- cuda 带显卡驱动 cudnn git python-opencv 下载地址：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ pycharm pytorch paddlepaddle-gpu numpy cuda 带显卡驱动 cudnn git python-opencv 下载地址：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ pycharm pytorch paddlepaddle-gpu numpy
- Group Convolution分组卷积，最早见于AlexNet——2012年Imagenet的冠军方法，Group Convolution被用来切分网络，使其在2个GPU上并行运行，AlexNet网络结构如下： Convolution VS Group Convolution 在介绍Group Convolution前，先回顾下常规卷积... Group Convolution分组卷积，最早见于AlexNet——2012年Imagenet的冠军方法，Group Convolution被用来切分网络，使其在2个GPU上并行运行，AlexNet网络结构如下： Convolution VS Group Convolution 在介绍Group Convolution前，先回顾下常规卷积...
- 1 Attention 和 Self-Attention Attention的核心思想是：从关注全部到关注重点。Attention 机制很像人类看图片的逻辑，当看一张图片的时候，我们并没有看清图片的全部内容，而是将注意力集中在了图片的焦点上。大家看下面这张图自行体会： 对于CV中早期的Attention，例如：SENet，CBAM，通常... 1 Attention 和 Self-Attention Attention的核心思想是：从关注全部到关注重点。Attention 机制很像人类看图片的逻辑，当看一张图片的时候，我们并没有看清图片的全部内容，而是将注意力集中在了图片的焦点上。大家看下面这张图自行体会： 对于CV中早期的Attention，例如：SENet，CBAM，通常...
- 动态slimmable网络：高性能的网络轻量化方法！对比slimmable涨点5.9% 论文链接： https://arxiv.org/abs/2103.13258 代码： https://github.com/changlin31/DS-Net 一、研究动机 动态剪枝算法及其问题 动态网络为每... 动态slimmable网络：高性能的网络轻量化方法！对比slimmable涨点5.9% 论文链接： https://arxiv.org/abs/2103.13258 代码： https://github.com/changlin31/DS-Net 一、研究动机 动态剪枝算法及其问题 动态网络为每...
- 参考：http://www.cnblogs.com/pegasus/archive/2011/05/19/2051416.html 这里讨论利用输入图像中像素的小邻域来产生输出图像的方法，在信号处理中这种方法称为滤波（filtering）。其中，最常用的是线性滤波：输出像素是输入邻域像素的加权和。 1.相关算子（Correlation Operator)... 参考：http://www.cnblogs.com/pegasus/archive/2011/05/19/2051416.html 这里讨论利用输入图像中像素的小邻域来产生输出图像的方法，在信号处理中这种方法称为滤波（filtering）。其中，最常用的是线性滤波：输出像素是输入邻域像素的加权和。 1.相关算子（Correlation Operator)...
- 原文： http://blog.sina.com.cn/s/blog_6df50e1a01019z95.html 1.使用模板处理图像相关概念 模板：矩阵方块，其数学含义是一种卷积运算。 卷积运算：可看作是加权求和的过程，使用到的图像区域中的每个... 原文： http://blog.sina.com.cn/s/blog_6df50e1a01019z95.html 1.使用模板处理图像相关概念 模板：矩阵方块，其数学含义是一种卷积运算。 卷积运算：可看作是加权求和的过程，使用到的图像区域中的每个...
- https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-07-03-14 例子： https://github.com/ShikamaruZhang/AdamW optim_adam = torch.optim.Adam(net_Adam.parameters(), lr=LR, betas=(0.9, 0.99), weight_decay... https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-07-03-14 例子： https://github.com/ShikamaruZhang/AdamW optim_adam = torch.optim.Adam(net_Adam.parameters(), lr=LR, betas=(0.9, 0.99), weight_decay...
- EfficientNetV2: Smaller Models and Faster Training paper: https://arxiv.org/abs/2104.00298 code（官方TF代码即将开源）: https://github.com/google/automl/efficientnetv2 code（大神PyTorch复现代码，刚刚... EfficientNetV2: Smaller Models and Faster Training paper: https://arxiv.org/abs/2104.00298 code（官方TF代码即将开源）: https://github.com/google/automl/efficientnetv2 code（大神PyTorch复现代码，刚刚...
- Alexnet，关于卷积神经网络，不同的网络算法，其实大家的框架是一样的，不一样的是大家的卷积层，也就是提取特征的过程。 整个算法的体系 Alexnet包含了八个学习层，五个卷积层和三个全连接层 conv1阶段 输入数据：卷积核：；步长：4；数量（也就是输出个数）：96卷积后数据：relu1后的数据：pool1的核：，步长：2pool1后... Alexnet，关于卷积神经网络，不同的网络算法，其实大家的框架是一样的，不一样的是大家的卷积层，也就是提取特征的过程。 整个算法的体系 Alexnet包含了八个学习层，五个卷积层和三个全连接层 conv1阶段 输入数据：卷积核：；步长：4；数量（也就是输出个数）：96卷积后数据：relu1后的数据：pool1的核：，步长：2pool1后...
