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13 个你一定要知道的 PyTorch 特性

编译 | ronghuaiyang 来源 | 人工智能前沿讲习 编辑 | 极市平台 PyTorch在学术界和工业界的应用研究中都获得了很多关注。它是一个具有很大灵活性的深度学习框架,使用了大量的实用工具和函数来加快工作速度。PyTorch...

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深入浅出 Yolo 系列之 Yolox 核心基础完整讲解

作者丨江大白 编辑丨极市平台 在Yolov4、Yolov5刚出来时,大白就写过关于Yolov3、Yolov4、Yolov5的文章,并且做了一些讲解的视频,反响都还不错。 而从2015年的Yolov1,2016年Yolov2,2018年的Yolov3,再到2020年的Y...

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Python 和 C/C++ 拓展程序的性能优化

来源:新智元 背景 在 MegEngine imperative runtime 的早期开发中,我们面临着一些的性能优化问题。除了一些已知需要重构的地方(早期设计时为了开发效率而牺牲性能的妥协),还存在一些未知的性能问题需要用 profi...

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一文读懂 YOLO V5 与 YOLO V4

作者:William 来源:自动驾驶全栈工程师知乎专栏 链接:https://www.zhihu.com/people/william.hyin/columns YOLO之父Joseph Redmon在今年年初宣布退出计算机视觉的研究的时候,很多人都以为目标检测神器YOLO系列就...

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有偿定制算法研发

1、店内有客人就餐,如果监控到服务员有拖地行为,进行报警 2、服务员在擦拭餐桌时,是否使用两块抹布(颜色不同,有先后使用顺序),如果不是,则进行报警 3、餐具在转运过程中,是否进行密封保存,如果不是,则进...

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Synthesizer: 重新思考注意力机制

来源:张雨石 喜欢历史科幻的机器学习程序员 Transformer最近风头正劲,不仅在NLP领域杀疯了,在CV领域也是大杀四方。而在Transformer中,最核心的组件就是self-attention自注意力机制了,那么到底这个自注意力机制...

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【极市福利】PRCV2021 北京之行 价值 3000 元的门票免费送啦~

极市开发者专属福利 最后3张,本帖下留言后,联系极小北领取~ 需留言,才能领取~~ 【已送完】

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【论文】修改一个像素,就能让神经网络识别图像出错

作者:Su Jiawei等人 机器之心编辑部 来源:机器之心@微信公众号 用于识别图片中物体的神经网络可以被精心设计的对抗样本欺骗,这个问题目前在计算机视觉领域备受关注。此前,生成对抗样本通常需要向原图片中加入一...

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Graph Normalization (GN):为图神经网络学习一个有效的图归一化

摘要 作者在不同任务中尝试了节点式归一化(Node-wise),邻接式归一化(Adjance-wise),图式归一化(Graph-wise)和批处理归一化(Batch-wise)作为归一化计算方式,来分析每种归一化方式的优劣,并提出一种基于学习的四合...

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【资源】图神经网络 (GNN) 相关资源大列表

最近,图神经网络 (GNN) 在各个领域越来越受到欢迎,包括计算机视觉、社交网络、知识图谱、推荐系统,甚至生命科学等。GNN 在对图形中节点间的依赖关系进行建模方面能力强大,使得图分析相关的研究领域取得了突破性...

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图神经网络从入门到入门

作者丨yyHaker 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/136521625 编辑丨极市平台 近年来,深度学习领域关于图神经网络(Graph Neural Networks,GNN)的研究热情日益高涨,图神经网络已经成为各大深度学习顶会的研究热...

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一文概览主要语义分割网络:FCN,SegNet,U-Net...

作者:Meet Shah 编译:蓝三金 图像的语义分割是将输入图像中的每个像素分配一个语义类别,以得到像素化的密集分类。虽然自 2007 年以来,语义分割/场景解析一直是计算机视觉社区的一部分,但与计算机视觉中的其他领...

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超详细的语义分割中的 Loss 大盘点

作者丨BBuf@知乎 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/103426335 前言 前两天介绍了一下Contrastive Loss,Triplet Loss以及Center Loss。今天正好是周六,时间充分一点我就来大概盘点一下语义分割的常见Loss,希望...

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【资源】语义分割 paper 以及 code 汇总

下边是国外小哥mrgloom汇总的各种语义分割的paper以及code,非常赞。分享一下:https://github.com/mrgloom/awesome-semantic-segmentation.git Awesome Semantic Segmentation Networks by architecture Semantic s...

