NCCL屏蔽了底层复杂的细节，向上提供API供训练框架调用，向下连接机内机间的GPU以完成模型参数的高效传输。...Megatron-LM NVIDIA Megatron-LM 是一个基于 PyTorch 的分布式训练框架，用来训练基于Transformer的大型语言模型。...Megatron-LM 综合应用了数据并行（Data Parallelism），张量并行（Tensor Parallelism）和流水线并行（Pipeline Parallelism）。...很多大模型的训练过程都采用它，例如bloom、opt、智源等。...过程如下图： 按列拆分 Y1和Y2使用all_gather算子汇总结果得到最终的Y 代码实现 模型加载 每个计算设备分别加载一部分权重，model的load_state_dict函数需要根据设备数，让每个设备加载对应的权重
在已有模型上finetune自己的数据训练一个模型 1、准备训练数据和测试数据 2、制作标签 3、数据转换,将图片转为LMDB格式 前三步的过程和 如何利用自己的数据训练一个分类网络 是一样的，参考处理即可...4、修改网络模型文件 复制/caffe-root/models/finetune_flickr_style文件夹下面的deploy.prototxt readme.md solver.prototxt...type" # uncomment the following to default to CPU mode solving type: "AdaDelta" solver_mode: GPU 6、训练模型...#网络结构描述文件 deploy_file = caffe_root+'models/finetune_test/deploy.prototxt' #训练好的模型 model_file = caffe_root...，以及漫长的训练时间，但是，我们可以利用现有的caffemodel模型训练利用较少的数据训练一个效果较好的模型。
前言 前面一篇文章写了如何使用yolov3进行检测的上手文章https://cloud.tencent.com/developer/article/1703521，其中简单介绍了下yolo的历史，很不过瘾...，这里开一篇，再详细介绍下，yolo系列（v1, v2 , v3）的主要技术特点。...为了解决算法效率问题，yolo被提出了（you only look once），顾名思义，yolo表示的是单阶段的检测算法，它推理速度极快，可以达到几十甚至上百的fps（voc 精度 52.7， 155fps...百度的pp-yolo就是基于yolov3+trick实现的。...我们不妨假设，对象不会重叠，那么在图片的多个不同区域预测不同的边框不就解决上面的问题了吗（将图片分为多个区域:s * s个网格，就是用对应网格的anchor进行预测）？如果对象会重叠？
PP-YOLOPP-YOLO是PaddleDetection优化和改进的YOLOv3的模型，其精度(COCO数据集mAP)和推理速度均优于YOLOv4模型，PP-YOLO在COCO test-dev2017...其中还包含了PP-YOLO tiny模型，此模型后量化压缩模型，将模型体积压缩到1.3M，对精度和预测速度基本无影响。...本教程源码地址：https://github.com/yeyupiaoling/PP-YOLO训练安装PaddlePaddle和PaddleDetection依赖库。...执行train.py开始训练，其中选择PP-YOLO和PP-YOLO tiny模型，并支持量化训练，具体看配置参数。执行visualdl --logdir=log查看训练可视化信息。...评估执行eval.py完成模型评估，其中参数-o weights为模型的路径，不需要带后缀名，执行之后输入如下。
借助跟踪器 DeepSORT 与检测器 YOLO v5，可以打造一个高性能的实时多目标跟踪模型。...本文将对单目标跟踪和多目标跟踪分别进行介绍，文末将详解 YOLO v5+DeepSORT 的实现过程及具体代码。...在不增加输入的情况下，该方法可以利用更多元素进行训练，通过组合原始样本，实现更强大的特征。...也就是说把外观嵌入模型纳入一个 single-shot 检测器中，使该模型可以同时输出检测以及对应的嵌入。...相关论文： https://arxiv.org/pdf/1909.12605v1.pdf 用YOLOv5和DeepSORT进行多目标跟踪 该教程在 OpenBayes.com 运行。
2、构建了一个 in-built Profiler，能对模型进行瓶颈分析，这个 Profiler 同时支持 CPU 和 CUDA 模型。...HingeEmbeddingLoss, SoftMarginLoss, MarginRankingLoss, CrossEntropyLoss DataParallel 4、优化器 optim.SparseAdam：能实现适用于稀疏张量的简单亚当算法...除此之外，还增加了新的张量函数和功能，在新版本中，能通过 ONNX 将模型迁移到其他框架上。...另外，在加速方面，重写 gpu kernel 之后，softmax 和 log_softmax 的速度能实现 4-256 倍的提升；在分布式 AllReduce 中，能实现 2.5-3 倍的性能提升；torch.norm...函数的 backward 能实现 1.5 倍的加速；pack_padded_sequence 的性能也有提升。
借助跟踪器 DeepSORT 与检测器 YOLO v5，可以打造一个高性能的实时多目标跟踪模型。...本文将对单目标跟踪和多目标跟踪分别进行介绍，文末将详解 YOLO v5+DeepSORT 的实现过程及具体代码。...在不增加输入的情况下，该方法可以利用更多元素进行训练，通过组合原始样本，实现更强大的特征。...相关论文： https://arxiv.org/pdf/1909.12605v1.pdf 用YOLOv5和DeepSORT进行多目标跟踪 该教程在 OpenBayes.com 运行。...访问完整教程： https://openbayes.com/console/open-tutorials/containers/BvxvYMbdefV/overview 本项目包括两个部分，首先是 YOLO
