基于pytorch的自动混合精度(AMP)AMP:Automatic mixed precision,自动混合精度,可以在神经网络推理过程中,针对不同的层,采用不同的数据精度进行计算,从而实现节省显存和加快速度的目的...
Robust Consistent Video Depth Estimation 论文链接:https://arxiv.org/abs/2012.05901 摘要:我们提出了...
Transformer是一个利用注意力机制来提高模型训练速度的模型。关于注意力机制可以参看这篇文章[https://zhuanlan.zhihu.com/p/52119092...
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【HRNet理论】 计算机视觉领域有很多任务是位置敏感的,比如目标检测、语义分割、实例分割等等。为了这些任务位置信息更加精准,就是维持高分辨率的feature map,通过下...
【BatchNorm 原理】 CNN 中,就是对每个卷积核的输入做归一化,或者说在 channel 之外的所有维度做归一化。BN 带来的好处有很多,这里简单列举几个: (1)...
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【人脸识别】 1、Triplet loss(三元组损失),由Google研究团队在论文《FaceNet:A Unified Embedding for Face Recogn...
一、摘要 本文介绍了CAPE,一种从有组织的点云中提取平面和圆柱段的方法,该方法通过在平面单元格上运行,在单个CPU内核上以平均300 Hz的频率处理640×480深度图像。...