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文章/答案/技术大牛

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GiantPandaCV

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DynaVINS:用于动态环境的视觉惯性SLAM

动态环境下的SLAM系统一直都是一项具有挑战的问题，基于学习的方法在动态物体出现大面积遮挡时容易出现漏检，而基于几何的方法对于动态物体的位姿估计不是那么准确。在2022 IEEE RA-L论文"DynaVINS: A Visual-Inertial SLAM for Dynamic Environments"中，作者提出了一种动态环境下的VINS系统，笔者认为最大的创新在于解决了临时静态对象引起的假阳性回环问题。

2022-09-28

1.4K0

时间序列预测paper、应用汇总

编程算法深度学习机器学习神经网络人工智能

Optiver是全球顶尖的量化交易公司。10个月前，Optiver在Kaggle上面办的一场预测股票市场波动率的比赛。

2022-09-28

2470

Nearest-Neighbor Contrastive Learning of Visual Representations

编程算法 https 网络安全监督学习

With a Little Help from My Friends: Nearest-Neighbor Contrastive Learning of Visual Representations

2022-09-28

9980

拿来即用！Get计算机视觉核心知识

图像处理 opencv python 编程算法

OpenCV作为一个历史悠久、功能丰富、社区活跃的开源视觉开发库，一方面，它提供了计算机视觉以及图像处理方面最常用最基础的功能支持，是开发的必备工具；另一方面，它在新版本中紧跟潮流，加入了对新的算法、硬件的支持。

2022-09-28

5840

基于多传感器的3DMot

图像处理编程算法 https 图像识别网络安全

【GiantPandaCV导语】本文针对3D多目标跟踪任务，介绍了一下近年基于3d lidar目标检测（如pointpillars）模型的3d mot的算法进展。因为当前3d目标检测的论文和介绍较多，但对自动驾驶和机器人领域而言，后处理和跟踪部分尤为重要，这里就赏析一下近年的发展。

2022-09-28

1.1K0

OSDI 2022 Roller 论文解读

ide kernel 编程算法

今天来阅读一下最近 OSDI 放出的微软的 Roller 这篇论文，题目为：《Roller: Fast and Efficient Tensor Compilation for Deep Learning》

2022-09-28

1.2K0

MLSys 15-884: Course Introduction

编程算法机器学习深度学习神经网络人工智能

本来是在找一些有趣的关于mlsys的paper，突然发现，相比我刚刚读Ph.D.那会，这个domain变得越来越火了，包括MLSys2022，OSDI2022好多这方面的paper，目测9月开WLK前，我都有大把的时间来搞这些东西，所以，这次肯定是能够把坑填完的。同时也发现爱丁堡的麦络老师也写了一本不错的关于mlsys的书籍：

2022-05-27

7280

【论文解读】基于MLIR生成矩阵乘法的高性能GPU代码，性能持平cuBLAS

ide 深度学习编程算法 kernel api

本文是对 https://arxiv.org/abs/2108.13191 这篇论文进行解读，学习一下如何基于MLIR编译器基础设施生成高效的GPU代码。本文的阅读的先后顺序分别为：

2022-04-06

2.2K0

Detectors for the 2020s 目标检测算法最新进展

https 网络安全 github 编程算法 git

近几年目标检测的落地越发成熟，新的sota网络同样层出不穷，不断刷新着coco的记录。本文盘点截止2019-2021年，在coco test-dev上霸榜，且知名度较广的目标检测网络（未完全开源不加入讨论）。

2022-04-06

1K0

工程部署（三）: 低算力平台模型性能的优化

深度学习腾讯云测试服务编程算法

此文讨论如何在低端的移动设备上提高模型性能，文章针对模型(不改变模型原有op情况下，不需要重新训练）和后处理两部分的优化开展讲解，若有不当之处，望批评指出！

2022-02-11

9990

2021 BDCI 华为零售商品识别竞赛一等奖方案分享

https 网络安全 css 编程算法腾讯云测试服务

【GiantPandaCV导语】上学期快结束的时候参加了华为和CCF组织的零售商品识别的比赛，队伍名称为GiantPandaCV队，比赛大约持续了两个月，期间从开始摸索MindSpore框架，配置环境，上手ModelArts花费了不少功夫。现在比赛终于告一段落，本文进行一下复盘。

2022-02-11

6610

【工业部署二】PicoDet网络结构在YOLOv5-Lite上的复现

编程算法 ghost

这篇博客仅对PicoDet的网络结构进行复现。PicoDet在一定程度上刷新了业界轻量级移动端模型的sota，这也是我比较感兴趣的地方。本文将PicoDet模型网络结构迁移到yolov5的平台，因为是anchor base的形式，在性能上与原生模型可能有一定的差异，以下是原生模型的性能指标。

