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最新推荐文章于 2024-11-11 23:40:56 发布
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分类专栏： CUDA 简历 文章标签： cuda network parallel random report
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/OpenHero/article/details/3729105
本文介绍了在香港浸会大学进行的研究工作，重点在于如何利用GPU实现大规模并行网络编码。研究团队开发了一种实用的随机线性网络编码方案，并详细探讨了其在GPU平台上的应用和技术细节。

Technical Reports

  1. X.-W. Chu, K.-Y Zhao, and M. Wang, “Practical Random Linear Network Coding on GPUs,” Technical Report, Hong Kong Baptist University, Dec 2008. [PDF]

Conference Papers

  1. X.-W. Chu, K.-Y Zhao, and M. Wang, “Massively Parallel Network Coding on GPUs,” IEEE IPCCC’08, Dec 2008.[PDF]

有需要的可以直接上上面下载：）

【超分辨率（Super-Resolution）】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明，包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等
主要更新底层视觉（去噪、超分等）相关的科研内容，形式为【论文精读】+【论文复现】
03-25 2万+
本专栏研究领域为【超分辨率重建】，涵盖图像超分、视频超分，实时超分，4K修复等方面。主要内容包括主流算法模型的论文精读、论文复现、毕业设计、涨点手段、调参技巧、论文写作、应用落地等方面。算法模型从SRCNN开始更新至今，一般是一篇论文精读对应一篇论文复现。论文精读详解理论，归化繁为简，归纳核心，积累词句，培养阅读论文和论文写作能力。论文复现依托Pytorch代码，实现完整的模型训练流程，总结调参方法，记录碰到的bug，论文插图可视化，培养读写代码能力、做实验的能力、以及应用落地能力。
MATLAB算法实战应用案例精讲-【大模型】LLM算法（补充篇）
qq_36130719的博客
09-10 1883
2. 第二阶段: 延续mPLUG和mPLUG-2中不同模态混合训练对彼此有收益的发现，Owl在第二阶段的指令微调训练中也同时采用了纯文本的指令数据（102k from Alpaca+90k from Vicuna+50k from Baize）和多模态的指令数据(150k from LLaVA)。作者通过详细的消融实验验证了引入纯文本指令微调在指令理解等方面带来的收益。第二阶段中。
cuda 笔记 2
yellow_paper
03-22 186
上一节写的简单的部分已经可以足够我们去写一些程序了，但是只有一个问题，就是效率。在书上，关于程序的书写规范似乎那一章就大部分都说了，后面的部分翻了翻全是在讲效率问题，而我之前就是在紧接的一章中没有看完就放弃了，日常半途而废。 这一章（6章）讲的主要是gpu中的各式存储问题，存储器的速度和带宽也是gpu运行程序中的瓶颈，他们的速度可以大致列为寄存器>共享内存>全局内存。甚至说，这一句话...
深度之眼Paper带读笔记GNN.08.GCN（上）
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12-25 1057
文章目录前言前期知识基础要求论文结构学习目标研究背景模型框架 前言 本课程来自深度之眼，部分截图来自课程视频。 文章标题：Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks 图卷积神经网络的半监督分类（GCN） 作者：Thomas N.Kipf，Max Welling 单位：University of Amsterdam 发表会议及时间：ICLR 2017 公式输入请参考：在线Latex公式 前期知识基础要求 概率论：了解基本的概
七月论文审稿GPT第2版：用一万多条paper-review数据微调LLaMA2 7B最终反超GPT4
结构之法 算法之道
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如此前这篇文章《》中的第三部分所述，对于论文的摘要/总结、对话、翻译、语法检查而言，市面上的学术论文GPT的效果虽暂未有多好，可至少还过得去，而如果涉及到论文的修订/审稿，则市面上已有的学术论文GPT的效果则大打折扣。原因在哪呢？
深度之眼Paper带读笔记GNN.09.GGNN
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01-14 1907
文章目录前言论文结构学习目标泛读研究背景研究意义摘要章节精读模型框架Propagation ModelGGNN模型特点： 前言 本课程来自深度之眼，部分截图来自课程视频。 文章标题：Gated Graph Sequence Neural Networks 门控序列图神经网络（GGNN） 作者：Yujia Li∗& Richard Zemel 单位：Department of Computer Science, University of Toronto 发表会议及时间：ICLR2016 公式输入请参
CUDA与TensorRT部署实战课程：课程总结
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11-11 3041
CUDA与TensorRT部署实战课程：课程总结
一文速览Gemma 2和Gemma 3：从论文审稿GPT第3.5版(微调Gemma)，到第5.2版(早期paper-7方面review微调Gemma2)
结构之法 算法之道
06-29 6900
如此文《》所讲Google作为曾经的AI老大，我司自然紧密关注，所以当Google总算开源了一个gemma 7b，作为有技术追求、技术信仰的我司，那必须得支持一下，比如用我司的paper-review数据集微调试下，彰显一下gemma的价值与威力。
深度之眼Paper带读笔记GNN.03.SDNE
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文章目录前言论文结构学习目标论文研究背景、成果、意义研究背景 前言 本课程来自深度之眼，部分截图来自课程视频。 文章标题：Structural Deep Network Embedding 结构化深度网络特征表示 作者：Daixin Wang, Peng Cui, Wenwu Zhu 单位：Tsinghua 发表会议及时间：KDD 2016 论文结构 Abstract：提出之前多为浅层模型并提出SDNE模型，使用了一阶相似度和二阶相似度的概念。 Introduction：介绍学习图的表征的重要性、低维的分
深度之眼Paper带读笔记GNN.07.GraphSAGE
