Title: SNet: Multi-scale in Multi-scale Subtraction Network for Medical Image Segmentation Paper: [链接] Code: [链接]
Title: Parameter is Not All You Need: Starting from Non-Parametric Networks for 3D Point Cloud Analysis Paper: [链接] Code: [链接]
Paper title: Dual-path Adaptation from Image to Video Transformers
Title: A FEW-SHOT ATTENTION RECURRENT RESIDUAL U-NET FOR CRACK SEGMENTATIONPaper: [链接]Code: [链接]
本次分享来自遇见未来系列讲座——与曾建江老师探讨AIOT时代的编程语言、编译器与指令集架构：机遇、挑战与展望。编译器、编程语言以及指令集架构都是一个软件生态的根基，此次给大家介绍软件生态根基上的语言编译器以及指令集架构，有哪些机遇挑战以及一些最新的技术课题。
Active Learning主动学习是机器学习 (ML) 的一个研究领域，旨在通过以智能方式查询管道的下一个数据来降低构建新机器学习解决方案的成本和时间。在开发新的 AI 解决方案和处理图像、音频或文本等非结构化数据时，我们通常需要人工对数据进行注释，然后才能使用它们来训练我们的模型。这个数据注释过程非常耗时且昂贵。它...
Title: SurroundOcc: Multi-Camera 3D Occupancy Prediction for Autonomous Driving Paper: [链接] Code: [链接]
随着年纪越来越大，读代码越来越困难，如果你发现看不懂同事写的代码应该怎么办呢？不要担心，大语言模型的时代了来了，chatgpt和gpt4会教会我们怎么读代码。本篇文章就来展示一下使用newbing（chatgpt）来读oneflow softmax相关的fuse优化kernel的过程。本文的代码解释均由chatgpt生成，我只是手工做了非常少的一点微调...
Paper title: DeepMIM: Deep Supervision for Masked Image Modeling
知识蒸馏是一种有效的模型压缩方法。然而，将知识蒸馏应用于检测任务仍然是一个具有挑战性的课题。有两个关键点导致检测任务的蒸馏性能较差。前景和背景特征之间的严重失衡，小目标缺乏足够的特征表示。为了解决上述问题，作者提出了一种新的蒸馏方法，即双重关系知识蒸馏（DRKD），包括逐像素关系蒸馏和逐实例关系蒸馏...
Paper title:Diffusion in the Dark:A Diffusion Model for Low-Light Text Recognition Arxiv Link:[链接]
Title: Simple and Efficient Architectures for Semantic Segmentation PDF: [链接] Code: [链接]
Title: Delivering Arbitrary-Modal Semantic Segmentation Paper: [链接] Code: [链接]
指令调度是指对程序块或过程中的操作进行排序以有效利用处理器资源的任务[1]。指令调度的目的就是通过重排指令，提高指令级并行性，使得程序在拥有指令流水线的CPU上更高效的运行。指令调度优化的一个必要前提就是CPU硬件支持指令并行，否则，指令调度是毫无意义的。
Title: Transformer for Single Image Super-Resolution PDF: [链接] Code: [链接]
软件开发人员往往期望计算机硬件拥有无限容量、零访问延迟、无限带宽以及便宜的内存，但是现实却是内存容量越大，相应的访问时间越长；内存访问速度越快，价格也更贵；带宽越大，价格越贵。为了解决大容量、高速度、低成本之间的矛盾，基于程序访问的局部性原理，将更常用数据放在小容量的高速存储器中，多种速度不同的...
别名分析是编译器理论中的一种技术，用于确定存储位置是否可以以多种方式访问。如果两个指针指向相同的位置，则称这两个指针为别名。但是，它不能与指针分析混淆，指针分析解决的问题是一个指针可能指向哪些对象或者指向哪些地址，而别名分析解决的是两个指针指向的是否是同一个对象。指针分析和别名分析通常通过静态代...
近日，美团视觉智能部发布了 YOLOv6 3.0 版本，再一次将目标检测的综合性能推向新高。YOLOv6-L6 检测精度和速度超越 YOLOv7-E6E，取得当前实时目标检测榜单 SOTA。本文主要介绍了 YOLOv6 3.0 版本中引入的技术创新和优化，希望能为从事相关工作的同学带来一些启发或帮助。
Title: Task-Specific Context Decoupling for Object DetectionPaper: [链接]
概念介绍在介绍算法之前，我们回顾下基本概念：|X|：X的度数，(无向图中)节点的邻居个数。CFG：控制流图。successor：本文指CFG中基本块的后继。四元式：(op,result,arg1,arg2)，比如常见的a=b+c就可以看作四元式(+,a,b,c)。SSA(Static Single Assignment)：静态单赋值。use/def：举个例子，对于指令n: c <- c+b来说 ...
