目前Cocos2d-x现在支持c3t以及c3b格式的模型，前者是一种明文的json的文件格式，它的目的就是为了用户再开发的时候方便调试，后者可以理解为前者的压缩版——它将一些明文的token压缩成一系列的字节，这种做法可以显著的减少文件的体积，同时提高了读取的速率。c3t以及c3b是Cocos2dx自带的格式，也就是说，市面上所见的3d模型编辑软件都无法编辑这两种格式，在这里我就要向大家阐述一款Cocos2dx附带的模型导入工具fbx-conv，它能将常见的FBX以及collada的DAE文件导出成为c3b和c3t。

DO-Conv：深度超参数化卷积层 由金明曹，创建，孙铭超，， ，，和。 介绍 DO-Conv是深度过参数化的卷积层，可在训练阶段用作CNN中常规卷积层的替代，以实现更高的精度。在推理阶段，DO-Conv可以融合到常规卷积层中，从而导致计算量与常规卷积层的计算量完全相同。 有关更多详细信息，请参见的，其中我们展示了DO-Conv在各种基准数据集/任务上的优势。 我们高度欢迎的问题 我们非常欢迎与DO-Conv相关的问题，而不是电子邮件，而不是电子邮件。 此外，如果在发行中提供最少的可复制示例代码，那将是很好的。 ImageNet分类性能 我们以的为基准。基线中的设置已经过调整，以适应基线，并且在切换到DO-Conv期间不会被触摸。换句话说，DO-Conv是唯一且仅在基线上进行更改的工具，并且没有进行任何超参数调整来支持DO-Conv。我们认为GluonCV具有很高的重现性，但是，为了尽可

这是一个可用于卷积两个离散信号（或矩阵）的函数。 它不使用内置的 'conv' 函数。 与 'conv' 函数的语法相同。 事实上，这是对 'conv' 函数的替代。

import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class double_conv(nn.Module): '''(conv => BN => ReLU) * 2''' def __init__(self, in_ch, out_ch): super(double_conv, self).__init__() self.conv = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_ch, out_ch, 3, padding=1)

yolov3中darknet网络的预训练模型，用于初始化网络权重，官网下载速度可能较慢，故在此贴出。对于资源或使用中有相关问题可在留言区留言。

该文件是yolov3-tiny的预训练模型，用于YOLOv3-tiny训练过程。Yolov3训练得到的模型比较大，而Yolov3-tiny训练得到的模型小很多，可用于移动端的移植。

yolov3目标检测模型的预训练权重darknet53.conv.74下载，下载下来后放到相应的文件夹中即可顺利加载预训练模型

可变形卷积的TensorFlow实现 这是以下论文的TensorFlow实现： 戴继峰，齐浩志，熊玉文，李毅，张国栋，韩寒，魏一辰。 2017。可变形卷积网络。 arXiv [cs.CV]。 arXiv。 该代码只能在。 旋转训练图 采样地点 基本用法 DeformableConvLayer是自定义的Keras图层，因此您可以像其他任何标准图层（例如Dense ， Conv2D一样使用它。 这是一个简单的示例： inputs = tf . zeros ([ 16 , 28 , 28 , 3 ]) model = tf . keras . Sequential () model . add ( DeformableConvLayer ( filters = 6 , kernel_size = 3 , strides = 1 , padding = 'valid' , dilat

conv-transformer.rar

Title: Windows Internals, Part 1: System architecture, processes, threads, memory management, and more, 7th Edition pdf转化版 Author: Alex Ionescu, David A. Solomon, Pavel Yosifovich Length: 800 pages Edition: 7 Language: English Publisher: Microsoft Press Publication Date: 2017-05-05 ISBN-10: B0711FDMRR