论文提出了实时的超轻量级two-stage detector ThunderNet,靠着精心设计的主干网络以及提高特征表达能力的CEM和SAM模块,使用很少的计算量就能超越目前的one-stage detectors,在ARM平台也达到了实时性,GPU的速度更是达到267fps   来源:[晓飞的算法工程笔记] 公众号 论文: ThunderNet: Towards Real-time Generic Object Detection 论文地址:https://arxiv.org/abs/190

一.前述 本文分享一篇基于数据集cifa10的经典模型架构和代码. 二.代码 import tensorflow as tf import numpy as np import math import time from tutorials.image.cifar10 import cifar10 from tutorials.image.cifar10 import cifar10_input # 本节使用的数据集是CIFAR-10,这是一个经典的数据集,包含60000张32*32的彩色图像,

前言 深度学习在图像处理.语音识别.自然语言处理领域的应用取得了巨大成功,但是它通常在功能强大的服务器端进行运算.如果智能手机通过网络远程连接服务器,也可以利用深度学习技术,但这样可能会很慢,而且只有在设备处于良好的网络连接环境下才行,这就需要把深度学习模型迁移到智能终端. 由于智能终端CPU和内存资源有限,为了提高运算性能和内存利用率,需要对服务器端的模型进行量化处理并支持低精度算法.TensorFlow版本增加了对Android.iOS和Raspberry Pi硬件平台的支持,允许它在这些设

目录 故事背景 核心思想 FFDNet 网络设置 噪声水平图 对子图像的去噪 保证噪声水平图的有效性 如何盲处理 为啥不用短连接 裁剪像素范围 实验 关于噪声水平图的敏感性 盲处理 发表在2018 TIP. 摘要 Due to the fast inference and good performance, discriminative learning methods have been widely studied in image denoising. However, these met

Deformable 可变形的DETR This repository is an official implementation of the paper Deformable DETR: Deformable Transformers for End-to-End Object Detection. 该存储库是论文<可变形DETR:用于端到端对象检测的可变形变压器>的正式实现. https://github.com/fundamentalvision/deformable-detr Int

利用NVIDIA NGC的TensorRT容器优化和加速人工智能推理 Optimizing and Accelerating AI Inference with the TensorRT Container from NVIDIA NGC 自然语言处理(NLP)是人工智能最具挑战性的任务之一,因为它需要理解上下文.语音和重音来将人类语音转换为文本.构建这个人工智能工作流首先要训练一个能够理解和处理口语到文本的模型. BERT是这项任务的最佳模型之一.您不必从头开始构建像BERT这样的最先进的模型

目录 论文主要信息 文章概要 背景 YOLOX-DarkNet53 实现细节 YOLOv3 baseline Decoupled head 实验 思路 story Strong data augmentation Anchor-free multi positives SimOTA End-to-end(NMS-free) YOLO 消融实验 性能对比 YOLOX-L YOLOX-Tiny & YOLOX-Nano Model size V.S. Data augmentation SOTA 参

前面讲了LeNet.AlexNet和Vgg,这周来讲讲GoogLeNet.GoogLeNet是由google的Christian Szegedy等人在2014年的论文<Going Deeper with Convolutions>提出,其最大的亮点是提出一种叫Inception的结构,以此为基础构建GoogLeNet,并在当年的ImageNet分类和检测任务中获得第一,ps:GoogLeNet的取名是为了向YannLeCun的LeNet系列致敬. 关于深度网络的一些思考 在本系列最开始的几篇文

xgboost的可以参考:https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/gpu/index.html 整体看加速5-6倍的样子. Gradient Boosting, Decision Trees and XGBoost with CUDA By Rory Mitchell | September 11, 2017  Tags: CUDA, Gradient Boosting, machine learning and AI, XGBoost   Gradie

tensorflow学习笔记2 edit by Strangewx 2019.01.04 4.1 机器学习基础 4.1.1 一般结构: 初始化模型参数:通常随机赋值,简单模型赋值0 训练数据:一般打乱.random.shuffle() 在训练数据上推断模型:得到输出 计算损失:loss(X, Y)多种损失函数 调整模型参数:最小化损失 SGD等优化方法. 评估:70%:30% 分训练集和校验集 代码框架: 首先模型参数初始化, 然后为每个训练闭环中的运算定义一个方法:读取训练数据input,计算

