1.Object.fromEntries( ) – 用来创建一个对象（参数为二维数组或者map） //二维数组 const result Object.fromEntries([ [‘name’,‘尚硅谷’], [‘name’,‘尚硅谷’], ]) //Map const m new Map( ) m.set(‘name’,‘AAA’) const result object.…

ES10 虽然没有像 ES6 那么多新特性，但 ES10 仍然有一些有用的特性。文本通过简单示例来介绍了 ES10 新出来的特性。通过这种方式，咱们就可以快速理解，而不需要看太多的官方解释。 ES10 新特性主要如下： 数组方法：fla…

ECMAScript 2020(ES11) 动态 import ()：按需导入 空值合并运算符：表达式在 ?? 的左侧 运算符求值为undefined或null，返回其右侧 可选链接：?.用户检测不确定的中间节点 BigInt：新基本数据类型，表示任意…

前面两篇咱们已经了解了ES6—ES8的常用新特性： ES新特性系列（一）—— ES的简介与ES6 ES新特性系列（二）—— ES7、ES8 有兴趣的彦祖们可以跳转了解。本期咱们接着聊ES9、ES10的新特性。 一、ES9（ECM…

代码分享 STM32F103 OLED IIC CUBEIDE 最近一直在找IIC协议的oled屏幕hal代码，终于连抄带改找到一个能用的代码了。为了节省大家的时间特此分享出来。 硬件选择 这里作为演示的单片机为stm32f103c8t6最小系统板（蓝板），oled是某宝上12.5元的最普通的iic屏幕。 cube ide…

所谓的BottleNeck,就是为了减少计算量,在卷积之前用11的卷积降低通道数,从而降低了参数量,卷积之后再用11的卷积恢复通道数.

bottleneck简单翻译就是瓶颈层，一般在深度较高的网络（如resnet101）中使用，一般结构如下图所示。 其中两个1X1fliter分别用于降低和升高特征维度，主要目的是为了减少参数的数量，从而减少计算量，…

图片来自这里 论文中指明将为减少训练时间，将原始的残差模块(上图左侧)替换为bottleneck的残差模块。上图中右侧图有两处需要说明， 一个是bottleneck中第二个1*1卷积的通道为什么是256维度； 一个是左右两侧为相同的输入，为什么图…

1. 简介 论文：Deep Residual Learning for Image Recognition ResNet的核心内容之一即“Deeper Bottleneck Architectures”（简称DBA），一言概之，bottleneck是一种特殊的残差结构。 Resnet论文里的原图如上&#xff08…

初识BoTNet：视觉识别的Bottleneck Transformers 杂谈 最近，我的思想有点消极，对自己的未来很迷茫，不知道要从事什么，又在担心行业的内卷严重，有几篇论文看完了也没有写文章总结，这也是为什么我…

本篇文章发表于ICLR 2023。 论文链接：https://arxiv.org/abs/2304.06129 代码链接： GitHub - Trustworthy-ML-Lab/Label-free-CBM: A new framework to transform any neural networks into an interpretable concept-bottleneck-model (CBM) without…

Bottleneck结构出现在resnet中，参考paper 结构如下 左边是一个resnet block，右边是一个和它时间复杂度类似的bottleneck block。 bottleneck由三层组成：1x1, 3x3, 1x1，其中1x1负责缩小放大channel。 为什么要用这个结构呢&…

ICLR 2023 spotlight 文章链接：https://arxiv.org/abs/2205.15480 代码链接：https://github.com/mertyg/post-hoc-cbm 一、概述 Post-hoc CBM（PCBM）也是CBM大家族中的一员，因此它的基本逻辑与CBM一致，就是…

本篇博文主要是讨论为什么叫 bottleneck architecture bottleneck architecture翻译过来叫做瓶颈结构，瓶颈结构的特点是一头大一头小。 这个是针对于网络结构中输入/输出的维度(dimensions)来讲的。 来看一下Deep Residual Learning for Image Recognition(ResNet)…

文章 一、网络模型训练二、完整代码1.导入第三方库2.载入预测训练的VGG16模型,不包括全连接层3.对数据进行增强4.保存卷积层和池化层训练的数据5.读取数据给数据添加标签6.搭建全连接层对前面保存的数据进行训练 三、总结 一、网络模型训练 第一种方式是自己搭建一个网络&…

这里有一个交互式版本 https://github.com/FrancescoSaverioZuppichini/BottleNeck-InvertedResidual-FusedMBConv-in-PyTorch/blob/main/README.ipynb 所有这些模块都已在库中实现 今天，我们将看到现代CNN架构中使用的不同模块，如ResNet、MobileNet、Ef…

转自网址 bottleneck简单翻译就是瓶颈层，一般在深度较高的网络（如resnet101）中使用，一般结构如下图所示。 其中两个1X1fliter分别用于降低和升高特征维度，主要目的是为了减少参数的数量，从而减少计算量&am…

其实bottleneck和basicblock就是resnet网络中的两种模块，浅层网络使用的basicblock（ResNet18 ResNet34），深层网络使用的bottleneck（ResNet50 ResNet101） basicblock： bottleneck： b…

Botleneck是ResNet的核心内容之一（图右），主要是用了两个 1 ∗ 1 1*1 1∗1的卷积用来减少和增加维度，他的作用是减少计算量，它由三层结构 1 ∗ 1 , 3 ∗ 3 , 1 ∗ 1 1*1,3*3,1*1 1∗1,3∗3,1∗1卷积，第一个1…

先给出一键三连模块 包含卷积-BN-激活函数 def autopad(k, pNone, d1): # kernel, padding, dilation"""Pad to same shape outputs."""if d > 1:k d * (k - 1) 1 if isinstance(k, int) else [d * (x - 1) 1 for x in k] # actual ke…