imagenet

西西弗Sisyphus

部署模型的优化：图像标准化预处理从三步到一步乘加（2）flyfish在计算机视觉模型的工程落地中，输入图像的预处理是一个看似基础却极易踩坑的环节。很多开发者直接照搬训练代码中的归一化-减均值-除以标准差」三步式写法也有不少开发者混淆不同框架、不同工具链中的mean/scale参数定义，导致模型输入分布与训练时不匹配。

【Pre-training】Rethinking ImageNet Pre-trainingICCV-2019He K, Girshick R, Dollár P. Rethinking imagenet pre-training[C]//Proceedings of the IEEE/CVF international conference on computer vision. 2019: 4918-4927.

Re-labeling ImageNet（CVPR 2021, Naver）paper：Re-labeling ImageNet: from Single to Multi-Labels, from Global to Localized Labels

幻风_huanfeng

每天五分钟计算机视觉：ImageNet大赛的世界冠军AlexNet模型2012 Imagenet 比赛第一，Top5准确度超出第二10% ，它让人们认识到了深度学习技术的威力。比 LeNet更深，用多层小卷积层叠加替换大卷积层，就是说每一个卷积层的通道数小，不像LeNet一样每个卷积层的通道数很大。

我是有底线的