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优化PyTorch的速度和内存效率(2022)
(channels_last格式)。你可以看到RGB层的每个像素更近了。据报道,这种NHWC格式与FP16的AMP一起使用可以获得8%到35%的加速。目前,它仍处于beta测试阶段,仅支持4D
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2022年6月21日
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从CVPR2019看计算机视觉的最新趋势
RCNN是一种常用的物体检测模型。然而,当检测类的数量小于100时,物体检测是最成功的。这篇文章针对具有数千个类别的大规模物体检测问题,提出了一种基于长尾数据分布、重遮挡和类模糊的目标检测方法。
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2019年8月21日
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代码实践|通过简单代码来回顾卷积块的历史
k=1)bottleneck块背后的思想是使用计算量很小的1x1的卷积将通道的数量减少r倍,接下来的3x3的卷积的参数会大大减小,最后,我们再使用另一个1x1的卷积将通道数变回原来的样子。
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2018年12月4日
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资源|10个机器学习和深度学习的必读免费课程
Notebooks,使用了Scikit-Learn和Numpy的库,也少量使用了Numba(一个将Python编译成C的库,用来加速计算)和Pytorch(使用GPU替代Numpy)。
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2018年12月1日
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经验之谈|别再在CNN中使用Dropout了
normalization用来构建,训练和进行推理。得到的网络训练时具有饱和的非线性性,对于大的学习率更加的鲁棒,往往不需要使用Dropout来进行正则化。”-Ioffe
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2018年11月28日
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我们从一阶段的物体检测器SSD,YOLOv3,FPN & Focal loss (RetinaNet)中学到了什么?
在每一个位置中,我们有k个anchors(anchors只是初始的固定的边界框的猜测),一个anchor对应一个预测。我们仔细的选择了这些anchors,每个位置使用了相同的anchor的形状。
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2018年11月25日
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我们从region based物体检测器 (Faster R-CNN, R-FCN, FPN)中能学到些什么?
R-CNN同样的设计,除了将生成建议区域的方法替换成了使用网络来做,ROIs是通过特征图得到的。新的建议区域生成网络(RPN)更加的高效生成ROIs的时候,每张图像只需要10ms。
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2018年11月24日
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在深度学习中处理不均衡数据集
不是所有的数据都是完美的。实际上,如果你拿到一个真实的完全均衡的数据集的话,那你真的是走了狗屎运了。大部分的时候,你的数据都会有某种程度上的不均衡,也就是说你的数据集中每个类别的数量会不一样。
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2018年11月22日
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最全的AI速查表|神经网络,机器学习,深度学习,大数据
是一个开源的机器学习Python库。功能包括分类,回归,聚类,算法包括支持向量机,随机森林,梯度提升,k均值和密度聚类算法。而且和Python的数值处理库如Numpy和SciPy能够互通。
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2018年11月21日
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非常好用的Python图像增强工具,适用多个框架
这个包通过创建一个增强的pipeline,即定义一系列的操作。这些操作有比如旋转和变换,一个加一个成为一个增强的pipeline,当完成的时候,pipeline可以执行,增强之后的数据也创建成功。
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2018年11月15日
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Kaggle竞赛介绍: Home Credit default risk(一)
在我们更进一步之前,我们需要搞定麻烦的类别变量。机器学习模型是处理不了类别变量的(除了某些像LightGBM之类的模型外)。所以,我们需要找个办法将这些变量编码成数字。有两个主要的方法来处理:
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2018年11月7日
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Image-to-Image的论文汇总
github地址:https://github.com/lzhbrian/image-to-image-papers
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2018年11月5日
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深度学习论文阅读路线图
好玩,有趣的AI公众号,图像处理,NLP,深度学习,机器学习,应有尽有。希望大家能在AI的乐园中快乐玩耍。
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2018年11月3日
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如何构建使用Python进行数据处理的肌肉记忆
"https://raw.githubusercontent.com/zhendata/Medium_Posts/master/City_Zhvi_1bedroom_2018_05.csv"#
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2018年11月2日
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