随笔分类 - Deep Learning
摘要：PyTorch 源码解读之 BN & SyncBN：BN 与 多卡同步 BN 详解 - 知乎
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摘要：MNIST数据集下载地址：tensorflow-tutorial-samples/mnist/data_set at master · geektutu/tensorflow-tutorial-samples · GitHub 数据集存放和dataset的参数设置： 完整的MNIST分类代码： im
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摘要：图解 RoIAlign 以及在 PyTorch 中的使用（含代码示例）_虾米小馄饨的博客-CSDN博客 如何在你自己的代码中使用ROI Pool和ROI Align（PyTorch 1.0）_ronghuaiyang的博客-CSDN博客
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摘要：转：MMDetection目标检测框架详解，及训练自有数据集教程
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摘要：苏剑林博客-生成扩散模型系列： 生成扩散模型漫谈（一）：DDPM = 拆楼 + 建楼 生成扩散模型漫谈（二）：DDPM = 自回归式VAE 生成扩散模型漫谈（三）：DDPM = 贝叶斯 + 去噪 （推荐，建议直接看这一篇） 生成扩散模型漫谈（四）：DDIM = 高观点DDPM 生成扩散模型漫谈（五）
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摘要：神经网络复杂度分析，FLOPs，MAC，卷积层参数量，BN层参数量，双精度，单精度，半精度
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摘要：深度学习编译技术的现状和未来 （陈天奇） 深度学习编译技术的一些思考（五） 深度学习编译技术的一些思考（六）
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摘要：自动驾驶行为预测综述（一） 自动驾驶近期行为预测和规划的一些文章介绍（上） 行人的行为意图建模和预测(下)
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摘要：知乎：介绍几篇incremental/continual/lifelong learning的综述论文 知乎：continual learning summary （稍差） 增量学习小综述 一文带你详尽 Lifelong Learning —— 终生学习 中文论文：连续学习研究进展 IROS 201
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摘要：MAE的网络结构如上图所示，它是一个非对称的Encoder-Decoder架构的模型，非对称性主要体现在两点： 1. Encoder和Decoder都是Transformer结构，但是Decoder在深度和宽度上都比Encoder小很多； 2. Encoder仅将未被掩码的部分作为输入，而Decod
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摘要：transformer综述汇总与变形分析 （这个汇总记录了多篇transformer综述，写的很好，推荐） 下面的一个related work总结也写的很好，摘自：PVTv2: Improved Baselines with Pyramid Vision Transformer
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摘要：论文标题：Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using ShiftedWindows swin transformer的主要有特点有三个： 第一，把图像划分为一个个窗口，只在窗口内部计算self-attention。这样带来的优势是，
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