普通神经网络的局限 假设我们对于普通的神经网络模型已经比较熟悉，那么不难理解，在神经网络的某一固定层中，该网络的各个输入之间是没有运算连接的。...其蕴含的意义也是不难理解的：通过将前一时刻的运算结果添加到当前的运算中，从而实现了“考虑上文信息”的功能。 下面给出在线性计算过程中各个变量的维度情况。...假定转换后的词向量维度为50，即每个词可以用一个长度为50的列向量进行表示。...这样，模型就可以实现考虑上下文信息了，所以这种RNN叫做Bidirectional recurrent neural network。...注意，这里只是对RNN类神经网络的前向传播过程进行了说明，该类神经网络也可以通过梯度下降法进行后向传播，从而实现训练模型的功能。
此外想聊聊关于怎么选 YOLO 模型去训业务数据集的一些感想。...以前用习惯了 yolov5 yolox 的配置，大模型和小模型差别就改个 width depth 参数，yoloe 也是这样，就很方便和统一。...虽然有实验证明大模型小模型用哪个好，但是这样的设置每个模型单独调优就只为了争 0....怎么选模型 今年堪称 YOLO 内卷元年，先是 yolov5 yolox yoloe 神仙打架，各大用户用的正欢，一看美团 v6 出来了哇新 yolo 马上就换 v6，再一看 v7 出来了立马再换 v7...总之，YOLO 内卷时期要保持平常心，针对自己的需求，选准适合自己的模型。
使用 redis bitmap 数据结构能够很好的解决这个问题，具体是如何实现： 为了简化场景，假设 G1 一个站最多只能卖 10 张票，对每一站维护一个余票数组，如下图： 当乘客想购买一张北京南—南京南的车票时...，这时需要判断是否有足够的票来满足乘客，计算方式就是用 北京南，济南西，南京南三个数组进行 OR 的操作： 根据库存结果，可以说明剩余的库存满足乘客的购票需求，假设乘客购买成功了 1 张票，座位号是 1
在中间展开阶段用深度卷积代替逐点卷积来生成候选特征。所提出的CSL模块可以显著降低计算量。在MS-COCO上进行的实验表明，所提出的CSL-Module可以达到近似 卷积的拟合能力。...最后，利用该模块构建了轻量级检测器CSL-YOLO，在仅43% FLOPs和52%参数的情况下，实现了比TinyYOLOv4更好的检测性能。...较大的R可以实现更高的AP，但FLOPs也会增加，因此在速度和性能之间存在权衡。作者在基于 CSL-YOLO的MS-COCO上测试了R的最佳值。表3显示了结果。...3.2 Non-Exponential预测 YOLO级数实际上预测了x, y, w, h的偏移量，如下: 其中 和 为模型预测的目标高度和宽度的偏移量， 和 为anchor的高度和宽度。...可以说，CSL-YOLO比先进的Tiny-YOLOv4占用更少的时间(FLOPs)和空间(参数)，并能实现令人印象深刻的AP性能。
以上三种类型的组网层有较大的特性差异，需要设计对应的张量模型并行策略，但总体上看核心思想都是利用分块矩阵的计算原理，实现其参数切分到不同的设备[2]。下面详细介绍这三种层的切分方式。...矩阵乘（MatMul） 矩阵乘的张量模型并行充分利用矩阵分块乘法的原理。举例来说，要实现如下矩阵乘法Y=X*A，其中X是维度为MxN的输入矩阵，A是维度为NxK的参数矩阵，Y是结果矩阵，维度为MxK。...随机性控制 通过上面的分析发现，只需要对参数切分，并在算子实现层面加入额外的通信算子，可以实现张量模型并行。...如下图所示，切分到不同设备后，卡1随机种子为P，卡2随机种子为Q，保证两者不同： 在实现了张量模型并行的Transformer结构。...上述的实现方式实现简单，也便于拓展到其他模型中，但是模型中存在大量无法切分的layer层，那么会增加大量的冗余计算，需要设计更通用的张量模型并行方案。
因此，水下机器人技术和计算机视觉领域的技术进步成为了颇具前景的替代方案，实现了水下目标检测的自动化，并提高了检测的准确性和效率。...与现有方法相比，我们的模型不仅提高了检测精度，还减少了参数数量并实现了更快的检测速度。 小目标检测 小目标检测是计算机视觉领域的一个关键研究方向，旨在识别和定位图像中像素数量极少的目标。...这些有针对性的修改包括用先进的 HDA 模块替代 C2f 模块，集成创新的 ESPPF 模块，并在三个既相互独立又相互关联的复合检测（CD）模块中各自嵌入一个辅助检测器。...接着使用可变形注意力模块，使模型能够根据特征的相对重要性动态地采样和对齐特征。这种自适应行为是通过引入可学习的偏移量来实现的，这些偏移量会对标准注意力网格进行调整。...在 UTDAC2020 数据集上的检测结果对比 我们还进行了实验，在 UTDAC2020 数据集上将我们的模型与 YOLO 系列模型进行对比。
#include #include using namespace std; // 张量 创建一个{3,4}的张量 auto b...= torch::rand({3,4}); std::cout张量:"<<b<<std::endl; b.print(); // 创建张量 at::Tensor...torch::Tensor allZeros = torch::zeros({5,7}); //定义一定维度的单位张量 对角线为1 其余为0 auto beye = torch...::eye(5); // 一定维度的张量并设置初始值 auto weight = torch::full({3,4},10); // 以另一个张量初始化另外一个张量...每个张量至少有一个维度;2.
