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聚集全球 AI 顶尖人才!英特尔首届 AI 全球影响力嘉年华开启

英特尔AI全球影响力嘉年华 用AI创新丰富每个人的生活 英特尔AI全球影响力嘉年华来啦! 来自20多个国家和地区的参与者 200+AI影响力创新方案的展示 25+场来自英特尔和领域专家们的AI技术主题演讲 为获奖者提供250,00...

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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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层层剥开 Transformer

作者丨空字符@知乎(已授权) 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/420820453 编辑丨极市平台 近4万余字、50张图、3个实战示例,带你一网打尽Transformer。 1. 多头注意力机制原理 1.1 动机 今天要和大家介绍的一篇...

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读博两年的工作整理:AI-GPU 显存优化领域前沿工作发展史

作者丨Pinging@知乎(已授权) 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/419019170 ​编辑丨极市平台 一、前言 来浙两年,从开始对AI、对系统的一窍不通,通过积累,到现在的对部分系统领域有了一定的学术知识积累,这个...

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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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我用 YOLOX 露了一手,记录一下模型部署、优化及训练的实现全过程

作者丨叶润源 来源丨https://www.yuque.com/yerunyuan/ar9831/tsm0id#Kfi4w 编辑丨极市平台 YOLOX的Anchor Free(Anchor Based针对数据集聚类分析得到Anchor Box的方式,怕对泛化会有影响,尤其前期缺乏现场数据时)...

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深度解析:如何在多 GPU 上训练真正的大模型?

作者丨Lilian Weng 来源丨智源社区 ​编辑丨极市平台 本文回顾了几种流行的并行训练范例,以及各种模型结构和内存节省设计,使跨大量GPU训练大型神经网络成为可能。 近年来,在大规模预训练语言模型的帮助下,许多NLP...

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2021 高通人工智能大赛冠军方案解读-农作物病虫害识别

作者丨宁欣 编辑丨极市平台 2021高通人工智能应用创新大赛由高通技术公司、高通创投主办,极视角、小米、中科创达、CSDN共同协办,TensorFlow Lite作为开源技术合作伙伴。 本届大赛将融合终端侧人工智能(AI)和边缘...

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ICCV 2021 | PMF: 基于视觉感知的多传感器融合点云语义分割方法

作者丨月明星稀风萧萧@知乎(已授权) 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/419187044 编辑丨极市平台 目录 Introduction Motivation Method 1.Overview 2.模块一:Perspective projection 3.模块二:Two stream net...

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Vision MLP 网络架构超详细解读(三)

作者丨科技猛兽 编辑丨极市平台 本文目录 6 GFNet:将FFT思想用于空间信息交互 (来自清华大学) 6.1 GFNet原理分析 6.2 GFNet代码解读 6 GFNet:将FFT思想用于空间信息交互 论文名称:Global Filter Networks for Ima...

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熬了一晚上,我从零实现了 Transformer 模型,把代码讲给你听

作者丨伟大是熬出来的@知乎(已授权) 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/411311520 编辑丨极市平台 自从彻底搞懂Self_Attention机制之后,笔者对Transformer模型的理解直接从地下一层上升到大气层,任督二脉呼之...

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patch 成为了 ALL You Need?挑战 ViT、MLP-Mixer 的简单模型来了

来源丨机器之心 编辑丨极市平台 ViT(Vision Transformer)等视觉模型的强大性能,是来自于 Transformer,还是被忽略的 patch?有研究者提出了简单 ConvMixer 模型进行证明,直接将 patch 作为输入,实验表明,ConvM...

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交叉熵损失 (Cross-entropy) 和平方损失 (MSE) 究竟有何区别?

作者丨苏学算法​ 来源丨苏学算法 编辑丨极市平台 一、概念区别 1. 均方差损失函数(MSE) 简单来说,均方误差(MSE)的含义是求一个batch中n个样本的n个输出与期望输出的差的平方的平均值、 2. Cross-entropy(交叉...

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苹果公司提出 Mobile-ViT | 更小、更轻、精度更高,MobileNets 或成为历史!

作者丨ChaucerG 来源丨集智书童 编辑丨极市平台 MobileviT是一个用于移动设备的轻量级通用可视化Transformer,据作者介绍,这是第一次基于轻量级CNN网络性能的轻量级ViT工作,性能SOTA!。性能优于MobileNetV3、Cross...

