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贾志刚-OpenCV学堂

三本书《Java数字图像处理-编程技巧与应用实践》、《OpenCV Android开发实战》、《OpenCV4应用开发-入门、进阶与工程化实践》作者。OpenCV实验大师平台软件作者

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ECCV 2022 | 无需下游训练，Tip-Adapter大幅提升CLIP图像分类准确率

点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号机器之心授权本文提出了 Tip-Adapter，一种可以免于训练的将 CLIP 用于下游 few-shot 图像分类的方案。论文链接：https://arxiv.org/pdf/2207.09519.pdf 代码链接：https://github.com/gaopengcuhk/Tip-Adapter 一．研究背景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

2022-09-27

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用什么tricks能让模型训练得更快？先了解下这个问题的第一性原理

pytorch 深度学习 python 缓存

点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号机器之心授权深度学习是门玄学？也不完全是。每个人都想让模型训练得更快，但是你真的找对方法了吗？在康奈尔大学本科生、曾在 PyTorch 团队实习的 Horace He 看来，这个问题应该分几步解决：首先，你要知道为什么你的训练会慢，也就是说瓶颈在哪儿，其次才是寻找对应的解决办法。在没有了解基本原理（第一性原理）之前就胡乱尝试是一种浪费时间的行为。在这篇文章中，Horace He 从三个角度分析可能存在的瓶颈：计算、内存带宽和额外开销，并提供了一些

2022-03-24

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如何实现高速卷积？深度学习库使用了这些「黑魔法」

缓存深度学习机器学习神经网络人工智能

我的笔记本电脑CPU还可以，在TensorFlow等库的加持下，这台计算机可以在 10-100 毫秒内运行大部分常见CNN模型。2019年，即使是智能手机也能在不到半秒内运行「重量级」CNN模型。而当我自己做了一个简单的卷积层实现，发现这一个层的运行时间竟然超过2秒时，我非常震惊。

2019-09-25

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