该库包含了大量用 TensorFlow 实现的不同模型。...官方模型（official models） 文件里是使用 TensorFlow 高级 API 的示例模型集合，这些模型主要用于测试，维护，并与最新的稳定的 TensorFlow API 保持同步。...官方模型应该合理优化以实现更加高效的性能，同时易于阅读。 研究模型（research models）是研究人员用 TensorFlow 实现的模型的集合。...样本文件（ samples folder）里包含了一些代码片段和用于演示 TensorFlow 功能的小型模型，包括在各种博客中提到的代码。...教程文件（tutorials）是 TensorFlow 教程中的模型集合。 各位开发者和研究人员可以在春节假期间上手本库所介绍的 TensorFlow 模型，提升 炼丹技能！
它提供了一系列先进的目标检测算法，包括但不限于 Faster R-CNN, Mask R-CNN, YOLOv3, YOLOv4, PP-YOLO 等，以及丰富的高质量预训练模型，方便用户快速进行目标检测任务...同时，PaddleDetection 支持 TensorRT 推理引擎，方便用户进行模型压缩和推理加速。...多样性：PaddleDetection 提供了多种目标检测算法和预训练模型，覆盖了多种应用场景，满足用户不同的需求。...通过使用 PaddleDetection，用户可以快速训练出精度高、实时性强的目标检测模型，提高监控系统的智能化水平。...【效果展示】 【实现部分代码】 using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using
该平台以YOLO（You Only Look Once）算法为核心，实现了对视频中物体的快速准确识别，并通过AR技术将虚拟元素与真实场景相结合，为用户带来沉浸式的交互体验。...在本文中，我们将结合OpenVINO™ C# API 使用最新发布的OpenVINO™ 2024.0部署 YOLO-World实现实时开放词汇对象检测： OpenVINO™ C# API项目链接： https...这种能力使得YOLO-World在实时应用中，如自动驾驶、视频监控、工业质检等领域具有广泛的应用前景。同时，YOLO-World还通过优化模型架构和训练策略，实现了高性能和实时性的平衡。...这些工具基于流行的深度学习框架如PyTorch，并通过简化复杂任务的实现过程，使用户能够更轻松地进行模型训练和性能评估。...，用C#部署yolov8的tensorrt模型进行目标检测winform最快检测速度，YOLOv8检测界面-PyQt5实现，使用纯opencv部署yolov8目标检测模型onnx，使用C#部署yolov8
，在多个评测任务中都实现了对原模型的性能超越，值得重点关注。...YotoR的结构看似简单，实则暗藏巧思：Swin Transformer：负责提取层次化的全局特征；YoloR Head & Neck：借助YOLO家族成熟的检测机制，实现快速、高效的目标定位。...研究团队在MS COCO数据集上对多个YotoR模型进行了全面评估，重点对比对象包括：Swin Transformer 原始模型（Swin-T、Swin-B）YoloR P6（当前主流的 YOLO 检测模型之一...综合表现：YotoR实现更优精度-速度权衡如下图所示（论文图4），YotoR 模型均处于“更高精度+更快速度”的优势区域，表现出极佳的实用性。...YotoR 模型的 mAP/FPS 均衡点，优于单独使用 YOLO 或 Swin Transformer 的任一模型。
3.2自我模型和世界模型 我们在这里归类的模型都有一个共同的想法，那就是，对于一个有意识的事物来说，这个事物必须能够塑造它自己和它的世界:换句话说，有意识就是成为那种参与情境自我塑造的事物。...根据IWMT的说法，如果足够复杂和连贯的建模可以通过以自我为中心的参考框架的多模态集成来实现——被认为是由后内侧皮质和他们接收的头部方向信息部分实现的——那么代理人可能能够迭代地估计他们感觉状态的最可能原因...，从而实现根据“生活世界”的观点组织的经验流。...然而，IWMT与GNWT的不同之处在于，它致力于具有不同范围和功能的多种工作空间的概念，包括由SOHMs实现的次个人的、无意识的本地模型。...IWMT为GNWT提供了一个关键的视角，表明后皮质可能具有足够的能力来整合自我和世界建模的信息，因此它们可以被认为是现象意识的充分实现者和相当“全球性”的工作空间。
本文源自Pytorch官方：https://github.com/pytorch/vision/blob/master/torchvision/models/a...
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