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    深度学习算子优化-FFT

    我们日常“加工”的图像都是像素级,被称为是图像的空域数据。空域数据表征我们“可读”的细节。如果我们将同一张图像视为信号,进行频谱分析,可以得到图像的频域数据。观察下面这组图,频域图中的亮点为低频信号,代表图像的大部分能量,也就是图像的主体信息。暗点为高频信号,代表图像的边缘和噪声。从组图可以看出,Deg...

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    CVPR 2021 论文解读Vol.6 I 动态区域感知卷积,进一步提升分类/检测/分割性能

    旷视研究院提出一种新颖的卷积方式,名为动态区域感知卷积(DRConv),它能为特征具有相似表示的相应空间区域自动地分配定制卷积核,相较标准卷积,这种卷积方式大大地增强了对图像语义多样性的建模能力。DRConv通过可学习的指示器(learnable instructor)将逐步增加的通道维卷积核变换至空间维,这一方面增强了卷积的表征...

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    赛场上的 AI 务实派:经典招式,也能作出“新解”!

    参赛结果超出了预期,更重要的是也意识到了自己的不足,可以让我们更好地进步。 ——旺仔QQ糖在比赛中得到了很好的锻炼,也达到了预期目标,还算成功。—— Fishtrack对于第一届中国农业人工智能创新创业大赛的亚军、季军队伍来说,一个月的比赛时间,他们收获的不仅是荣誉,还有更多的成长。旺仔QQ糖:用“旧”方法,解决“新”...

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    Fast Run:提高 MegEngine 模型推理性能的神奇功能

    对于深度学习框架来说,网络的训练/推理时间是用户非常看中的。在实际生产条件下,用户设计的 NN 网络是千差万别,即使是同一类数学计算,参数也各不相同。如果没有针对性的优化,框架就完全丧失竞争力。因此,在一类数学计算中,开发者们会开发多种高效的算法,分别适用于不同的参数,以保证网络的性能。接下来开发者们...

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    CVPR 2021论文解读Vol.5 | 动态区域感知卷积

    关键词:Dynamic Convolution, Region-aware Convolution, Guided Convolution

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    技术的真相 I 智慧物流创新业务场景下的运筹优化实践综述

    Differences may exist in the goals to be achieved, the particular processes involved, and the magnitude of effort. Nevertheless, it is possible to abstract the underlying essential similarities in the management of these seemingly disparate systems.George Dantzig Linear Programming and Extensions...

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    CVPR 2021论文解读Vol.4

    以Faster R-CNN为代表的,计算GT框和大量锚框之间的IOU来进行正负样本的取舍和分配,一般是以IOU大于0.7为正样本,IOU小于0.3为负样本,IOU大于0.3小于0.7的样本忽略不考虑。这种分配策略在后续的方法变种也非常实用和有效,但是这种固定策略仍然会因为各种大小、形状和类别的差异产生次优的结果。

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    2021CVPR论文解读 | NBNet:通过学习噪声基对图像投影来进行图像去噪

    该文章是旷视科技在CVPR2021提出的一种图像去噪方案,其思想也可用于别的image restoration任务上。总的来说,一张降质的图像其实是噪声和真实的纹理的混合。如何将噪声纹理和图像原本的纹理解耦开?这是研究人员需要解决的问题。这篇文章的introduction部分让我想到了我之前介绍中科大ECCV2020的那篇文章FDRNet: 中科大...

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    CVPR 2021论文解读 | 长尾分布问题解决新思路

    尽管深度神经网络最近取得了成功,但在视觉识别任务中如何有效地对长尾类别分布的数据进行建模仍然具有挑战性。

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    CVPR 2021,旷视研究院斩获 7 项竞赛冠军

    在近期举行的全球计算机视觉三大顶级会议之一 CVPR 2021 (Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 2021,即“计算机视觉与模式识别会议”)上,旷视研究院表现出色,在多个细分赛道斩获7项冠军!