2021-12-21

6910

【从零开始学深度学习编译器】十七，MLIR ODS要点总结下篇

c++编程算法 https 网络安全 github

这一节在【从零开始学深度学习编译器】十六，MLIR ODS要点总结上篇的基础上补充完整了ODS的要点。约束和属性的定义都是MLIR中相当重要的元素，至于类型的定义个人认为了解即可，等到我们需要自定义类型的时候再仔细研究。最后MLIR的语法比较晦涩，初学者可以借助mlir-tblgen来辅助debug。

2021-12-13

1.5K0

使用OneFlow完成基于U型网络的ISBI细胞分割任务

分布式 api https 网络安全编程算法

文章目录 1. Introduction 2. 网路架构 3. 数据和程序准备 4. 使用步骤 5. 单机单卡训练方式 6. 单机多卡训练方式(DDP) 7. 可视化实验结果 8. Conclusion and discussion 1. Introduction 本文基于OneFlow和U-Net实现ISBI挑战赛的细胞分割，代码包括单机单卡和单机多卡两种训练方式，OneFlow 提供了 oneflow.nn.parallel.DistributedDataParallel 模块及 launcher，可以

2021-12-09

4000

图解RMNet 重参数化新方法

神经网络编程算法

残差网络的出现允许我们训练更深层的网络，但由于其多分支的推理，使得在推理速度上不如无残差连接的直筒网络(Plain Model)。RepVGG通过重参数的思想，将三个分支融合到一个分支中。然而使用RepVGG是无法重参数化ResNet，因为重参数方法只能应用于Linear Blocks，并且ReLU操作需要放到外面。本文我们提出Reserving和Merging两个操作(RM)，在ResBlock基础上去除残差连接。相比ResNet和RepVGG，RMNet在速度精度上更好，同时也对high-ratio的剪枝操作友好。

2021-12-02

8260

【从零开始学深度学习编译器】十五，MLIR Toy Tutorials学习笔记之Lowering到LLVM IR

c++c#打包编程算法

在上一节中，我们将Toy Dialect的部分Operation Lowering到Affine Dialect，MemRef Dialect和Standard Dialect，而toy.print操作保持不变，所以又被叫作部分Lowering。通过这个Lowering可以将Toy Dialect的Operation更底层的实现逻辑表达出来，以寻求更多的优化机会，得到更好的MLIR表达式。这一节，我们将在上一节得到的混合型MLIR表达式完全Lowering到LLVM Dialect上，然后生成LLVM IR，并且我们可以使用MLIR的JIT编译引擎来运行最终的MLIR表达式并输出计算结果。

2021-11-19

1K0

计算机视觉三大经典应用，你学废了吗？

编程算法图像识别深度学习数据结构机器学习

计算机视觉研究的最终目标是使计算机能通过视觉观察和理解世界,具有自主适应环境的能力，在深度学习发展起来后，卷积神经网络被广泛应用到图像定位、目标检测、目标分割、目标跟踪、行为识别等应用方面。

2021-11-12

7060

PPLcnet和YOLO的碰撞，真的能在cpu上快到起飞？

神经网络深度学习人工智能图像识别编程算法

【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，一来是想验证下这个网络在cpu上的性能，二来如果验证效果work，这套实验可以合并到自己的仓库。

2021-10-20

9280

【详细图解】再次理解im2col

编程算法 pytorch

一句话：im2col是将一个[C,H,W]矩阵变成一个[H,W]矩阵的一个方法，其原理是利用了行列式进行等价转换。

2021-10-20

2.3K0

强化学习读后感

编程算法 https 网络安全 github git

此学习笔记基础来源于zhoubolei RL(https://github.com/zhoubolei/introRL)，以基本概念，基本定理，问题建模，代码实现，新论文的阅读为逻辑展开写的。学习强化学习的过程，会相对漫长。比如：一个假想的学习过程，可能会包含sutton的 complete draft；一些RL基础课程，David Silver，伯克利RL或周博磊等；经典算法的复现；核心研究部门的学术文章(openAI，DeepMind，...)；靠谱博士写的博文；会遇见公式符号，上下标，算法实现细节，问题优化，具体问题建模等问题。这里，只是个开始，代码框架可参考PARL。不太懂wx格式，建议wx对latex支持更友好，不要搞什么其他幺蛾子语法。

2021-10-08

6990

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