【GiantPandaCV导读】Single Path One Shot(SPOS)是旷视和清华、港科大联合的工作。与之前的工作不同，SPOS可以直接在大型数据...
BatchNorm模块能让模型训练更加稳定，因而被广泛使用。它的中心化以及缩放步骤需要依赖样本统计得到的均值和方差，而这也导致了在归一化的过程，忽视了各个实例的...
首先基于一个现象：人类在对事物进行观察的时候，是能够检测到每个实例，并按照自己已知的知识来对每个实例进行分类，有认知的归属到对应类别，无认知的归属到未知(unk...
在开始阅读本篇文章之前，如果你对ONNX不是很了解介意先阅读我之前写的这几篇介绍ONNX文章：
爱因斯坦求和约定（einsum）提供了一套既简洁又优雅的规则，可实现包括但不限于：向量内积，向量外积，矩阵乘法，转置和张量收缩（tensor contracti...
本文是继前作ACNet的又一次对网络结构重参数化的探索，我们设计了一个类似Inception的模块，以多分支的结构丰富卷积块的特征空间，各分支结构包括平均池化，...
在【从零开始学深度学习编译器】一，深度学习编译器及TVM 介绍我们已经知道TVM可以将各种深度学习训练框架的模型（计算图）转化为内部的Graph IR（Rela...
【GiantPandaCV导语】Neon是手机普遍支持的计算加速指令集，是AI落地的工程利器。Neon Intrinsics 的出现，缓解了汇编语言难学难写的...
大家好呀，在过去的半年到一年时间里，我分享了一些算法解读，算法优化，模型转换相关的一些文章。这篇文章是自己开启学习深度学习编译器的第一篇文章，后续也会努力更新这...
【GiantPandaCV导语】最近项目有需求，需要把人物属性用在移动端上，需要输出性别，颜值和年龄三个维度的标签, 用来做数据分析收集使用，对速度和精度有一定...
本文重新回顾了常规卷积的设计，其具有两个重要性质，一个是空间无关性，比如3x3大小的卷积核是以滑窗的形式，滑过特征图每一个像素（即我们所说的参数共享）。另外一个...
模型架构分为两部分，图像编码器和文本编码器，图像编码器可以是比如 resnet50，然后文本编码器可以是 transformer。
题解思路：直接枚举每一个点，如果这个点的x坐标或者y坐标与目标点的对应坐标相等，则与答案取最小值，并记录下最小值的下标。时间复杂度：解题代码如下：
在该工作中，我们提出了一种名为ACON(Activate Or Not)激活函数。此外，我们发现由NAS搜索得到的Swish函数，是我们常用的ReLU激活函数的...
【GiantPandaCV】文章2019 CVPR，讲的是Int 4量化用于目标检测，主要是工程化的一些trick。
【GiantPandaCV导语】本文介绍NNI PyTorch版实现神经网络过程搜索过程中的几个重要的类，比如LayerChoice和InputChoice，对...
Vision Transformer!的提出让我们看到了Transformer模型在图像方向的潜力，但其有一些缺点，如需要超大型数据集（JFT）预训练，才能达到...
【GiantPandaCV导语】本文为大家介绍了一个caffe部署yolov5 模型的教程，并开源了全部代码。主要是教你如何搭建caffe推理环境，对yolov...
【GiantPandaCV】DARTS将离散的搜索空间松弛，从而可以用梯度的方式进行优化，从而求解神经网络搜索问题。本文首发于GiantPandaCV，未经允许...
【GiantPandaCV导语】Neural Network Intelligence 是一个工具包，可以有效帮助用户设计并调优汲取学习模型的神经网络架构，以及...
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