- C3F：首个开源人群计数算法框架 导读：52CV曾经报道多篇拥挤人群计数相关的技术，比如最近的： CVPR 2019 | 西北工业大学开源拥挤人群数据集生成工具，大幅提升算法精度 开源地址： https://github.com/gjy3035/C-3-Framework 这个有个核心网络加自己的人数计数，比如resn... C3F：首个开源人群计数算法框架 导读：52CV曾经报道多篇拥挤人群计数相关的技术，比如最近的： CVPR 2019 | 西北工业大学开源拥挤人群数据集生成工具，大幅提升算法精度 开源地址： https://github.com/gjy3035/C-3-Framework 这个有个核心网络加自己的人数计数，比如resn...
- end2end的意思在不同人看来有不同理解，但是作为程序员/深度学习炼丹娃，应当理解为：至少是从处理过的图像-->最终目标结果（比如分类结果、检测结果、分割结果等）的一个流程，也就是起码把原来的“特征提取”和“用分类器做分类，包括特征选择”的两个模块，串在一起了，而不是显示地分成两个模块。 下面是转载知乎的回答： 作者：王赟 Maigo 链接：https:/... end2end的意思在不同人看来有不同理解，但是作为程序员/深度学习炼丹娃，应当理解为：至少是从处理过的图像-->最终目标结果（比如分类结果、检测结果、分割结果等）的一个流程，也就是起码把原来的“特征提取”和“用分类器做分类，包括特征选择”的两个模块，串在一起了，而不是显示地分成两个模块。 下面是转载知乎的回答： 作者：王赟 Maigo 链接：https:/...
- 深度学习最全优化方法总结比较（SGD，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam） 前言 （标题不能再中二了）本文仅对一些常见的优化方法进行直观介绍和简单的比较，各种优化方法的详细内容及公式只好去认真啃论文了，在此我就不赘述了。 SGD 此处的SGD指mini-batch gradient descent，关于batch grad... 深度学习最全优化方法总结比较（SGD，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam） 前言 （标题不能再中二了）本文仅对一些常见的优化方法进行直观介绍和简单的比较，各种优化方法的详细内容及公式只好去认真啃论文了，在此我就不赘述了。 SGD 此处的SGD指mini-batch gradient descent，关于batch grad...
- pynvml 多gpu不能显示 多个gpu时，只能显示一个gpu， 解决方法，把cuda重新装。 下面两种方法都能看有多少个gpu？ import os import pynvml pynvml.nvmlInit() def usegpu(need_gpu_count=1): nouse = [] for index in range(pynvml.nvmlDe... pynvml 多gpu不能显示 多个gpu时，只能显示一个gpu， 解决方法，把cuda重新装。 下面两种方法都能看有多少个gpu？ import os import pynvml pynvml.nvmlInit() def usegpu(need_gpu_count=1): nouse = [] for index in range(pynvml.nvmlDe...
- 原文：http://www.tinymind.cn/articles/1176 在 AlphaGo 对弈李世石、柯洁之后，更多行业开始尝试通过机器学习优化现有技术方案。其实对于实时音视频来讲，对机器学习的研究已有多年，我们曾分享过的实时图像识别只是其中一种应用。我们还可以利用深度学习来做超分辨率。我们这次就分享一下用于超分辨率的深度学习基本框架，以及衍生... 原文：http://www.tinymind.cn/articles/1176 在 AlphaGo 对弈李世石、柯洁之后，更多行业开始尝试通过机器学习优化现有技术方案。其实对于实时音视频来讲，对机器学习的研究已有多年，我们曾分享过的实时图像识别只是其中一种应用。我们还可以利用深度学习来做超分辨率。我们这次就分享一下用于超分辨率的深度学习基本框架，以及衍生...
- 加权边界框融合(WBF) 原文链接：https://arxiv.org/pdf/1910.13302.pdf 源码https://github.com/ZFTurbo/Weighted-Boxes-Fusion WBF 的一些缺陷： 速度慢，大概比标准NMS慢3倍WBF实验中是在已经完成NMS的模型上进行的 下面是WBF的算法步骤： 每个模型的每个预测... 加权边界框融合(WBF) 原文链接：https://arxiv.org/pdf/1910.13302.pdf 源码https://github.com/ZFTurbo/Weighted-Boxes-Fusion WBF 的一些缺陷： 速度慢，大概比标准NMS慢3倍WBF实验中是在已经完成NMS的模型上进行的 下面是WBF的算法步骤： 每个模型的每个预测...
上滑加载中
推荐直播
-
HDC深度解读系列 - Serverless与MCP融合创新，构建AI应用全新智能中枢2025/08/20 周三 16:30-18:00
张昆鹏 HCDG北京核心组代表
HDC2025期间，华为云展示了Serverless与MCP融合创新的解决方案，本期访谈直播，由华为云开发者专家(HCDE)兼华为云开发者社区组织HCDG北京核心组代表张鹏先生主持，华为云PaaS服务产品部 Serverless总监Ewen为大家深度解读华为云Serverless与MCP如何融合构建AI应用全新智能中枢
回顾中 -
关于RISC-V生态发展的思考2025/09/02 周二 17:00-18:00
中国科学院计算技术研究所副所长包云岗教授
中科院包云岗老师将在本次直播中，探讨处理器生态的关键要素及其联系，分享过去几年推动RISC-V生态建设实践过程中的经验与教训。
回顾中 -
一键搞定华为云万级资源，3步轻松管理企业成本2025/09/09 周二 15:00-16:00
阿言 华为云交易产品经理
本直播重点介绍如何一键续费万级资源，3步轻松管理成本，帮助提升日常管理效率！
回顾中
热门标签