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    ECCV 2020,一种灵活高效的权重生成网络框架

    “15分钟看顶会”是旷视研究院全新推出的论文快速解读专栏,聚焦旷视在全球各大顶会、期刊等平台所发表的工作,覆盖深度学习、计算机视觉、视觉导航与控制、计算摄影学、大规模机器学习系统、机器人学等方向。

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    ECCV 2020,在视觉任务上大幅超越ReLU的新型激活函数

    “15分钟看顶会”是旷视研究院全新推出的论文快速解读专栏,聚焦旷视在全球各大顶会、期刊等平台所发表的工作,覆盖深度学习、计算机视觉、视觉导航与控制、计算摄影学、大规模机器学习系统、机器人学等方向。 与传统论文视频解读动辄30分钟的时长不同,本专栏尽可能将时间控制在15分钟左右,以方便读者在日常通勤、等待、...

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    ECCV 2020,如何简单有效地实现迁移学习?

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    ECCV 2020,提升目标检测的新型中间监督方法

    “15分钟看顶会”是旷视研究院全新推出的论文快速解读专栏,聚焦旷视在全球各大顶会、期刊等平台所发表的工作,覆盖深度学习、计算机视觉、视觉导航与控制、计算摄影学、大规模机器学习系统、机器人学等方向。

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    黑科技:用cutlass进行低成本、高性能卷积算子定制开发

    图形处理器通用计算(GPGPU)是指利用 GPU 来计算原本由 CPU 处理的通用计算任务。由于现代 GPU 拥有强大的并行处理能力,通用 GPU 在面对矩阵乘法、卷积等大量并行的计算密集型算法时,性能远远超越了传统的 CPU。CUDA 是由 NVIDIA 推出的 GPGPU 高性能计算方案,目前大多数深度学习推理任务都可以通过 CUDA 来进行加速。

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    ECCV 2020 Oral,利用边界特征做检测的BorderDet

    “15分钟看顶会”是旷视研究院全新推出的论文快速解读专栏,聚焦旷视在全球各大顶会、期刊等平台所发表的工作,覆盖深度学习、计算机视觉、视觉导航与控制、计算摄影学、大规模机器学习系统、机器人学等方向。与传统论文视频解读动辄30min时长不同,本专栏尽可能将时间控制在15分钟左右,以方便读者在日常通勤、等待、出行...

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    在超难数据集上登顶CVPR 2020 SLAM挑战赛,旷视用了这样的方案

    相信做SLAM(即时定位与地图构建)的同学都知道或者领略过TartanAir,这个CMU于今年3月发布的超难数据集的“风采”。据CMU研究人员介绍,构建该数据集的目的就是为了推动视觉SLAM的极限。而在完全基于该数据集举办的 CVPR2020 SLAM 挑战赛上,旷视研究院 SLAM 组以绝对优势包揽该挑战赛全部赛道的冠军。本文对团队的方案进...

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    ECCV 2020,如何构建鲁棒且泛化性强的全局点云匹配算法?

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    ECCV 2020 Spotlight,COCO关键点检测冠军算法RSN解析

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    工程之道,深度学习的工业级模型量化实战

    MegEngine 提供从训练到部署完整的量化支持,包括量化感知训练以及训练后量化,凭借“训练推理一体”的特性,MegEngine更能保证量化之后的模型与部署之后的效果一致。本文将简要介绍神经网络量化的原理,并与大家分享MegEngine量化方面的设计思路与实操教程。也欢迎阅读我们此前的MegEngine系列文章:

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    再破纪录!ECCV 2020 旷视研究院15篇成果总览

    8月23-28日,全球计算机视觉三大顶会之一,两年一度的 ECCV 2020(欧洲计算机视觉国际会议)即将召开。受到疫情影响,今年的 ECCV 将以线上形式举办。据官方统计,本次大会有效投稿5025篇,其中有1361篇被接收,录用率为27%,较上届31.8%有所下降。其中,Oral 论文104篇(占总投稿数2%),Spotlight 论文161篇(本届新增...

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    工程之道 | CPU推理性能提高数十倍,MegEngine计算图、MatMul优化解析

    在深度学习大规模落地边缘端场景的今天,如何最大程度降本增效,是企业与开发者共同关注的话题。其中,模型的训练与推理是两个关键环节。

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    华为海思创造历史

    昨天,IC Insights发布了2020年第一季度全球十大半导体(IC和OSD,OSD是光电器件、传感器和分立器件的缩写)销售排名,这其中包括6家美国公司,2家韩国公司,以及中国台湾和中国大陆各1家供应商。该排名包括四家无晶圆厂,分别是Broadcom,Qualcomm(高通),Nvidia(英伟达)和HiSilicon(华为海思),以及一家纯晶圆代...

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    史上最大芯片:Cerebras WSE,卫星还是创新

    今天IC界被一个重磅消息刷屏了:“Cerebras的WSE(Wafer Scale Engine),史上最大AI芯片诞生”。看下尺寸,1.2万亿晶体管,核心面积64225mm2,18GB 片上SRAM!真是亮瞎了我的钛合金眼。可能有的人对这个数字不是很敏感,对比一下就更明显了。NVIDIA的GPU大核心GV100的面积是815mm2,这是服务器端最大的单芯片,对比WSE是它...

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    2019年度顶级开源机器学习项目

    这个项目是SV2TTS论文的一个实现,带有一个实时工作的声码器。使用这个r你可以在5秒内克隆一个语音,从而实时生成任意语音。SV2TTS三阶段深度学习框架允许从几秒钟的音频中创建语音的数字表示。

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    华为的通用AI之路:深度解读达芬奇架构硬件篇

    2019年的hotchip如期闭幕。其中很多AI相关的报告,最想了解的当然是华为的达芬奇架构。从半年前昇腾处理器的各种新闻就吊足了胃口,不过一直没有细节部分的展示。这次hotchip的presentation终于可以一窥真目了。作者:MikesICroom原文:[链接]

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    通过基于Arm的SmartNIC降低总拥有成本

    SmartNIC是包含通用CPU的网络接口卡,CPU是用于完成服务器CPU所做的卸载处理任务。因为ARM CPU的效率,性能和良好支持的软件生态系统,它们被选用于SmartNIC 的SoC。

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    CVPR2020 | 旷视研究院提出PVN3D:基于3D关键点投票网络的单目6DoF位姿估计算法(已开源)

    IEEE国际计算机视觉与模式识别会议 CVPR 2020 (IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition) 将于 6 月 14-19 日在美国西雅图举行。近日,大会官方论文结果公布,旷视研究院 16 篇论文被收录,研究领域涵盖物体检测与行人再识别(尤其是遮挡场景),人脸识别,文字检测与识别,实时视频感知与推理,小...

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    3D人脸技术漫游指南

    本文将梳理和介绍 3D 人脸相关基础知识,同时总结一些 3D 人脸识别和重建的基础入门文献。。作者:闫东

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    CVPR 2019 | 新型损失函数:改善边界框模糊问题

    旷视研究院基础模型(Model)组提出了一种新的带有不确定性的边界框回归损失,可用于学习更准确的目标定位。该文已被CVPR2019接收。

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