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原标题：Mac 菜单栏样式太单调？不妨用这个小工具自己动手定制 开源的 FreeBSD 成就了今天的 macOS，但是今天的 macOS 却因为闭源而失去了很多可定制化的地方。能在 Linux 下动动编辑器改改代码就可以实现的所谓「UI 魔改」，在如今的…
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12f的接线 esp8266_Arduino连接ESP8266串口WIFI超详细入门教程

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本帖最后由 lys2005 于 2016-1-7 19:02 编辑 最近在某宝上买了块ESP8266串口WIFI，这个模块相当便宜。今天测试了一下，把测试过程放出来一起学习。 入门级的，相当简单，但我在论坛找了下只有一个相关的贴子，也不太细，我就再做细一点吧！高手略过。 ESP8266串口WIFI模块12元…
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Android wifi的WifiInfo对象详解

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WifiInfo public class WifiInfo extends Object implements Parcelable java . lang . object ↳ android.net.wifi.WifiInfo 描述任何Wifi连接状态的活动或过程中被建立。 总结 常量 String FREQUENCY_UNITS 在兆赫频率 String LINK_SPEED_UNITS 链接速度Mbps 继承的常量 …
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记笔记本 mac 地址被隔壁 WiFi 拉黑以后

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背景 笔者，也就是千千。 千千寒假所居住的地方没有自己搭建的 WiFi，这让整天沉迷于网络的自己怎能忍受，打开 WiFi 列表，大致现在是这个样子滴。 于是祭出第一道神器 —— WiFi 万能钥匙，因为我想周边的人一定有很多都使用这款软件，那他们的 WiFi 密码一定也相应的被上传…
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【论文阅读笔记】Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming

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论文地址：Network Slimming 论文总结 本文提出了一种channel-level的裁剪方案，可以通过稀疏化尺度因子（BN层的scaling factor）来裁掉“不重要”的channel。   文中的方案为： 在训练时，对BN层的scaling …
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[2017ICCV F] Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming

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TitleVenueTypeCodeLearning Efficient Convolutional Networks Through Network Slimming ICCVFpytorch 文章目录 Abstract1 Introduction2 Related Works3 Algorithm相关图解算法流程算法的数学实现 4 Experiments实验对象实验结果 论文评价其他文献 Abstract ,我们提出一种…
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模型剪枝经典论文解读：《Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming》

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Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming 摘要： CNN在落地中的部署，很大程度上受到其高计算成本的限制。在本文中，作者提出一种新的CNN学习方案： 1）减少模型大小； 2&#xff0…
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Yolov5 中添加Network Slimming剪枝--稀疏训练部分

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前言：Network Slimming剪枝过程让如下 1. 稀疏化 2. 剪枝 3. 反复迭代这个过程 一、稀疏化： 通过Network Slimming 的核心思想是:添加L1正则来约束BN层系数，从而剪掉那些贡献比较小的通道channel 原理如下：BN层的计算是这样的： 上边介绍了，Network Slimming的核心思…
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【论文阅读】Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming

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1，论文和代码 https://arxiv.org/abs/1708.06519 https://github.com/Eric-mingjie/network-slimming 1，摘要 深度卷积神经网络(CNNs)在许多现实应用中的部署很大程度上受到其高计算成本的阻碍。在这篇论文中，我们提出了一种新的训练方…
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《Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming》论文笔记

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代码地址：slimming 1. 概述 导读：这篇文章是一篇关于CNN网络剪枝的文章，文章里面提出通过BatchNorm层的scaling参数确定重要的channel，排除不重要的channel，从而达到网络瘦身的目的。此外文章还引入了L1范数&#xff…
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ICCV 2017 Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming（模型剪枝）

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前言 这篇文章是ICCV 2017的一篇模型压缩论文，题目为《 Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming》。2019年有相当多的关于YOLOv3的剪枝开源工程，他们大多数的原理都来自于这篇论文，这篇论文的思想值得仔细品读…
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网络模型剪枝-论文阅读-Network Slimming

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论文地址：Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming 这篇论文是在2017年的ICCV发表的，可以看做是之前讲过的channel pruning方法的变种，但是更加简单有效。 简单来说，这篇论文的剪枝方式是，给每个通道加上权重，在训练的过程中使用L1正则化对…
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learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming

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learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming 文章目录 learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming总结 总结
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论文复现：Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming

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论文核心 论文提出了一种结构化剪枝策略，剪枝对象为 channel ，对 channel 重要性的评价标准使用的是 Batch Normalization 层中的缩放因子，这不会给网络带来额外的开销。 论文细节品读 带 L 1 L1 L1正则的损失函数： 首先得了解 L 1 L1 L1正则为何能带来稀疏性，相关解释链…
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论文：Network Slimming----阅读笔记

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这篇文章利用通道稀疏化这样一个简单但很有效的方法，可以有效解决CNN网络在现实应用中部署时面临的三大挑战： 1.模型大 2.推理时占用内存开销大 3.计算量大 在这篇论文中，提出了网络瘦身，它解决了前面提到的所有挑战。方法是将…
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模型通道剪枝 Network Slimming

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文章地址 https://arxiv.org/pdf/1708.06519.pdf pytorch版本的github地址：GitHub - foolwood/pytorch-slimming: Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming, In ICCV 2017. 文中探讨了其他5种方法的优缺点。 低秩分解。“Exploiting…
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Network Slimming

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Network Slimming-Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming](https://arxiv.org/abs/1708.06519) Network Slimming为一种神经网络训练方法,其可以减小模型大小,运行内存,计算量,同时没有精度损失,并最小化训练过程.得到的模型不需要专门的库或者…
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ViT Slimming——联合结构搜索与Patch Selection

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Paper地址：https://arxiv.org/abs/2201.00814 GitHub链接：https://github.com/Arnav0400/ViT-Slim Methods ViT Slimming是一种简单、有效的结构精简化技术，通过结构搜索与Patch selection的结合，一方面实现了多维度、多尺度结构压缩，另一方面减少了Patch或Token的长度冗…
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2017|| 模型压缩 Slimming-pytorch 剪枝

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2017 || Slimming-pytorch（剪枝） Official Code（torch）：https://github.com/liuzhuang13/slimming Paper : https://arxiv.org/abs/1708.06519 Third party Code （pytorch）： https…
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（Patch Slimming for Efficient Vision Transformers）论文总结

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Abstract 作者研究了visual transformer在给定的网络中挖掘冗余计算的效率问题。transformers在最近的研究中在一系列cv任务上表现优异。与cnn相同，巨大的计算成本是一个严重的问题。提出了一种新的精简patchs的方法。该方法能有效降低计算成本，且不会影…
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