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一个 RGB-T 工作的小小感悟与总结

作者丨战斗系牧师@知乎(已授权) 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/421925918 编辑丨极市平台 首先,非常激动的和大家说一个本应该三个多月前就激动的一个消息,就是我们的FEANet的工作在IROS-2021上被接收了,...

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12 层也能媲美 ResNet?80.7%!直冲 ImageNet top-1 精度,邓嘉团队最新力作 ParNet

作者丨happy 编辑丨极市平台 原文链接:https://arxiv.org/pdf/2110.07641.pdf 代码链接:https://github.com/imankgoyal/NonDeepNetworks 本文是普林斯顿大学的Jia Deng团队的最新力作ParNet:它凭借12层的深度网络...

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详细解读 | 如何改进 YOLOv3 使其更好应用到小目标检测 (比 YOLO V4 高出 4%)

作者丨ChaucerG 来源丨集智书童 编辑丨极市平台 提出了一种结合增强上下文和细化特征的特征金字塔网络。将多尺度扩张卷积得到的特征自上至下融合注入特征金字塔网络,补充上下文信息。引入通道和空间特征细化机制,...

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360 人工智能研究院 招聘计算机视觉算法研究员 [社招、部门直招]

工作地点在酒仙桥,360大厦。 【职位描述】: 面向业务场景:互联网搜索业务、信息流推荐业务、图文内容审核及AIoT智慧生活业务 结合业务需求,对计算机视觉方向的前沿算法及方向进行跟踪、研究及落地 可选以业务落地...

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搞懂 Vision Transformer 原理和代码,看这篇技术综述就够了(十七)

​作者丨科技猛兽 编辑丨极市平台 本文目录 37 只使用纯粹的注意力机制就够了吗 (ICML 2021) (来自谷歌,EPFL) 37.1 Attention is not all you need 原理分析 37.2 Attention is not all you need 代码解读 Transform...

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【深圳】KOLCHAT 友语科技招聘图像 / 视觉算法工程师

简历可投递邮箱:lanxixi@kolchat.com 【公司介绍】: 公司于2014成立,是一家增长十分迅速的自研科技公司,位于南山睿园产业园。目前的主营业务系自主研究并运营人工智能和社交,致力于打造AI工具、美图工具、语音...

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如何压缩模型大小,使得深度学习在廉价的嵌入式设备中工作

作者 | 时晴 来源 | 炼丹笔记 编辑 | 极市平台 深度学习模型如何缩小到可以放到微处理器呢?作为炼丹师,模型变的越来越复杂,模型大小也不断增加。在工业场景下光训练数据就有几百 T,训练就要多机多卡并行跑数天...

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屠榜多目标跟踪!华科&港大提出 ByteTrack:基于数据关联方法 BYTE 的跟踪器

作者丨孙培泽@知乎(已授权) 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/421264325 编辑丨极市平台 本文主要介绍一下我们最近的一篇工作: ByteTrack: Multi-Object Tracking by Associating Every Detection Box 沿着多...

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PPLcnet 和 YOLO 的碰撞,真的能在 CPU 上快到起飞?

作者丨GiantPandaCV​ 来源丨陈TEL 编辑丨极市平台 【GiantPandaCV导语】这是一篇论证博客,前几天,baidu发布了PPLcnet,这是一款专门为cpu设计的网络,在看完论文后,果断进行了PPLcnet-yolo的复现,一来是想验证下...

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Pytorch 的 nn.DataParallel

作者丨Mario@知乎 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/102697821 公司配备多卡的GPU服务器,当我们在上面跑程序的时候,当迭代次数或者epoch足够大的时候,我们通常会使用nn.DataParallel函数来用多个GPU来加速训练...

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超详细图解 Self-Attention

作者丨伟大是熬出来的@知乎(已授权) 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/410776234 编辑丨极市平台 一年之前,初次接触Transformer。当时只觉得模型复杂,步骤繁复,苦读论文多日也没有完全理解其中道理,只是泛...

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PyTorch 的 Autograd

作者丨xiaopl@知乎 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/69294347 PyTorch 作为一个深度学习平台,在深度学习任务中比 NumPy 这个科学计算库强在哪里呢?我觉得一是 PyTorch 提供了自动求导机制,二是对 GPU 的支持...

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