【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难...
由于点云数据的稀疏性和不规则性,所以用深度神经网络学习和分析3D点云一直以来是一个具有挑战性的工作。这篇文章中我们提出了一种数据...
最近因需要粗浅的学习了一下ArcFace损失函数,由于在学习中遇到了很多问题,特将问题的思考分享出来,权当分享个人愚见,希望可以有人看...
先前的基于anchor的方法具有一些缺点,首先,为了改善anchor box与ground truth之间的重叠,人脸检测器通常需要大量的密集anchor以实现...
MTCNN(Multi-task Cascaded Convolutional Networks,多任务级联卷积神经网络)
什么是亚像素亚像素(Sub Pixel):面阵摄像机的成像面以像素为最小单位,像素中心之间的距离有几个至十几个微米不等。为了最大限度利用图...
近年来,深度学习一直在时间序列预测中追赶着提升树模型,其中新的架构已经逐渐为最先进的性能设定了新的标准。
把 GAN 运用在其他视觉任务上 | 图像超分经典网络 SRGAN 解析GAN 不仅能生成图片,还能运用在其他视觉任务上图像超分 SRGAN 解析,教你...
前言 本文将介绍全卷积神经网络(Fully Convolutional Network,简称FCN)的基础知识,包括它的网络结构、起源、应用、输入输出格式和py...
电视上“见证奇迹的时刻”,背后是魔术师们精妙的手法和积年累月的练习。那些人们眼中天翻地覆的新技术,也并非魔术一样在瞬间发生,而是...
共享,奥运夺金时刻。巴黎奥运会的高光片段中国奥运的夺金时刻动漫风格下的别样风态以下AI动漫视频内容BY「 阿里云视频云 」智能生成从...
8月5日,天猫精灵高端品牌暨新品发布会圆满举行,会上正式发布了天猫精灵全新高端品牌“哇哦”,并携手知名歌手周深作为品牌代言人,共同...
本文主要是参考 arlencai 大佬的博文,对于cneternet在ncnn平台移植的实操和分析,先mark一下,准备后续有空闲尝试将这一思路在nvidia的...
从精准的天气预测到未来的元宇宙生活畅想,全社会的数字化进程都离不开算力的支持。人们对未来算力的描述是会像水厂、电厂提供水电一样...
当Transformer模型发布时,它彻底革新了机器翻译领域。虽然最初是为特定任务设计的,但这种革命性的架构显示出它可以轻松适应不同的任务...
ResNeXt是由何凯明团队在2017年CVPR会议上提出来的新型图像分类网络。ResNeXt是ResNet的升级版,在ResNet的基础上,引入了cardinality的...
该篇主要介绍Inception系列,主要包含Inception V1、Inception V2、Inception V3、Inception V4、Inception-Resnet。
图片分类在 Cloud TPU 上运行 MNIST (TF 2.x)在 Cloud TPU 上训练 ResNet (TF 2.x)在 Cloud TPU 上训练 (TF 2.x)使用 PyTorch 在 Cloud ...
创建 TPU以下步骤展示了如何创建用于您的模型的 TPU 虚拟机。创建环境变量: {代码...} 环境变量说明 {代码...} 在您的活跃 Google Clou...
JetStream 是用于在 XLA 设备 (TPU) 上的大型语言模型 (LLM) 推断的吞吐量和内存优化引擎。
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运行以下命令将 gcloud 配置为使用 您的 Cloud TPU 项目,并安装训练所需的组件 在单主机 TPU 上运行 Pax 的模型。
本教程介绍如何在 Cloud TPU 上训练基于 Transformer 的双向编码器表示法 (BERT) 模型。
在 Cloud TPU Pod 上开始分布式训练之前,请验证您的模型可在单个 v2-8 或 v3-8 Cloud TPU 设备上正常训练。如果您的模型在单个设备上出...
这是神经协同过滤 (NCF) 框架的实现 神经矩阵分解 (NeuMF) 模型,如 “Neural Collaborative Filters”(神经协同过滤)论文。 当前的实现...
本教程介绍如何训练 DLRM 和 DCN v2 排名模型, 用于预测点击率 (CTR) 等任务。查看以下语言版本的备注 设置以运行 DLRM 或 DCN 模型,...
作者:HandyLLM101n 是 OpenAI 联合创始人、“计算机视觉教母”李飞飞教授的高徒Andrej Karpathy 推出的“世界上显然最好的 AI 课程”。欢迎...
Mask RCNN 是一种深度神经网络,旨在解决对象检测和图像分割问题,这是一项难度较大的计算机视觉挑战。
以下说明假设您已熟悉如何在 Cloud TPU 上运行模型。如果您刚开始接触 Cloud TPU,可以参阅快速入门,了解基本介绍。
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