经典数据集CIFAR-10,60000张32x32彩色图像,训练集50000张,测试集10000张.标注10类,每类图片6000张.airplance.automobile.bird.cat.deer.dog.frog.horse.ship.truck.没有任何重叠.CIFAR-100,100类标注.深度学习之父 Geoffrey Hinton和学生Alex Krizhevsky.Vinod Nair收集.图片源于80 million tiny images数据集.State-of-the-ar

为了实现标注平台智能辅助标注的能力,即上传一个标注任务,开始不提供辅助任务,随着用户标注的进行,后台可以收集一部分的标记数据,然后开启模型训练,并接着提供模型服务功能.然后再收集数据,再不断的训练,然后更新服务端的模型.随着标记的进行,模型的准确度也会越来越高.从而达到随着时间的进行,人工标注会从最开始的从0标注转换成只是对模型预先标注的结果进行校对的目的. 即实现下述目的 其中对应的时序图如下 智能辅助标注时序图 这里要考虑的问题是任务之间独立性,即任务之间的模型不能干扰. 0 申请3(tra

这已经是我的第四篇博客学习卷积神经网络了.之前的文章分别是: 1,Keras深度学习之卷积神经网络(CNN),这是开始学习Keras,了解到CNN,其实不懂的还是有点多,当然第一次笔记主要是给自己心中留下一个印象,知道什么是卷积神经网络,当然主要是学习Keras,顺便走一下CNN的过程. 2,深入学习卷积神经网络(CNN)的原理知识,这次是对CNN进行深入的学习,对其原理知识认真学习,明白了神经网络如何识别图像,知道了卷积如何运行,池化如何计算,常用的卷积神经网络都有哪些等等. 3,Tensor

版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/u014061630/article/details/80308245 Inception v1 / GoogLeNet:Going Deeper with Convolutions 摘要:我们提出了一个名为Inception的深度卷积神经网络架构,它是ILSVRC 2014的冠军.Inception的最大特点是:通过精心设计,使得网络在计算

Image Registration is a fundamental step in Computer Vision. In this article, we present OpenCV feature-based methods before diving into Deep Learning. What is Image Registration? Image registration is the process of transforming different images of

A PyTorch Tools, best practices & Styleguide 中文版:PyTorch代码规范最佳实践和样式指南 This is not an official style guide for PyTorch. This document summarizes best practices from more than a year of experience with deep learning using the PyTorch framework. Note th

从 Quora 的 187 个问题中学习机器学习和NLP 原创 2017年12月18日 20:41:19 作者:chen_h 微信号 & QQ:862251340 微信公众号:coderpai 简书地址:http://www.jianshu.com/p/ac1840abc63f Quora 已经变成了一个获取重要资源的有效途径.许多的顶尖研究人员都会积极的在现场回答问题. 以下是一些在 Quora 上有关 AI 的主题.如果你已经在 Quora 上面注册了账号,你可以订阅这些主题. Comput

TensorFlow运作方式 要用到的代码都在Github上.当然,如果你本地装了TensorFlow,也可以用Everything直接搜索以下文件: mnist.py fully_connected_feed.py 要开始训练,只需要: python fully_connected_feed.py 准备数据,下载数据: 设置输入与占位符大小: assets_placeholder = tf.placeholder(tf.float32, shape=(batch_size, IMAGE_PIX

桔妹导读:「滴滴技术」将于本月开始,联合各技术团队为大家带来精彩分享.你想了解的技术干货,深度专访,团队及招聘将于每周三与你准时见面.本月为「滴滴云平台事业群分享月」,在今天的内容中,云平台事业群-机器学习平台团队与你聊一聊AI技术在滴滴平台上的实践思考.IFX 团队经过 2年多的奋斗,已将 AI 部署服务于公司安全.地图.车载.普惠.车服.IT等业务团队,覆盖司乘 APP,桔视设备,代驾记录仪,AIBox(边缘计算 AI 盒子),国际化司乘 APP 等智能化需求的场景,覆盖千万级别设备,千亿级

TVM性能评估分析(五) Figure 3.  A futher speed up with operator fusion Table 1.  Performance issue of cuBLAS' batch matmul Table 2.  Finding the best combination of number_thread. The results are obtained on a NVIDIA M40 GPU device with CUDA8.0. Figure 4.  D