Ethan Blog

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2018年度总结

2018回顾

2018年度总结 1-3月 学校实验室的项目基本都做完了，开始在搜狗实习，用C++和OpenCL写机器翻译模型，后来没什么新的事情就回学校准备春招 4-6月 四月中旬开始在百度PaddlePaddle实习，这期间见识到了很多厉害的人，跟了一位很nice的导师，有幸见证了新部门的成立。部门里工作节奏很快压力相对也较大，自己这段时间觉得成长也很多 ...

Posted by baiyf on January 1, 2019

菊与刀-读书简记

日本民族性格研究

菊与刀 本书背景 背景部分引用了豆瓣读书：菊与刀的内容简介部分 1944年，本文作者受美国政府所托，完成一项针对日本民族性格的研究，并以此为二战后改造日本国家的指导。这本书就是该项目研究的成果。在本书中作者在简单叙述日本近代史的基础上，挖掘日本人矛盾性格的根源，并详细阐释日本人的”恩债”“人情”“义理”“忠孝”等理念，以及其他一些如幼儿抚养等生活习惯。尤为重要的是，作者在本书中...

Posted by baiyf on December 30, 2018

我的第一本思维导图入门书-读书简记

学习工具

这是一本在豆瓣上看到的介绍思维导图的书，读过一遍之后感觉有用的内容比较少，其实完全可以看一些教程自学。在这里尝试用思维导图工具总结一下书里的内容XD，供感兴趣的同学参考 本文用的思维导图软件是MindNode

Posted by baiyf on December 26, 2018

2stage目标检测（一）：R-CNN

论文阅读笔记

Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 写在前面 这篇文章是RCNN系列的开山之作，也是现代深度学习应用在目标检测最早的论文，发表在CVPR-2014上。 主要思想 文章一开始就说了R-CNN：是一种将region proposals（候选区域方法）与CNN结合起...

Posted by baiyf on December 26, 2018

人人都是产品经理-读书简记

产品

人人都是产品经理 我为什么要读这本书？ 今年4月到9月，在公司实习期间第一次接触到产品的概念，第一次了解到要以用户视角反思自己所做的工作。产品的好坏对一个项目的成败也起到了至关重要的作用，产品思维本身也非常有趣 其实产品的概念并不遥远，每天早晨八点，iPhone设置的闹钟响了，起床穿上淘宝上买的衣服，拿起在学校超市买的牙刷杯走到洗漱间，在飞利浦电动牙刷上挤上中华健齿白牙膏，开始感受电动...

Posted by baiyf on December 21, 2018

Squeeze-and-Excitation Networks

论文阅读笔记

Squeeze-and-Excitation Networks 写在前面 本文发表在CVPR-2017上，Momenta基于本文模型的融合模型赢得了ImageNet最后一届比赛(ImageNet2017)的图像识别冠军 主要思想 作者的Motivation是显式地建模特征通道之间的相互依赖关系。并且在不引入新的空间维度来进行特征通道间融合的前提下，采用了一种全新的特征重标定策略，通过...

Posted by baiyf on December 19, 2018

Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks

论文阅读笔记

Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks 写在前面 这是一篇发表在CVPR-2017上的论文，介绍了一种ResNet的升级版网络。相比于ResNet，在不增加参数数量的前提下，提高了性能表现：一个101层的ResNeXt网络和200层的ResNet准确度差不多，但是计算量只有后者的一半 主要思想 作者提出...

Posted by baiyf on December 18, 2018

轻量级卷积神经网络(四)：Xception

论文阅读笔记

Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions 写在前面 本篇是由谷歌AI研究员、Keras作者发表在CVPR-2017上的一篇论文，文章基于Inception结构进行了改进，在不增大模型体积的前提下，有限提升了在ImageNet上的性能，较大提升了在谷歌内部数据集JFT上的性能 主要思想 文章由Incept...

Posted by baiyf on December 10, 2018

轻量级卷积神经网络(三)：ShuffleNet V1 & V2

论文阅读笔记

ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices 这是Face++的一篇研究轻量级CNN基础模型的论文，与MobileNet V1同样发表于CVPR-2017，但比MobileNet晚两个月在arxiv公开，性能方面在ImageNet数据集上top-1准确率比MobileNet高...

Posted by baiyf on December 9, 2018

轻量级卷积神经网络(二)：SqueezeNet

论文阅读笔记

SQUEEZE NET: ALEXNET-LEVEL ACCURACY WITH 50X FEWER PARAMETERS AND <0.5MB MODEL SIZE 写在前面 SqueezeNet由伯克利和斯坦福的科研人员合作发表于ICLR-2017，作者明确说了SqueezeNet不是一种模型压缩技术，而是”design strategies for CNN architect...

Posted by baiyf on December 8, 2018

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