旷视MegEngine网络搭建

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旷视MegEngine网络搭建

旷视MegEngine网络搭建在基本概念中,介绍了计算图.张量和算子,神经网络可以看成一个计算图.在 MegEngine 中,按照计算图的拓扑结构,将张量和算子连接起来,即可完成对网络的搭建.MegEngine 提供了基于 functional 和基于 Module 的两种方式搭建网络. functional 仅提供最基本的算子功能,数据连接的工作完全由用户完成: Module 对网络模块(包含若干算子及其参数的基本单元)进行了进一步的封装,代码更易复用和维护. 基于 functional…

旷视MegEngine核心技术升级

旷视MegEngine核心技术升级 7 月 11 日,旷视研究院在 2020 WAIC · 开发者日「深度学习框架与技术生态论坛」上围绕 6 月底发布的天元深度学习框架(MegEngine)Beta 版本核心技术升级与开源生态建设进行了首次深度解读. 7 月 11 日,旷视研究院在 2020 WAIC · 开发者日「深度学习框架与技术生态论坛」上围绕 6 月底发布的天元深度学习框架(MegEngine)Beta 版本核心技术升级与开源生态建设进行了首次深度解读. 作为一款训练推理一体化.动静合一…

旷视MegEngine数据加载与处理

旷视MegEngine数据加载与处理在网络训练与测试中,数据的加载和预处理往往会耗费大量的精力. MegEngine 提供了一系列接口来规范化这些处理工作. 利用 Dataset 封装一个数据集数据集是一组数据的集合,例如 MNIST.Cifar10等图像数据集. Dataset 是 MegEngine 中表示数据集的抽象类.自定义的数据集类应该继承 Dataset 并重写下列方法: __init__() :一般在其中实现读取数据源文件的功能.也可以添加任何其它的必要功能: __getite…

旷视MegEngine基本概念

旷视MegEngine基本概念 MegEngine 是基于计算图的深度神经网络学习框架. 本文简要介绍计算图及其相关基本概念,以及它们在 MegEngine 中的实现. 计算图(Computational Graph) 下面通过一个简单的数学表达式 y=(w∗x)+by=(w∗x)+b 来介绍计算图的基本概念,如下图所示: 图1 从中可以看到,计算图中存在: 数据节点(图中的实心圈):如输入数据 xx . ww . bb ,运算得到的中间数据 pp ,以及最终的运算输出 yy : 计算节点(图中…

旷视等Oral论文提出GeoNet：基于测地距离的点云分析深度网络

基于网格曲面的几何拓扑信息可以为物体语义分析和几何建模提供较强的线索,但是,如此重要的连接性信息在点云中是缺失的.为此,旷视西雅图研究院首次提出一种全新的深度学习网络,称之为 GeoNet,可建模点云所潜在表征的网格曲面特征. 为证明这种学习型的测地表示的有效性,旷视西雅图研究院.UCLA 等机构提出一种融合方案,即把 GeoNet 与其他 baseline 和 backbone 相结合,比如 PU-Net.PointNet++,用于若干对潜在网格曲面特征理解有较高要求的点云分析任务. 得益于对…

ECCV 2018 | 旷视科技提出统一感知解析网络UPerNet，优化场景理解

全球计算机视觉三大顶会之一 ECCV 2018(European Conference on Computer Vision)即将于 9 月 8 -14 日在德国慕尼黑拉开帷幕.届时,旷视首席科学家孙剑博士将带领团队远赴盛会,助力计算机视觉技术的交流与落地.本文介绍了旷视科技被 ECCV 2018 所接收的一篇论文,该论文提出了一种用于场景理解的统一感知解析网络——UPerNet. 论文名称:<Unified Perceptual Parsing for Scene Understanding>…