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RSS订阅原创 pytorch训练加速技巧
搭建的模型训练时间过长，除了方法上的改进，在pytorch基本操作上的改进有以下实践与总结。 参考https://blog.youkuaiyun.com/Xw_Classmate/article/details/113362129中的方法。 除了上述方法，以下为个人实践中总结的技巧： 空间换时间：能预处理的数据，尽量预处理之后保存，训练过程中直接使用预处理的数据。 矩阵放在gpu上：对于矩阵运算，尽可能放到gpu上，无论该矩阵是否需要梯度更新。同时能用矩阵表示变换尽可能用矩阵变换表示； 避免使用append操作
2021-06-23 11:34:55
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原创 注意力机制小结
1. 原理： 关于注意力机制的原理，网上有好多解释，参考一篇博客（https://blog.youkuaiyun.com/malefactor/article/details/78767781）。 注意力机制原理参考了人眼的选择注意机制，对看到的图像有侧重点地关注。常用于encoder-decoder结构中，因此在机器翻译、计算机视觉等场景下都有广泛的应用。关于注意力机制原理的讲解，网上借用Seq2Seq结构帮助理解，具体可参考上述博客。 关于注意力机制的分类方法有好多，较为清晰...
2020-09-15 16:12:15
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原创 《Context Prior for Scene Segmentation》的理解
论文题目：用于场景分割的上下文先验 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2004.01547.pdf 以下图片是自己做的ppt截图，如有不理解或者错误的地方欢迎指正。 下面是一些典型方法，前三个为基于金字塔结构的，后三个为基于注意力机制的。 ...
2020-08-05 18:12:43
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原创 Deep Snake for Real-Time Instance Segmentation论文理解
用于实时实例分割的Deep Snake算法 论文链接https://arxiv.org/abs/2001.01629 论文代码：https://github.com/zju3dv/snake/ 本人小白，如有理解错误，欢迎指正。 1、研究背景 首先区分三种不同的概念：语义分割、实例分割和全景分割。 语义分割：上左图，需要将图中所有的类别（人、羊、狗以及背景）全部区分，但是对于同属于羊的不同实例不做区分，都标记为一类。 实例分割：如上右图，需将图片中除背景以外的所有实例分割出来...
2020-07-26 17:46:40
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空空如也
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