导读：本期为 AI 简报 20210305 期，将为您带来 9 条相关新闻，新春过后第一弹，今日惊蛰，一侯桃始华~本文一共 2900 字，通篇阅读结束需要 6~10 分钟
1. 每帧只需9ms，手机实时「三维动作识别」 | 机器之心
Model 与 codes 链接：
本文提出了一种用于三维卷积神经网络（3D CNN）的模型压缩和移动加速框架 RT3D，通过结合神经网络权重剪枝和编译器代码优化技术，使模型的端到端运行时间与目前支持 3D CNN 的移动框架相比速度提升高达 29.1 倍，准确性损失仅为 1％~1.5％。
当在手机上采用 C3D 或 R(2+1)D 模型时，可以在 150ms 内完成 16 帧视频的计算。
该工作由 CoCoPIE 团队：美国东北大学（Northeastern University）的王言治研究组、威廉与玛丽学院（William & Mary）的任彬研究组以及北卡罗来纳州立大学（North Carolina State University）的慎熙鹏研究组共同完成，发表于第 35 届美国人工智能协会年会（AAAI 2021）。
2. 前沿|这竟然不是阿汤哥？这个「真的吓人」视频火爆全网 |机器人大讲堂
项目地址：
近年来，人们对深度造假（deepfaking）既着迷又担忧。这项技术可以替换视频中的人脸，并利用机器学习使最终生成效果看起来非常逼真。
有些人用此创建了一些有趣的视频。
近日，一段有关好莱坞影星汤姆 · 克鲁斯打高尔夫球的深度造假视频在网络上迅速传播，第一眼看过去，很多人都认为是汤姆 · 克鲁斯本人。
这段视频的创建者为 TikTok 用户「deeptomcruise」。视频中的「阿汤哥」不仅长得极像，声音也几乎与本尊无异。这不是汤姆 · 克鲁斯第一次成为 deepfake 视频的主角，但这次依然让人惊艳。
火爆全网的「阿汤哥」视频使用的技术依然是我们熟悉的 DeepFaceLab。
DeepFaceLab 是制作 deepfake 视频时非常常用的软件，该 GitHub 项目目前已获得近 2.4 万颗星。DeepFaceLab 的特点是灵活、简单、扩展性强，并且具备 Windows、Colab、Linux 等多个版本。
3. 基于TensorRT完成NanoDet模型部署 | PandaCV
本文为大家介绍了一个TensorRT int8 量化部署 NanoDet 模型的教程，并开源了全部代码。主要是教你如何搭建tensorrt环境，对pytorch模型做onnx格式转换，onnx模型做tensorrt int8量化，及对量化后的模型做推理，实测在1070显卡做到了2ms一帧！
NanoDet （https://github.com/RangiLyu/n...）是一个速度超快和轻量级的Anchor-free 目标检测模型；和yolov4 tiny作比较（如下图），精度相当，但速度却快了1倍；对于速度优先的场景，nanodet无疑是一个好的选择。
主要过程：
- NanoDet 模型转换onnx
- onnx模型转换为 int8 tensorrt引擎
- tensorrt模型推理
4. 基于Caffe格式部署YOLOV5模型 | PandaCV
如果说目标检测落地最广的是哪个算法，yolo系列肯定有一席之地，本文为大家介绍yolov5s 4.0模型如何转换为caffe模型并推理，据我所知，华为海思NNIE只支持caffe模型的转换，所以yolov5模型要想在海思芯片上部署，转换为caffe模型是有必要的（在我的1070显卡上，yolov5s 4.0 的模型inference做到了11ms一帧！）
主要过程：
- yolov5s模型转换onnx模型
- onnx模型转换caffe模型
- caffe模型推理
- 拓展：关于华为海思移植建议
5. 斯坦福连续发了四年的AI报告，今年讲了什么？ |机器之心
报告下载地址：
由斯坦福大学发起的人工智能指数（AI Index）是一个追踪 AI 动态和进展的非营利性项目，旨在全面研究 AI 行业状况，旨在促进基于数据的 AI 广泛交流和有效对话。
刚刚，AI Index 正式发布了 2021 年度报告。