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何恺明经典之作—2009 CVPR Best Paper | Dark Channel Prior

作者丨Smarter 来源丨Smarter 编辑丨极市平台 本文介绍一下中国大陆第一篇计算机视觉顶会的best paper,也是何恺明第一次在计算机视觉领域大放异彩的一篇经典之作—Dark Channel Prior。另外本文在Dark Channel Prior...

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模型压缩经典解读:解决训练数据问题,无需数据的神经网络压缩技术(三)

作者丨科技猛兽 编辑丨极市平台 目录 1 无需训练数据的噪声蒸馏技术 DFND (CVPR 2021) (来自华为诺亚方舟实验室)1.1 DFND 原理分析 1.1.1 DFND 的应用背景 1.1.2 从自然场景下的数据集中收集数据 1.1.3 无标签的噪声...

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如何看待 NLP 领域最近比较火的 prompt,能否借鉴到 CV 领域?

作者丨smarter 来源丨smarter 编辑丨极市平台 最近NLP领域提出了Prompt新范式,企图革新原先的Fine-tuning方法,而在CV领域中,Prompt其实可以理解为图像label的设计,从这个角度看,Prompt(预测文本中mask的字符,...

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PPLCNet:CPU 端强悍担当,吊打现有主流轻量型网络,百度提出 CPU 端的最强轻量型架构

​作者丨happy 来源丨AIWalker 编辑丨极市平台 arXiv:https://arxiv.org/pdf/2109.15099.pdf code: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas 前有阿里团队针对Nvidia-GPU端加速而设计的高推理速度高性能的GENet,...

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ICCV-2021 Oral | AdaFocus:利用空间冗余性实现高效视频识别

作者丨rainforest wang@知乎(已授权) 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/416704427 编辑丨极市平台 本文主要介绍我们被ICCV-2021会议录用为Oral Presentation的一篇文章:Adaptive Focus for Efficient Video Re...

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Vision MLP 超详细解读

作者丨科技猛兽 ​编辑丨极市平台 本文目录 4 谷歌大脑提出gMLP:请多多关注MLP (来自谷歌大脑,Quoc V .Le 团队) 4.1 gMLP原理分析 5 港大提出CycleMLP:用于密集预测的类似 MLP 的架构 (来自港大,罗平教授团队)...

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移动端算法优化概述

作者丨高性能计算学院@知乎(已授权) 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/412792024 编辑丨极市平台 一、移动端算法优化背景 相比于服务器端和云端算法,移动端算法落地困难重重,主要原因有以下几点: 受限于芯片...

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GPU 在计算机架构的新黄金时代还会继续闪耀吗?

作者丨CP Lu ​来源丨AI前线 编辑丨极市平台 本文最初发布于 Medium 网站,经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。 John Hennessy 和 David Patterson 在 2018 年 6 月 4 日以 2017 年图灵奖(相当于计算机科学诺贝...

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ResRep:剪枝 SOTA!用结构重参数化实现 CNN 无损压缩(ICCV)

作者丨丁霄汉@知乎 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/402106979 编辑丨极市平台 分享一篇我去年突发奇想做的剪枝paper,已被ICCV-2021接受。 效果是相当SOTA的:ImageNet top1-acc为76.15\%的标准ResNet-50(torc...

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高通人工智能应用创新大赛冠军方案解读

作者丨宁欣 编辑丨极市平台 高通人工智能应用创新大赛介绍 2021高通人工智能应用创新大赛由高通技术公司、高通创投主办,极视角、小米、中科创达、CSDN共同协办,TensorFlow Lite作为开源技术合作伙伴。 本届大赛将...

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让你的分类模型 acc 更上一层楼:模型 trick 和数据方法总结

作者丨FlyEgle 来源丨GiantPandaCV 编辑丨极市平台 一、前言 如何提升业务分类模型的性能,一直是个难题,毕竟没有99.999%的性能都会带来一定程度的风险,所以很多时候我们只能通过控制阈值来调整准召以达到想要的效...

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Anchor-free 目标检测综述 -- Dense Prediction 篇

作者丨VincentLee 来源丨晓飞的算法工程笔记 编辑丨极市平台 早期目标检测研究以anchor-based为主,设定初始anchor,预测anchor的修正值,分为two-stage目标检测与one-stage目标检测,分别以Faster R-CNN和SSD作为代...

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