深度学习论文精读[13]：Deeplab v3+
Deeplab v3+是Deeplab系列最后一个网络结构，也是基于空洞卷积和多尺度系列模型的集大成者。相较于Deeplab v3，v3+版本参考了UNet系列网络，对基于空洞卷积的Deeplab网络引入了编解码结构，一定程度上来讲，Deeplab v3+是编解码和多尺度这两大系列网络的一个大融合，
卷积核越大性能越强？一文解读RepLKNet模型
在CVPR2022中，一篇专注于优化卷积核大小的分类网络论文吸引了大量的关注，这就是由清华和旷视提出的RepLKNet[1]。RepLKNet与目前流行的CNN模型背道而驰，其核心模块由31×31的大卷积核构成。在Vision Transformer (ViT) 流行的大背景下，RepLKNet以纯
深度学习理论篇之 ( 十八) -- 注意力机制之SENet
科普知识ILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）是机器视觉领域最受追捧也是最具权威的学术竞赛之一，代表了图像领域的最高水平。ImageNet数据集是ILSVRC竞赛使用的是数据集，由斯坦福大学李飞飞教授主导，包含了超过1400