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文章目录前言论文结构学习目标导读研究背景notation图卷积GCN/GAT/GraphSAGE成果及意义 前言 本课程来自深度之眼，部分截图来自课程视频。 文章标题：Inductive Representation kearping on Large Graphs 大规模网络的归纳式学习（GraphSAGE） William L. Hamilton Rex Ying Jure Leskovec 单位：斯坦福 发表会议及时间：NIPS 2017 公式输入请参考：在线Latex公式 inductive概念就是
ELMo：基于语境的深度词表示模型 NAACL 2018 Best Paper
u013602059的专栏
07-08 774
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CUDA平台上稀疏矩阵向量乘法的实现
描述中提到的"Source Code for 2009 Supercomputing Paper"指出本文档包含的是2009年在超级计算会议上发表的论文的源代码。这表明该源代码已被同行评审并认可，具有一定的学术和实践价值。源代码与通过率导向处理器...
MATLAB算法实战应用案例精讲-【人工智能】语义分割（补充篇）(附matlab代码实现)
qq_36130719的博客
01-01 2367
语义分割是从粗推理到精推理的自然步骤：原点可以定位在分类，分类包括对整个输入进行预测。下一步是本地化/检测，它不仅提供类，还提供关于这些类的空间位置的附加信息。最后，语义分割通过对每个像素进行密集的预测、推断标签来实现细粒度的推理，从而使每个像素都被标记为其封闭对象矿石区域的类别。更具体地说，语义图像分割的目标是给图像中的每个像素都贴上对应的一类所代表的内容的标签。因为我们要对图像中的每个像素进行预测，所以这个任务通常被称为密集预测。
# Blind Image Deconvolution Using Variational Deep Image Prior Offical implementation of [Blind Image Deconvolution Using Variational Deep Image Prior](https://arxiv.org/abs/2202.00179) Dong Huo, Abbas Masoumzadeh, Rafsanjany Kushol, and Yee-Hong Yang ## Overview Conventional deconvolution methods utilize hand-crafted image priors to constrain the optimization. While deep-learning-based methods have simplified the optimization by end-to-end training, they fail to generalize well to blurs unseen in the training dataset. Thus, training image-specific models is important for higher generalization. Deep image prior (DIP) provides an approach to optimize the weights of a randomly initialized network with a single degraded image by maximum a posteriori (MAP), which shows that the architecture of a network can serve as the hand-crafted image prior. Different from the conventional hand-crafted image priors that are statistically obtained, it is hard to find a proper network architecture because the relationship between images and their corresponding network architectures is unclear. As a result, the network architecture cannot provide enough constraint for the latent sharp image. This paper proposes a new variational deep image prior (VDIP) for blind image deconvolution, which exploits additive hand-crafted image priors on latent sharp images and approximates a distribution for each pixel to avoid suboptimal solutions. Our mathematical analysis shows that the proposed method can better constrain the optimization. The experimental results further demonstrate that the generated images have better quality than that of the original DIP on benchmark datasets. ## Prerequisites - Python 3.8 - PyTorch 1.9.0 - Requirements: opencv-python - Platforms: Ubuntu 20.04, RTX A6000, cuda-11.1 ## Datasets VDIP is evaluated on synthetic and real blurred datasets [Lai et al](http://vllab.ucmerced.edu/wlai24/cvpr16_deblur_study/). ## Citation If you use this code for your research, please cite our paper. ``` @article{huo2023blind, title={Blind Image Deconvolution Using Variational Deep Image Prior}, author={Huo, Dong and Masoumzadeh, Abbas and Kushol, Rafsanjany and Yang, Yee-Hong}, journal={IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence}, year={2023}, publisher={IEEE} } ```
最新发布
03-25
好的，用户现在需要了解关于《Blind Image Deconvolution Using Variational Deep Image Prior》这篇论文的信息。用户已经提供了该论文的官方实现链接、作者、概述、先决条件、数据集和引用格式。我需要整理这些信息...
目前支持CUDA的nVIDIA的显卡型号 驱动及其 修改过后的 inf文件
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