论文地址：https://export.arxiv.org/pdf/2303.03667v1.pdf为了设计快速神经网络，许多工作都集中在减少浮点运算（FLOPs）的数量上。然而，作者观察到FLOPs的这种减少不一定会带来延迟的类似程度的减少。这主要源于每秒低浮点运算（FLOPS）效率低下。并且，如此低的FLOPS主要是由于运算符的频繁内存访问，尤其是深度卷积。因此，本文提出了一种新的partialconvolution（PConv），通过同时减少冗余计算和内存访问可以更有效地提取空间特征。基于PConv进一步提出FasterNet，在广泛的设备上实现了比其他网络高得多的运行速度，而不影响各种

论文地址：https://export.arxiv.org/pdf/2303.03667v1.pdf为了设计快速神经网络，许多工作都集中在减少浮点运算（FLOPs）的数量上。然而，作者观察到FLOPs的这种减少不一定会带来延迟的类似程度的减少。这主要源于每秒低浮点运算（FLOPS）效率低下。并且，如此低的FLOPS主要是由于运算符的频繁内存访问，尤其是深度卷积。因此，本文提出了一种新的partialconvolution（PConv），通过同时减少冗余计算和内存访问可以更有效地提取空间特征。基于PConv进一步提出FasterNet，在广泛的设备上实现了比其他网络高得多的运行速度，而不影响各种

一、前言MyBatis创建时的一个思想是：数据库不可能永远是你所想或所需的那个样子。我们希望每个数据库都具备良好的第三范式或BCNF范式，可惜它们并不都是那样。如果能有一种数据库映射模式，完美适配所有的应用程序，那就太好了，但可惜也没有。而ResultMap就是MyBatis对这个问题的答案。二、ResultMap的属性列表属性描述id当前命名空间中的一个唯一标识，用于标识一个结果映射。type类的完全限定名,或者一个类型别名（关于内置的类型别名，可以参考上面的表格）。autoMapping如果设置这个属性，MyBatis将会为本结果映射开启或者关闭自动映射。这个属性会覆盖全局的属性autoM

一、前言MyBatis创建时的一个思想是：数据库不可能永远是你所想或所需的那个样子。我们希望每个数据库都具备良好的第三范式或BCNF范式，可惜它们并不都是那样。如果能有一种数据库映射模式，完美适配所有的应用程序，那就太好了，但可惜也没有。而ResultMap就是MyBatis对这个问题的答案。二、ResultMap的属性列表属性描述id当前命名空间中的一个唯一标识，用于标识一个结果映射。type类的完全限定名,或者一个类型别名（关于内置的类型别名，可以参考上面的表格）。autoMapping如果设置这个属性，MyBatis将会为本结果映射开启或者关闭自动映射。这个属性会覆盖全局的属性autoM

Backbone概览及参数#Parametersnc:80#numberofclassesdepth_multiple:0.33#modeldepthmultiplewidth_multiple:0.50#layerchannelmultiple#YOLOv5v6.0backbonebackbone:#[from,number,module,args][[-1,1,Conv,[64,6,2,2]],#0-P1/2[-1,1,Conv,[128,3,2]],#1-P2/4[-1,3,C3,[128]],[-1,1,Conv,[256,3,2]],#3-P3/8[-1,6,C3,[256]],[-

Backbone概览及参数#Parametersnc:80#numberofclassesdepth_multiple:0.33#modeldepthmultiplewidth_multiple:0.50#layerchannelmultiple#YOLOv5v6.0backbonebackbone:#[from,number,module,args][[-1,1,Conv,[64,6,2,2]],#0-P1/2[-1,1,Conv,[128,3,2]],#1-P2/4[-1,3,C3,[128]],[-1,1,Conv,[256,3,2]],#3-P3/8[-1,6,C3,[256]],[-

目录摘要网络结构优点代码问题参考资料摘要ResNet的工作表面，只要建立前面层和后面层之间的“短路连接”（shortcut），就能有助于训练过程中梯度的反向传播，从而能训练出更“深”的CNN网络。DenseNet网络的基本思路和ResNet一致，但是它建立的是前面所有层与后面层的密集连接（denseconnection）。传统的\(L\)层卷积网络有\(L\)个连接——每一层与它的前一层和后一层相连—，而DenseNet网络有\(L(L+1)/2\)个连接。在DenseNet中，让网络中的每一层都直接与其前面层相连，实现特征的重复利用；同时把网络的每一层设计得特别“窄”（特征图/滤波器数量少）

目录摘要网络结构优点代码问题参考资料摘要ResNet的工作表面，只要建立前面层和后面层之间的“短路连接”（shortcut），就能有助于训练过程中梯度的反向传播，从而能训练出更“深”的CNN网络。DenseNet网络的基本思路和ResNet一致，但是它建立的是前面所有层与后面层的密集连接（denseconnection）。传统的\(L\)层卷积网络有\(L\)个连接——每一层与它的前一层和后一层相连—，而DenseNet网络有\(L(L+1)/2\)个连接。在DenseNet中，让网络中的每一层都直接与其前面层相连，实现特征的重复利用；同时把网络的每一层设计得特别“窄”（特征图/滤波器数量少）

文章首发于我的github仓库-cv算法工程师成长之路，欢迎关注我的公众号-嵌入式视觉。目录VGGResNetInceptionv3Resnetv2ResNeXtDarknet53DenseNetCSPNetVoVNet一些结论参考资料VGGVGG网络结构参数表如下图所示。ResNetResNet模型比VGG网络具有更少的滤波器数量和更低的复杂性。比如Resnet34的FLOPs为3.6G，仅为VGG-1919.6G的18%。注意，论文中算的FLOPs，把乘加当作1次计算。ResNet和VGG的网络结构连接对比图，如下图所示。不同层数的Resnet网络参数表如下图所示。看了后续的ResNeXt

文章首发于我的github仓库-cv算法工程师成长之路，欢迎关注我的公众号-嵌入式视觉。目录VGGResNetInceptionv3Resnetv2ResNeXtDarknet53DenseNetCSPNetVoVNet一些结论参考资料VGGVGG网络结构参数表如下图所示。ResNetResNet模型比VGG网络具有更少的滤波器数量和更低的复杂性。比如Resnet34的FLOPs为3.6G，仅为VGG-1919.6G的18%。注意，论文中算的FLOPs，把乘加当作1次计算。ResNet和VGG的网络结构连接对比图，如下图所示。不同层数的Resnet网络参数表如下图所示。看了后续的ResNeXt