• 2022 年 9 月 5 日
• AI

为了追求更高的准确率，自从AlexNet以来，神经网络更加倾向于更深、更复杂的设计结构，这就导致对GPU的需求提高，在现 …

• 2022 年 7 月 20 日
• AI

论文提出了在线重参数方法OREPA，在训练阶段就能将复杂的结构重参数为单卷积层，从而降低大量训练的耗时。为了实现这一目标 …

• 2022 年 7 月 18 日
• AI

论文对长尾数据集中的复杂变换不变性进行了研究，发现不变性在很大程度上取决于类别的图片数量，实际上分类器并不能将从大类中学 …

• 2022 年 7 月 13 日
• AI

论文提出能够适配硬件加速的动态网络DS-Net，通过提出的double-headed动态门控来实现动态路由。基于论文提出 …

• 2022 年 7 月 12 日
• AI

论文提出自适应的label assignment方法DW，打破了以往耦合加权的惯例。根据不同角度的一致性和非一致性指标， …

• 2022 年 7 月 7 日
• AI

 论文提出了更通用的特征相关噪声类别PMD，基于此类噪声构建了数据校准策略PLC来帮助模型更好地收敛，在生成数据集和真实 …

• 2022 年 7 月 6 日
• AI

论文重新审视了ResNet的结构、训练方法以及缩放策略，提出了性能全面超越EfficientNet的ResNet-RS系 …

• 2022 年 7 月 4 日
• AI

论文提出新颖的轻量级通道注意力机制coordinate attention，能够同时考虑通道间关系以及长距离的位置信息。 …

• 2022 年 7 月 1 日
• AI

论文提出的GID框架能够自动选择可辨别目标用于知识蒸馏，而且综合了feature-based、relation-base …