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摘要:CLIP github Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision CLIP全称Constrastive Language-Image Pre-training,是OpenAI推出的采用对比学习的文本-图
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摘要:Polygraphy 目录Polygraphy工具说明依赖&安装功能&Toolsrunloggingrunnermodelonnxtensorrtdata loadercomparator使用示例convertdebuginspectsurgeonruncomparison metricsgener
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摘要:前言 模型量化是一种流行的深度学习优化方法,它将模型数据(包括网络参数和激活)从浮点表示转换为低精度表示,通常使用 8 位整数。这样做有几个好处: 在处理 8 位整数数据时,GPU(如英伟达)采用速度更快、成本更低的 8 位张量核心来计算卷积和矩阵乘法运算。这将产生更多的计算吞吐量,对计算受限的层尤
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摘要:平常使用markdown(Typora)写文档很方便, 在各式各样的平台展示都不成问题。但是图片上传博客平台却很不方便, 上传git平台另说。这里介绍一个本人修改的博客图片上传工具, xle97/dotnet-cnblogs
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摘要:Classification-CNN 1.base model 1. AlexNet 卷积核:11,5,3 上下两块单独训练 所有卷积层都使用ReLU作为非线性映射函数,使模型收敛速度更快 在多个GPU上进行模型的训练,不但可以提高模型的训练速度,还能提升数据的使用规模 使用LRN对局部的特征进行归
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摘要:Action Recognition 简介 动作识别的目标是识别出视频中出现的动作,通常是视频中人的动作。视频可以看作是由一组图像帧按时间顺序排列而成的数据结构,比图像多了一个时间维度。动作识别不仅要分析视频中每帧图像的内容,还需要从视频帧之间的时序信息中挖掘线索。动作识别是视频理解的核心领域,虽然
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摘要:Facial Keypoint 人脸关键点检测的技术原理 人脸关键点是人脸相关的项目中需要使用的, 是在人脸检测获取到人脸在图像中具体位置的基础上, 进一步定位人脸器官的位置。 获取到人脸上的关键点, 可以极大地提升人脸识别、人脸属性分析、表情分类等算法的性能和稳定性。人脸关键点可以使要识别的人脸做
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摘要:Body keypoint 人体关键点检测方法 人体关键点检测, 即姿态估计可以分为两大类, 即单人姿态估计和多人姿态估计。其中单人姿态估计又可按如下划分 回归方法:应用端到端框架来学习从输入图像到身体关节位置或人体模型参数的映射 基于热图的方法:预测身体部位和关节的大致位置,这些位置由高斯分布的热
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摘要:从RNN到Transformer 各式各样的“attention” 不管是在CV领域还是NLP领域, attention实质上就是一种取权重求和的过程。使得网络focus在其应该focus的地方。 根据Attention的计算区域,可以分成以下几种: 1)Soft Attention,这是比较常见的
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摘要:场景:遇到一个新的服务器, 需要快速搭建一个conda环境,以及基本的python包,以正常运行代码 搭建miniconda, 参考Miniconda软件安装教程(Linux), 下载conda以及换源等操作 下载python包, 尝试用不同源下载, 哪个快用哪个, 若是遇到需要下载torch-cu
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摘要:Deformable Convolutional Networks(DCN) 论文地址 参考博客1、参考博客2
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摘要:# WFLW数据集说明 ## 数据集介绍 数据集由商汤提供, 有98个关键点。里面除了关键点外,还对姿态、表情、照度、化妆、遮挡、模糊等信息进行标注。标签格式如下 ```bash coordinates of 98 landmarks (196) + coordinates of upper lef
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摘要:# BACKBONE ## 前言 本篇博客记录姿态估计(关键点检测)常见backbone,具体如下: 1. Hourglass 2. HRNet ## Hourglass ### hourglass module Hourglass模块设计的初衷就是为了捕捉每个尺度下的信息,因为捕捉人脸,手这些部分
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摘要:# In case you need to modify your PIP configuration, please be aware that # some configuration files may have a priority order. Here are the following
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 浙公网安备 33010602011771号
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