensorRT是NVIDIA推出的一个高性能的深度学习推理框架,可以让深度学习模型在NVIDIA GPU上实现低延迟,高吞吐量的部署。TensorRT...

2020-03-04 18:15:27

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