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2019年7月20日
OpenVINO 目标检测底层C++代码改写实现(待优化)
摘要: System: Centos7.4 I:OpenVINO 的安装 refer:https://docs.openvinotoolkit.org/latest/_docs_install_guides_installing_openvino_linux.html II: 基于OpenVINO tens
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posted @ 2019-07-20 13:43 fourmii
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2019年6月1日
论文阅读笔记六十六:Wide Activation for Efficient and Accurate Image Super-Resolution(CVPR2018)
摘要: 论文原址:https://arxiv.org/abs/1808.08718 代码:https://github.com/JiahuiYu/wdsr_ntire2018 摘要 本文证明在SISR中在ReLU之前特征图越宽,在有效的计算资源及内存条件下,模型的性能越好。本文提出的残差网络具有平滑的ide
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posted @ 2019-06-01 17:03 fourmii
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论文阅读笔记六十五:Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution(CVPR2017)
摘要: 论文原址:https://arxiv.org/abs/1707.02921 代码: https://github.com/LimBee/NTIRE2017 摘要 以DNN进行超分辨的研究比较流行,其中,残差学习较大的提高了性能。本文提出了增强的深度超分辨网络(EDST)其性能超过了当前超分辨最好的模
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posted @ 2019-06-01 11:42 fourmii
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2019年5月31日
论文阅读笔记六十四: Architectures for deep neural network based acoustic models defined over windowed speech waveforms(INTERSPEECH 2015)
摘要: 论文原址:https://pdfs.semanticscholar.org/eeb7/c037e6685923c76cafc0a14c5e4b00bcf475.pdf 摘要 本文研究了利用深度神经网络及逆行自动语音识别(ASR)的语音模型,其输入是直接输入窗口形语音波(WSW)。本文首先证明了,网络
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posted @ 2019-05-31 19:26 fourmii
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2019年5月29日
论文阅读笔记六十三:DeNet: Scalable Real-time Object Detection with Directed Sparse Sampling(CVPR2017)
摘要: 论文原址:https://arxiv.org/abs/1703.10295 github:https://github.com/lachlants/denet 摘要 本文重新定义了目标检测,将其定义为用于评估一个规模较大但较为稀疏的的边界框依赖性的概率分布。随后,作者确定了一个评价稀疏分布的机制,D
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posted @ 2019-05-29 14:53 fourmii
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2019年5月19日
基于Distiller的模型压缩工具简介
摘要: Reference: https://github.com/NervanaSystems/distiller https://nervanasystems.github.io/distiller/index.html PART I: 介绍 Distiller模型压缩包含的算法: 稀疏算法(剪枝+正则
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posted @ 2019-05-19 11:28 fourmii
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基于Intel OpenVINO的搭建及应用,包含分类,目标检测,及分割,超分辨
摘要: PART I: 搭建环境OPENVINO+Tensorflow1.12.0 I: l_openvino_toolkit_p_2019.1.094 第一步常规安装参考链接:https://docs.openvinotoolkit.org/latest/_docs_install_guides_inst
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posted @ 2019-05-19 11:09 fourmii
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论文阅读笔记六十二:RePr: Improved Training of Convolutional Filters(CVPR2019)
摘要: 论文原址:https://arxiv.org/abs/1811.07275 摘要 一个训练好的网络模型由于其模型捕捉的特征中存在大量的重叠,可以在不过多的降低其性能的条件下进行压缩剪枝。一些skip/Dense网络结构一定程度上减弱了重叠的现象,但这种做法引入了大量的计算及内存。本文从更改训练方式的
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posted @ 2019-05-19 10:23 fourmii
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2019年5月16日
查看tensorflow是否为MKL版本命令
摘要: python -c "import tensorflow; print(tensorflow.pywrap_tensorflow.IsMklEnabled())" source activate_tf.sh export MKL Verbose=1
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posted @ 2019-05-16 10:43 fourmii
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2019年5月14日
基于OpenVINO的多输入model optimizer(Tensorflow)
摘要: Step I:下载预训练模型 wget -O - https://github.com/mozilla/DeepSpeech/releases/download/v0.3.0/deepspeech-0.3.0-models.tar.gz | tar xvfz - 文件内容如下 StepII:利用te
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posted @ 2019-05-14 17:26 fourmii
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