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    技术的真相 I 原来618物流这么快的背后是求解数学题

    “亲,你的618包裹正在派送中,请注意查收”。昨晚才下单的包裹,今天竟然就送到了,你以为给物流插上翅膀的只有飞机和无人仓库吗?其实还有仓库里的智能机器人,它们可都是做数学题的大神呢!本期“技术的真相”将带你了解智能机器人背后的数学奥秘。

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    旷厂练习生Vol.6 I CVPR网红作者,超高产paper收割机

    首发:旷视研究院作者:旷妹&丁同学姓名:丁同学所属:旷视研究院 Basemodel组实习生背景:清华大学软件学院 94年在读PhD两年旷厂炼丹生活,直博四年累计发表七篇顶会论文练习生档案自信、坚定、聪明,且对学术富有极强的passion,这是丁同学在一个小时的对话中给旷妹留下的印象(偷偷告诉你们,其实在此之前,旷妹也有...

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    技术的真相 I 让手机夜拍也精彩的原理竟然是...

    智能手机、智能相机已经成为我们记录生活,留住美好瞬间的重要工具。但是每次在暗光环境中按下快门后,你是否担心照片满是像素点、“鬼影”重重、一片模糊?不过,你又是否发现,如今的手机夜拍已经做到即使暗光拍摄都能清晰可见。

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    揭秘大模型训练神器!看 MegEngine 如何实现动态图显存优化

    在近年来的深度学习领域,许多研究机构和研究者通过增大模型的参数量来提升模型的表现,取得了非常显著的成果,一次次令业界称奇。这客观上使得“扩大模型的尺寸”几乎一度成为各家竞相追逐的唯一指标。

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    技术的真相 I 618囤货在即,拯救“选择困难症”的虚拟试妆技术原理竟是...

    面对琳琅满目的618促销商品,激动搓搓小手的你,是不是在“番茄红”“烂番茄”“甜柿红”“草莓红”“枫叶红”等看起来都差不多的口红面前踌躇不前,纠结不断。就连狂刷主播试色和美妆博主试色,都无法决定哪款才是“真爱”。

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    论文要怎么读?研究院院长孙剑的最新体会都在这里了

    之前给大家分享了很多优秀论文,也收到了小伙伴们纷纷发来的好评。那么,如何能让大家更好的理解这些论文,小编特邀了旷视研究院院长孙剑,分享他的点滴思考——论文要怎么读。

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    MegEngine TensorCore 卷积算子实现原理

    2020年5月Nvidia发布了新一代的GPU架构安培(Ampere)。其中和深度学习关系最密切的莫过于性能强劲的第三代的TensorCore,新一代的TensorCore支持了更为丰富的DL(Deep Learning)数据类型,包括了新的TesorFloat-32(TF32),Bfloat16(BF16)计算单元以及INT8,INT4和INT1的计算单元,这些计算单元为DL推理提供了全面的支持。

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    分享实录下篇:利用 MegEngine 分布式通信算子实现复杂的并行训练

    接上篇,在3月25日的MegEngine Meetup中,旷视研究院周亦庄讲师分享了《利用 MegEngine 分布式通信算子实现复杂的并行训练》。 

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    分享实录上篇:利用 MegEngine 分布式通信算子实现复杂的并行训练

    在3月25日的MegEngine Meetup中,旷视研究院周亦庄讲师分享了《利用 MegEngine 分布式通信算子实现复杂的并行训练》。 

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    CVPR 2021 | 大幅涨点!新型动态激活函数ACON和轻量级网络TFNet

    首发:旷视研究院作者:R知乎:[链接]论文地址:[链接]论文代码:[链接]本文提出一种新的激活函数 ACON (activate or not),可以自适应地学习激活与否。 ReLU 是最常见的激活函数,最近 NAS 搜到的 Swish 在各种 SOTA 网络结构中逐渐取代 ReLU。有趣的是,我们发现虽然两者形式看起来很不一样,但 Swish 可以解释为 ReLU...

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2020年01月08日 加入
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