相关文章
两位一体数码管引脚图_分享一款简单易用的串口数码管模块
在单片机控制系统中，一般使用LED数码管或液晶LCD作为显示设备，用来显示控制系统的工作状态。数码管，其实就是将8个LED摆成了一定的形状。我们控制不同的灯亮就可以让数码管显示不同的数字。一般会将数码管内部的8个LED阳极或者阴极接到一起&a…
函数)
YOLOV5源代码学习之check_anchors()函数
该函数主要在train.py中调用 为了方便直观的阅读代码，对代码中的变量值进行了输出
def check_anchors(dataset, model, thr4.0, imgsz640):# Check anchor fit to data, recompute if necessaryprefix colorstr(autoanchor: )print(f\n{prefix}Analyzing anchors.…
自动化测试工具Ranorex Studio（二十五）-库的拆分
默认地，每一个Ranorex Studio项目包含一个对象库文件，这个文件自动用在每一个新创建的录制中。你可以在一个单独的库文件中管理一个测试套件项目中所有的UI元素，但是在一个自动化测试项目中多个对象库的存在还是有一些原因的： .测…
GCN论文笔记——HopGAT: Hop-aware Supervision Graph Attention Networks for Sparsely Labeled Graphs
【论文笔记】HopGAT: Hop-aware Supervision Graph Attention Networks for Sparsely Labeled Graphs 作者：纪超杰，王如心等 （中国科学院深圳先进技术研究院）
摘要
由于标记节点代价大，在对稀疏标记图中的节点进行分…
【3D目标检测】SECOND: Sparsely Embedded Convolutional Detection论文解读（2018）
1、 为什么要做这个研究（理论走向和目前缺陷） ? VoxelNet这种直接对点云进行特征提取而非手工设计特征的3D检测算法效果还行但是很慢。以前的方案朝向预测不准。 2、 他们怎么做这个研究 （方法，尤其是与之前不同之处）…
SECOND: Sparsely Embedded Convolutional Detection 论文笔记
SECOND: Sparsely Embedded Convolutional Detection
论文链接： https://www.researchgate.net/publication/328158485_SECOND_Sparsely_Embedded_Convolutional_Detection
项目连接： https://github.com/traveller59/second.pytorch
一、Problem Sta…
Parameter-Efficient Conformers via Sharing Sparsely-Gated Experts for End-to-End Speech Recognition
基于Sparsely-Gated Experts的Parameter-Efficient Conformers在端到端语音识别中的应用
摘要
虽然Transformer及其变体Conformer在语音识别中表现出良好的性能，但大量的参数导致在训练和推理过程中消耗大量的内存。一些研究采用跨层参数共享的方法来减少模型的参…
【论文阅读】OUTRAGEOUSLY LARGE NEURAL NETWORKS: THE SPARSELY-GATED MIXTURE-OF-EXPERTS LAYER
一、背景
神经网络的吸收信息的容量（capacity）受限于参数数目。
条件计算（conditional computation）针对于每个样本，激活网络的部分子网络进行计算，它在理论上已证明，可以作为一种显著增加模型容量的方法。
所以本文引入了稀疏门控专家混合层（Sparsely-Gated Mixtur…
论文笔记 ： SECOND: Sparsely Embedded Convolutional Detection
SECOND: Sparsely Embedded Convolutional Detection 重庆大学，输变电设备与系统安全国家重点实验室，2018，KITTI 总结
基于体素划分的3D卷积网络可以较好的处理lidar信息，但是有推理速度慢和朝向估计的性能差的不足。
本文贡献&…
-OUTRAGEOUSLY LARGE NEURAL NETWORKS: THE SPARSELY-GATED MIXTURE-OF-EXPERTS LAYER)
MOE论文详解(1)-OUTRAGEOUSLY LARGE NEURAL NETWORKS: THE SPARSELY-GATED MIXTURE-OF-EXPERTS LAYER
1. 背景介绍
这是2017年Google Brain团队发表的一篇比较经典的论文, 可以做为MOE在大语言模型上应用的第一篇, MOE全称是混合专家(Mixture of Experts). 这里的每个Expert都是一个更小的神经网络, 比如最简单就是FC全连接网络, MOE整体不是一个完整的网络结构, 而是作为layer层…
【3D目标检测】SECOND: Sparsely Embedded Convolutional Detection
目录 概述细节网络结构稀疏卷积方向分类损失函数 概述
首先，本文是基于点云，并且将点云处理成体素的3D目标检测网络，提出的SECOND可以看做是VoxelNet的升级版。 提出动机与贡献
VoxelNet计算量比较大，速度比较慢（训练…
【论文阅读 | MoE】Outrageously Large Neural Networks: The Sparsely-Gated Mixtured-of-Experts Layer
（开始整理一些以前读过的文章）
现在，MoE 的概念已经很常见了。对于这个概念进行追溯，这篇文章就是源头。
原文链接：https://arxiv.org/abs/1701.06538
1. Introduction
文章首先指出，当数据集足够大时&…
翻译：Tree Energy Loss: Towards Sparsely Annotated Semantic Segmentation
目录 摘要介绍方法描述：（1）树亲和生成（2）级联过滤生成伪标签（3）为未标记的像素分配伪标签 文章地址：
Tree Energy Loss: Towards Sparsely Annotated Semantic Segmentation 摘要 稀…
论文阅读 SECOND:Sparsely Embedded Convolutional Detection
标题：SECOND:Sparsely Embedded Convolutional Detection 作者：Yan Yan,Yuxing Mao,and Bo Li 来源：sensors 2018
摘要： 基于LiDAR或基于RGB-D的对象检测被用于从自动驾驶到机器人视觉的众多应用中。 在处理点云LiDAR数据时&…
论文解读与Pytorch代码实现)
Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer (MoE)论文解读与Pytorch代码实现
MoE解析
阅读论文：https://arxiv.org/pdf/1701.06538
OUTRAGEOUSLY LARGE NEURAL NETWORKS:THE SPARSELY-GATED MIXTURE-OF-EXPERTS LAYER 本文介绍了一种名为Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer (MoE) 的神经网络组件，旨在通过条件计算…
论文阅读笔记：Tree Energy Loss: Towards Sparsely Annotated Semantic Segmentation
论文阅读笔记：Tree Energy Loss: Towards Sparsely Annotated Semantic Segmentation 1 背景2 创新点3 方法4 模块4.1 出发点4.2 总体框架4.3 树能量损失4.3.1 树亲和力生成4.3.2 级联过滤4.3.3 软标签分配 5 效果5.1 总体效果5.2 消融实验5.2.1 损失形式5.2.2 亲和…
精读Tree Energy Loss: Towards Sparsely Annotated Semantic Segmentation
摘要
首先解释一下Sparsely Annotated Semantic Segmentation（SASS），这种训练顾名思义就是标注地十分稀疏，只在画面的极少的像素上进行标注，模型要根据这稀少的标注学习分割。而本文提出了一种方法，先让模…
学习正则表达式 - 匹配 Unicode 和其它字符
目录
一、匹配 Unicode 字符
1. 匹配 emoji 符号
（1）确定 emoji 符号的 Unicode 范围
（2）emoji 符号的存储
（3）正则表达式匹配
2. 匹配中文
（1）确定中文的 Unicode 范围
&am…