對於輸入的feature map,第一步reshape變為之後過channel wise一維卷積
SGM: Semiglobal Matching上一節得到的公式是基於Mutual information的,但是實際上我們可以替換掉第一項為任意的pixel-wise的匹配cost:我們的SGM演算法就是一種求解的方法
每一個子專案中都羅列了可以進行操作的部分,以我自己最常用的系統清理為例,Wise Care 365 提供的清理功能包含登錄檔清理、常規清理、高階清理以及系統瘦身等常見功能,和同類清理工具一樣,我們可以對掃描結果中的清理專案進行自定義選擇,根
Channel-wise卷積在channel維度上進行滑動,巧妙地解決卷積操作中輸入輸出的複雜全連線特性,但又不會像分組卷積那樣死板,是個很不錯的想法論文: ChannelNets: Compact and Efficient Convol
Customer原意為“顧客”,轉用於表示“一沾上邊就會有麻煩的人”
具體而言,這篇文章提出了 ConvMixer,這是一個極其簡單的模型,在思想上與 ViT 和更基本的 MLP-Mixer 相似,這些模型直接將 patch 作為輸入進行操作,分離空間和通道維度的卷積操作,並在整個網路中保持相同的大小和解析度
摘要作者在不同任務中嘗試了節點式歸一化(Node-wise),鄰接式歸一化(Adjance-wise),圖式歸一化(Graph-wise)和批處理歸一化(Batch-wise)作為歸一化計算方式,來分析每種歸一化方式的優劣,並提出一種基於學
所以我們來看 Wise Folder Hider 的隱藏效果,開啟軟體後,你只需要將想要隱藏的檔案或資料夾拖進軟體視窗,檔案便會從系統中隱藏起來
還有一個小工具,dism++也是一款pc系統最佳化軟體,由國內初雨團隊研發,據稱使用微軟內部api,軟體包只有幾MB,免安裝,完全免費,但是功能強大,炒雞良心
稍微瞭解一點機器學習的都會知道cross-validation,作為一個驗證演算法是否靠譜(具有可推廣到新資料的能力)的主要方法
講一下組內最近兩年對神經網路的一些研究和思考,由於depth-wise conv在端側的效能很好,我們在GhostNet當中也大量使用了depth-wise,單獨看GhostNet中每一個layer,其實我認為也是“小”改進,因為直觀來說,
舉個例子:當你要預測一張圖片中的帥哥時,那麼channel wise attention就會使得提取到帥哥特徵的feature map的權重加大,這樣最後output結果就會準確不少.為什麼要引入multi-layer呢
2 Xinxin Hu3 Rainer Stiefelhagen發表單位:CV:HCI, Karlsruhe Institute of Technology 2ZEISS 3Huawei Technologies發表於:CVPR 2021關