2021 AI Index 报告极大地扩展了可用数据量，并与大量外部组织合作校准数据、深化该报告与 Stanford HAI 的联系。该报告还从多个方面展示了 COVID-19 对 AI 发展的影响。例如「技术表现」章节探讨了 AI 初创公司如何利用机器学习技术加速 COVID 相关药物研发；「经济」章节表明 AI 招聘和私人投资并未受到新冠大流行的严重影响，仍处于增长态势。
该报告共包括「研发」、「技术表现」、「经济」、「AI 教育」、「AI 应用的伦理挑战」、「AI 多样性」、「AI 政策与国家战略」七个部分。每个章节的核心内容请看原文。
6. PyTorch 1.8来了！正式支持AMD GPU，炼丹不必NVIDIA | 量子位
原文链接：
1.8版本中，官方终于加入了对AMD ROCm的支持，可以方便的在原生环境下运行，不用去配置Docker了。
1.8版本集合了自2020年10月1.7发布以来的超过3000次GitHub提交。
此外，本次更新还有诸多亮点：
- 优化代码，更新编译器
- Python内函数转换
- 增强分布式训练
- 新的移动端教程与演示
- 新的性能检测工具
相关的库TorchCSPRNG, TorchVision, TorchText和TorchAudio也会随之更新。
要注意的是，自1.6起，Pytorch新特性将分为Stable、Beta、Prototype三种版本。其中Prototype不会包含到稳定发行版中，需要从Nightly版本自行编译。
本次更新发布有图像分割模型DeepLabV3在安卓和IOS上的详细教程。
以及图像分割、目标检测、神经机器翻译等在安卓和IOS上的演示程序，方便大家更快上手。
7. 提速20倍！谷歌AI发布TensorFlow 3D，智能汽车场景亲测好用 | 新智元
Google AI发布了TensorFlow 3D，将3D深度学习能力引入TensorFlow，加入3D稀疏卷积网络，在Waymo Open数据集上的实验表明，这种实现比预先设计好的TensorFlow操作提速「20倍」。
近期，包括目标检测、透明目标检测等模型的3D场景理解方面取得了很大进展，但是由于3D数据可用的工具和资源有限，这个领域仍面临挑战。
为了进一步提高对3D场景的建模，简化研究人员的工作，Google AI发布了TensorFlow 3D (TF 3D) ，一个高度模块化、高效的库，旨在将3D深度学习能力引入TensorFlow.
TF 3D包含用于最先进的3D语义分割、3D目标检测和3D实例分割的培训和评估任务，还支持分布式训练。
另外，TF 3D还支持其他潜在的应用，如三维物体形状预测、点云配准和点云增密。此外，它提供了一个统一的数据集规范和训练、评价标准三维场景理解数据集的配置。
目前，TF 3D支持Waymo Open、 ScanNet和Rio数据集。
8. Transformer系列 | 更深、更强、更轻巧的Transformer，DeLighT | AI人工智能初学者
论文：DELIGHT: DEEP AND LIGHT-WEIGHT TRANSFORMER
github: https://github.com/sacmehta/d...
本文提出了一个更深更轻量的Transformer，DeLighT，DeLighT更有效地在每个Transformer Block中分配参数：
- 1)、使用DeLighT转换进行深度和轻量级的转换；
- 2)、使用Block-wise Scaling进行跨Block，允许在输入附近有较浅和较窄的DeLighT Block，以及在输出附近有较宽和较深的DeLighT Block。
总的来说，DeLighT网络的深度是标准Transformer的2.5到4倍，但参数和操作更少。在机器翻译和语言建模任务上的实验表明，DeLighT在提高了基准Transformer性能的基础上，平均减少了2到3倍的参数量。
9. 在家上名校——哈佛MIT等全套CS本科课程，为你备齐了！ | 新智元
官方链接🔗：https://github.com/ossu/compu...
参考链接：
推荐阅读
【20210219期AI简报】嵌入式机器学习（TinyML）实战教程、谷歌开源计算框架JAX...
【20210205期AI简报】联发科发布二代5G基带芯片发布
【20210129期AI简报】 25元、264KB内存的微处理器上市、GPT-3自动生成SQL语句！
文章转载于微信公众号:RTThread物联网操作系统
作者: lebhoryi
