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发布了文章 2022-11-1 10:19

浅谈字节跳动开源8比特混合精度Transformer引擎

如何继续提升速度？降低计算精度是比较直接的方法。2017 年以来，fp16 混合精度技术 [2] 获得了广泛应用。在对模型效果无损的前提下，将模型训练和推理的速度提升了 50% 以上。...

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发布了文章 2022-10-31 09:57

普通视觉Transformer（ViT）用于语义分割的能力

本文探讨了普通视觉Transformer（ViT）用于语义分割的能力，并提出了SegViT。以前基于ViT的分割网络通常从ViT的输出中学习像素级表示。不同的是，本文利用基本的组件注意力机制生成语义分割的Mask。...

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发布了文章 2022-10-27 11:34

PyTorch在哪些地方分配GPU内存

PyTorch 核心开发者和 FAIR 研究者 Zachary DeVito 创建了一个新工具（添加实验性 API），通过生成和可视化内存快照（memory snapshot）来可视化 GPU 内存的分配状态。这些内存快照记录了内存分配的堆...

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发布了文章 2022-10-25 09:40

PyQT5+OpenCV开发的应用如何打包发布？

我自己用PyQT5写了一个应用程序，基本上都写好了，到了打包发布这个环节，我知道的有两个工具可以帮我打包分别是。...

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发布了文章 2022-10-24 15:37

可全身位姿估计与追踪的VR方案

当前的混合现实头戴式显示器和手持控制器可以追踪用户在现实世界中的头部和手的位置和姿势，以便用户在增强现实和虚拟现实场景中进行交互。虽然这足以支持用户提供输入信息，但是通常只将用户的虚拟形象局限于上半身。...

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发布了文章 2022-10-20 09:22

基于泊松方程的生成模型 PFGM

扩散模型最早来源于物理中的热力学，最近却在人工智能领域大放异彩。还有什么物理理论可以推动生成模型研究的发展呢？...

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发布了文章 2022-10-14 17:33

使用KeyPointRCNN轻松获取人体的17个关键点

Torchvision中KeyPointRCNN已经是基于2021年的论文中的最新版本，效果非常好，2021年论文比2019论文最大的改动在预测的编码与解码部分，提出了CIF与CAF两种新的编码方法...

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发布了文章 2022-10-13 10:35

蒸馏无分类器指导扩散模型的方法

去噪扩散概率模型（DDPM）在图像生成、音频合成、分子生成和似然估计领域都已经实现了 SOTA 性能。同时无分类器（classifier-free）指导进一步提升了扩散模型的样本质量，并已被广泛应用在包括 GLIDE、DALL·E 2 和 ...

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发布了文章 2022-10-10 11:40

基于COCO的预训练模型mAP对应关系

最近一段时间本人已经全部亲测，都可以转换为ONNX格式模型，都可以支持ONNXRUNTIME框架的Python版本与C++版本推理，本文以RetinaNet为例，演示了从模型下载到导出ONNX格式，然后基于ONNXRUNTIME推理的整个流...

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发布了文章 2022-10-9 15:16

Pytroch中支持的两种迁移学习方式

上述两种迁移方式，分别适合大量数据跟少量数据，前一种方式计算跟训练时间会比第二种方式要长点，但是针对大量自定义分类数据效果会比较好。...

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发布了文章 2022-10-9 10:26

使用JavaCV调用USB摄像头进行实时画面的展示和拍照

为此，设计了一个专门用于图像处理的类 WImagesProcess(W 是项目的代号)，它包含了上述的方法。...

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发布了文章 2022-10-8 09:39

基于QT搭建OpenCV开发环境

因为我安装了VS2015，所以一直是默认VS来编译，但是发现当从VS编译切换到mingw时候，OpenCV的windows版本就无法正确的使用了。...

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发布了文章 2022-9-27 09:46

基于将 CLIP 用于下游few-shot图像分类的方案

对比性图像语言预训练模型（CLIP）在近期展现出了强大的视觉领域迁移能力，可以在一个全新的下游数据集上进行 zero-shot 图像识别。...

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发布了文章 2022-9-23 14:47

FP32推理TensorRT演示

不同的量化策略，得到的结果可能稍有差异，另外高版本上的INT8量化之后到低版本的TensorRT机器上可能无法运行，我就遇到过！所以建议不同平台要统一TensorRT版本之后，再量化部署会比较好。上面的Calibrator都必须完成四个方法...

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发布了文章 2022-9-21 10:10

基于YOLOv5框架如何训练一个自定义对象检测模型

并归一化到0~1之间，这部分我写了一个脚本来完成label标签的生成，把xml的标注信息转换为YOLOv5的labels文件，这样就完成了数据集制作。最后需要创建一个dataset.ymal文件，放在与data文件夹同一层...

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