Author Archive: nex3z

[Reading] Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision

1. 概述   Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision 一文提交于 2015 年,文章指出,虽然增加网络尺寸和计算量可以有效提高性能,但在移动端等计算能力受限的场景下,保持计算量和参数数量也很重要。文章通过使用分解卷积和激进的正则化,确保增加网络规模时引入的额外计算量可以得到有效使用,并提出了 Inception-v2 和…
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[Reading] Very Deep Convolutional Networks For Large-Scale Image Recognition

1. 概述   Very Deep Convolutional Networks For Large-Scale Image Recognition 一文提交于 2014 年,文章验证了通过增加卷积网络深度,可以显著提升其在图像识别任务上的准确率。文章提出了一种构建深度网络的基本规则,并据此构建了 VGG 系列网络。 2. 构建思路 2.1. 基本思路   文章给出了一种构建网络的基本规则:主要使…
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[Reading] Going Deeper with Convolutions

1. 概述   Going Deeper with Convolutions 一文发表于 2014 年,文章提出了名为 Inception 的高效的深度卷积神经网络架构,在增加网络深度和宽度的同时控制计算量,在当时的图像识别和检测任务上达到了 SOTA 性能。   传统的卷积神经网络通常使用若干个卷积层后跟若干个全连接层的结构,通过增加深度和宽度可以获得更大的网络,通常也能获得更好的性能,但这样做…
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[Reading] Deep Residual Learning for Image Recognition

1. 概述   Deep Residual Learning for Image Recognition 一文提交于 2015 年,提出了残差学习(residual learning)的框架,使得训练更深的网络变得更加容易,并提出了名为 ResNet 的网络架构,在识别和检测等任务上达到了当时的 SOTA 性能。   对于深度神经网络来说,层数越多,表现力越丰富,一般来说也越容易在任务上得到更好的…
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[Reading] Searching for MobileNetV3

1. 概述   Searching for MobileNetV3 一文公布于 2019 年,提出了称为 MobileNetV3 的新一代 MobileNets,进一步提高了准确率,并降低了计算量。   MobileNetV3 在前代 MobileNets 的基础上,在基本构造模块中引入了 Squeeze-and-Excite(SE)。文章通过网络搜索得到了网络的基本结构,并进行了进一步微调。针对…
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[Reading] MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks

1. 概述   MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks 一文提交于 2018 年,文章提出了一种新的移动端网络架构,称为 MobileNetV2,提高了移动端模型在多个任务上的 SOTA 性能。对于移动端的目标检测任务,文章提出了称为 SSDLite 的全新框架。此外文章还展示称为 Mobile DeepLabv3 的在移动端构…
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[Reading] MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications

1. 概述   MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 一文发表于 2017 年,文章提出了一种适合移动端和嵌入式平台的高效卷积网络,称为 MobbileNets,并引入了两个全局超参数,用于调整模型体积,在延迟和准确率之间进行取舍。   构建小型模型的方法主要有两种:一种…
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修改 WordPress 上传文件大小限制

  在 WordPress 上传文件时,默认的上传文件上限只有 2MB,可以通过下述方式调整上限。 1. 修改 php.ini   首先修改 php.ini 中关于上传文件相关的配置,php.ini 的位置可以通过 phpinfo 获得,例如 /etc/php/7.4/fpm/php.ini,修改该文件: nano /etc/php/7.4/fpm/php.ini 在其中搜索并修改以下配置: up…
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