基于交错组卷积的高效深度神经网络

作者/分享人:AI科技大本营
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本场 Chat 将会讲解发表在计算机视觉顶级会议上的 ICCV 2017 和 CVPR2018 交错组卷积的方法。

本 Chat 将围绕以下话题展开:

  1. 深度卷积神经网络设计的两个主要研究方向:变深和消除冗余。总结和分类。
  2. 交错组卷积版本一:大网络结构,优于 ResNet。 (ICCV 2017)
  3. 交错组卷积版本二:小网络结构,优于 MobileNet。(CVPR 2018)

本场 Chat 是基于 CSDN 学院 5 月 31 日同系列视频课程《微软亚洲研究院:基于交错组卷积的高效深度神经网络》的图文总结,直播报名地址:https://edu.csdn.net/huiyiCourse/detail/783(添加小助手微信csdnai,邀你入群交流)。


作者简介:王井东,微软亚洲研究院视觉计算组资深研究员,国际模式识别学会会士,曾担任 CVPR、ICCV、ECCV、AAAI 等计算机视觉和人工智能会议的领域主席和高级程序委员会委员。在视觉、机器学习以及多媒体领域里发表论文100余篇,个人专著一本。

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