摘要：
TensorFlow基础剖析 一．概述 TensorFlow 是一个使用数据流图 (Dataflow Graph) 表达数值计算的开源软件库。它使 用节点表示抽象的数学计算，并使用 OP 表达计算的逻辑；而边表示节点间传递的数据流， 并使用 Tensor 表达数据的表示。数据流图是一种有向无环图 ( 阅读全文
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Caffe框架GPU与MLU计算结果不一致请问如何调试？ 某一检测模型移植到Cambricon Caffe上时，发现无法检测出结果，于是将GPU和MLU的运行结果输出并保存后进行对比，发现二者计算结果不一致，如下图所示： 第一张为GPU模式下，第二张为GPU模式，二者使用的输入和数据预处理方式均完全 阅读全文
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YOLOv5目标检测源码重磅发布了！ https://github.com/ultralytics/yolov5 该存储库代表了对未来对象检测方法的超解析开源研究，并结合了在使用之前的YOLO存储库在自定义客户机数据集上训练数千个模型时所吸取的经验教训和改进的最佳实践https://github.c 阅读全文
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NVIDIA深度学习Tensor Core性能解析（下） DeepBench推理测试之RNN和Sparse GEMM DeepBench的最后一项推理测试是RNN和Sparse GEMM，虽然测试中可以选择FP16，但实际上它们都只支持FP32运算。 虽然RNN可能会有加速，但DeepBench和N 阅读全文
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NVIDIA深度学习Tensor Core性能解析（上） 本篇将通过多项测试来考验Volta架构，利用各种深度学习框架来了解Tensor Core的性能。 很多时候，深度学习这样的新领域会让人难以理解。从框架到模型，再到API和库，AI硬件的许多部分都是高度定制化的，因而被行业接受的公开基准测试工具 阅读全文
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Tensor Core技术解析（下） 让FP16适用于深度学习 Volta的深度学习能力是建立在利用半精度浮点（IEEE-754 FP16）而非单精度浮点（FP32）进行深度学习训练的基础之上。 该能力首先由cuDNN 3支持并在Tegra X1的Maxwell架构中实现，随后原生半精度计算被引入P 阅读全文
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Tensor Core技术解析（上） NVIDIA在SIGGRAPH 2018上正式发布了新一代GPU架构——Turing（图灵），黄仁勋称Turing架构是自2006年CUDA GPU发明以来最大的飞跃。Turing架构的两大重要特性便是集成了用于光线追踪的RT Core以及用于AI计算的Tens 阅读全文
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常用深度学习框——Caffe/ TensorFlow / Keras/ PyTorch/MXNet 一．概述 近几年来，深度学习的研究和应用的热潮持续高涨，各种开源深度学习框架层出不穷，包括TensorFlow，Keras，MXNet，PyTorch，CNTK，Theano，Caffe，DeepLe 阅读全文
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怎样训练YOLOv3 Training YOLOv3 : Deep Learning based Custom Object Detector 本文将在一些公开的雪人图片和视频上分享训练过程、有助于训练的脚本和结果。可以使用相同的过程来训练具有多个目标检测。 先下载代码，例如， 下载地址一：http 阅读全文
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单目视觉里程计性能估计 D3VO: Deep Depth, Deep Pose and Deep Uncertaintyfor Monocular Visual Odometry 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2003.01060.pdf 摘要 CVPR2020一篇关于视觉里 阅读全文
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自监督学习(Self-Supervised Learning)多篇论文解读（下） 之前的研究思路主要是设计各种各样的pretext任务，比如patch相对位置预测、旋转预测、灰度图片上色、视频帧排序等等。CVPR19和ICCV19上，Google Brain的几个研究员发表了两篇论文，从另外的视角分 阅读全文
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自监督学习(Self-Supervised Learning)多篇论文解读（上） 前言 Supervised deep learning由于需要大量标注信息，同时之前大量的研究已经解决了许多问题。所以近期大家的研究关注点逐渐转向了Unsupervised learning，许多顶会包括ICML, N 阅读全文