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基于多尺度神经网络和特征融合的SOTA单目深度估计

神经网络图像处理腾讯云测试服务

论文: https://arxiv.org/pdf/2009.09934.pdf 代码: https://github.com/abhinavsagar/msnnff

2021-07-07

2.5K2

AugLy: Facebook Research新开源多模态数据增强库，鲁棒模型好帮手。

uml 机器学习神经网络深度学习人工智能

地址： https://github.com/facebookresearch/AugLy

2021-07-07

1.1K1

M1 MacBook Pro vs. Intel i9 MacBook Pro，数据科学终极笔记本之战

硬件开发 python 腾讯云测试服务 numpy

预算没问题的情况下，数据科学应用最好选哪个笔记本？内核 M1 vs. i9–9880H，我们全方位对比测试了复合benchmarks、 Python、 Numpy、 Pandas 和 Scikit Learn 性能来一探究竟。

2021-07-07

3K0

使用TVM优化PyTorch模型实现快速CPU推理

打包 pytorch python https

Apache TVM 是一个相对较新的 Apache 项目，以深度学习模型推理的性能大幅改进为目标。它属于一种叫做模型编译器(model compilers) 的新技术: 它以高级框架(如 PyTorch 或 TensorFlow)中编写的模型作为输入，生成一个为在特定硬件平台上运行而优化的二进制包作为输出。

2021-07-07

2.2K0

迈向深度学习的终结和AGI的开端

AI 的神经元比生物神经元简单的多，不过改进的方向不一定是变得更复杂。有可能只是从其中一部分得到启发。

2021-07-07

3100

Transformer真的需要注意力吗？

近年来，基于自注意力特别是 Transformer 的方法大量涌现，首先是在自然语言处理领域，最近在计算机视觉领域。

2021-07-07

6930

对比自监督学习方法综合对比分析

图像处理编程算法腾讯云测试服务学习方法

【导读：这篇来自华盛顿大学的论文深入研究了各种对比自监督模型，系统分析了计算机视觉任务的基准问题；算法，数据集和终端任务如何影响模型性能；以及哪种编码器是最好的通用主干网络。】

2021-07-07

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丰田研究院：自监督单目图像深度估计再改进，数据和代码已开源

linux 监督学习迁移学习图像处理

上一篇文章，我们讨论了深度神经网络如何从一张图像中预测深度。特别是，我们证明了这个问题可以自监督只使用视频和几何约束。这种方法高度可扩展，甚至可以工作在未校准的摄像头或自动驾驶常见的多摄像头装备。

2021-07-07

1.3K0

丰田研究院：自监督单目图像深度估计，数据和代码已开源

https 网络安全 linux 深度学习神经网络

计算机视觉是人工智能的一个领域，它使计算机能够表示视觉世界。由于神经网络可以从数据中学习如何做出准确的预测，深度学习已经彻底改变了这个领域。最近的进展有望使汽车更加安全，通过自动驾驶车辆增加自由时间，以及为残疾人和我们迅速老龄化的全球人口提供机器人援助。

2021-05-28

1.6K0

Lyft高性能3D目标检测，端到端融合摄像头和激光雷达

这是一个来自 LyftLevel5 的自动驾驶汽车研究和实践案例，通过结合多种感知传感器，来实现更准确的 3D 检测（如汽车，行人，骑自行车的人等）。

2021-05-28

7510

广度网络和深度网络学到的东西是一样的吗？

神经网络 https 网络安全

要提高神经网络性能并使其适配可用计算资源，一个常见做法是调整结构的深度和宽度。实际上流行的神经网络系列，包括 EfficientNet、 ResNet 和 Transformers，都是由一组灵活深度和宽度的结构组成。但是除了对准确率的影响之外，目前对于这些结构设计的基本选择如何影响模型的理解是很有限的，例如对其内部表征（internal representations）的影响。

2021-05-08

9170

我的PyTorch模型比内存还大，怎么训练呀？

pytorch https 网络安全 github git

随着深度学习的飞速发展，模型越来越臃肿先进，运行SOTA模型的主要困难之一就是怎么把它塞到 GPU 上，毕竟，你无法训练一个设备装不下的模型。改善这个问题的技术有很多种，例如，分布式训练和混合精度训练。

2021-05-08

2K0

自动驾驶中的深度学习

自动驾驶无人驾驶图像识别编程算法图像处理

最早使用神经网络来检测车道线，分割地面和驾驶的自动驾驶汽车叫 ALVINN，创建于1989年。

2021-05-08

1.3K0

学习率调度器和自适应优化器简史

深度学习 mapreduce pytorch ide

很久很久以前，在 Adam 和 Adagrad 发布之前，几乎所有神经网络的训练方式都是一样的 —— 使用一个固定的学习率和随机梯度下降（优化器）。

2021-04-21

2.3K0

Python 3.10发布临近，一文尽览所有重要新特性和变化

python 编程算法

Python 3.10 的发布日益临近，是时候来看看它将带来的最重要的新特性和变化了。内容包括类型检查，类型别名，switch/case语法，数量统计，上下文管理器，性能等。

2021-04-21

7770

一键去纹身，AI看了直呼......

https 网络安全 github git 开源

程序小哥 Vijish Madhavan 刚刚开源了他搞的去纹身模型 SkinDeep，下面是这个 AI 应用到那个 AI 身上的效果，看起来效果杠杠的。

2021-04-21

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PyTorch全新性能分析工具，可视化瓶颈，并集成到了VS Code

编程算法 ide api

随着 PyTorch 1.8.1的发布，一个全新改进的性能调试工具 PyTorch Profiler 来了。作为微软和 Facebook 合作的一部分，PyTorch Profiler 是一个开源工具，可以对大规模深度学习模型进行准确高效的性能分析和故障排除。

2021-04-21

5.5K0

自动驾驶运动预测

自动驾驶无人驾驶汽车 https

要实现完全自动驾驶，尚未解决的关键问题之一是预测自动驾驶汽车附近物体的行为。使用我们的 Prediction 数据集和 L5Kit 工具包，即使你之前没有自动驾驶相关经验，也可以在一个空闲的下午或周末开始构建运动预测模型。如果成功的话，你可以帮助推动自动驾驶行业作为一个整体向前发展，如果你的解决方案在 Kaggle 竞赛中名列前茅，你甚至可以获得我们3万美元奖金池的一部分。

2021-03-30

1.3K0

Attention Is Not All You Need

2017年的论文《Attention is All You Need》引入了基于注意力机制的 transformer 架构，标志着机器学习有史以来最大的突破之一。最近的一项研究提出了一种新的方法来研究自注意力（self-attention），它的偏置（bias）和秩崩溃（rank collapse）问题。

2021-03-15

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3D电影化照片背后的技术揭秘

回看过去的照片可以帮助人们重温一些最难忘的时刻。去年12月，我们发布了电影照片（Cinematic Photos），这是谷歌照片（Google Photos）的一个新功能，旨在重新体验照片拍摄时的沉浸感，通过推断图像中的 3D 表示模拟相机的运动和视差。在这篇文章中，我们来看看这个过程背后的技术，并演示电影照片是如何将一张来自过去的 2D 照片转换成更为身临其境的 3D 动画的。

2021-03-15

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