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基于加权损失和迁移学习的深度估计
通过使用迁移学习和优化损失函数的简化和适应性方法，我们改进了深度估计的准确性。我们探索了多种编码解码模型，并发现 EfficientNet 模型在 RSME，REL 和 log10 方面表现最佳。我们的模型在准确性和稳健性方面取得了显著提升
PDF3 months ago
加速神经网络训练：简要回顾
研究通过应用 Gradient Accumulation、Automatic Mixed Precision 和 Pin Memory 等方法来加速深度神经网络的训练过程，并证明这些方法能够显著提高训练效率，为深度学习过程的改进提供重要见解
PDF7 months ago
高分辨率卫星影像自动建筑提取的各种基于 EfficientNet 的 U-Net++ 架构性能分析
本研究基于 U-Net 设计了一种基于 efficientNet 骨干网络的 U-Net++ 模型，通过深度监督和密集的重新设计的跳跃连接，以及对背景中不相关特征区域影响的减弱，提高了模型的敏感性，实验结果表明该模型在提取高分辨率卫星图像中
PDF10 months ago
使用视觉和文本数据的联合表示进行食品分类
提出一种使用 EfficientNet 的改进版本和 Mish 激活函数进行图像分类的多模态分类框架，并使用传统的基于 BERT 的文本分类网络。在大型开源数据集 UPMC Food-101 上评估了提出的网络和其他最先进的方法，实验结果表
PDFa year ago
边缘设备推理性能比较
本研究分析了 MobileNet，EfficientNet，VGG，Resnet 和 InceptionV3 等多个卷积神经网络在多种设置下的推理时间，结果发现 Google 平台的推理速度最快，特别是对于 MobileNet 或 Effi
PDFa year ago
乳腺肿瘤分类的集成卷积神经网络
本研究探索了三种分类网络，即 XceptionNet、DenseNet 和 EfficientNet，通过集成机制来提高计算机辅助乳腺肿块分类的识别能力。在公共数据集上验证该方案，可以获得 88％的准确度，85％的精度和 76％的召回率。
PDFa year ago
通过模型压缩提高推理性能，不增加计算时间
使用不同的 Model Soups 并从中选出 Pruned Soup，比较了不同模型的表现，然后讨论了实验中发现的 weight-averaging 的局限性。
PDFa year ago
SegNeXt: 语义分割中重思卷积特征设计
SegNeXt 是一种简单的卷积神经网络架构，通过重新审视先前成功的分割模型所拥有的特性，设计了一种基于卷积注意力机制的网络模型，该模型使用了廉价的卷积操作，有效提高了语义分割模型的性能，超越了现有技术最佳方法。
PDF2 years ago
CVPR移动设备人脸表情、价值、唤起和动作单元的帧级预测
本文提出了一种基于单个预训练 AffectNet 的 EfficientNet 模型提取面部特征的新颖的帧级情感识别算法，可以实现移动设备上的实时视频人脸情感分析，在第三届野外情感行为分析（ABAW）竞赛的大规模 Aff-Wild2 数据集
PDF2 years ago
具有深度特征正交性和混合 Swin 转换器的高效大规模图像检索
我们提出了一种高效的端到端管道，用于大规模地标识别和检索，演示如何结合和增强最近图像检索研究中的概念并介绍两种特别适用于大规模地标识别的架构：深度正交融合的全局和局部特征模型（DOLG）使用 EfficientNet 骨干和一种新的混合 S
PDF3 years ago
PSLA: 通过预训练、采样、标注和聚合来提高音频标记的准确性
本文研究基于 AudioSet 的音频标记技术，实现了包括 ImageNet 预训练、平衡采样、数据增强、标签增强和模型集成等训练技巧，应用在 EfficientNet 上，单个模型和集成模型在 AudioSet 上都表现出较高的平均精确度
PDF3 years ago
CVPRLSQ+: 通过可学习 offset 和更优的初始化改进低比特量化
通过引入可训练的缩放和偏移参数的通用不对称量化方案，以学习如何适应负激活，LSQ + 提出了一种自然的 LSQ 扩展。结果显示，LSQ + 对于 EfficientNet 和 MixNet 表现出最先进的结果，并且在低位量化神经网络时（如：
PDF4 years ago
修复训练 - 测试分辨率不一致：FixEfficientNet
本篇论文通过对 EfficientNet 图像分类器的性能进行了详细分析，提出了一种修复训练集和测试集图像不一致问题的新训练方法 FixEfficientNet，并以 ImageNet 数据集进行了测试，证明了 FixEfficientNe
PDF4 years ago
CVPR对抗性示例提升图像识别
本文提出一种增强的对抗训练策略 AdvProp，将对抗样本作为额外的样本引入训练过程，使用单独的辅助批归一化来处理对抗样本，进一步提高图像识别模型的准确性，在各种图像识别任务中均得到了提升，特别是在最新的 EfficientNet-B7 上
PDF5 years ago