0. 引子 在训练轻量化模型时,经常发生的情况就是,明明 GPU 很闲,可速度就是上不去,用了多张卡并行也没有太大改善. 如果什么优化都不做,仅仅是使用nn.DataParallel这个模块,那么实测大概只能实现一点几倍的加速(按每秒处理的总图片数计算),不管用多少张卡.因为卡越多,数据传输的开销就越大,副作用就越大. 为了提高GPU服务器的资源利用率,尝试了一些加速的手段. 基于Pytorch1.6.0版本实现,官方支持amp功能,不再需要外部apex库: 此外比较重要的库是Dali. 梳理了

自 2012 年 AlexNet 以来,卷积神经网络在图像分类.目标检测.语义分割等领域获得广泛应用.随着性能要求越来越高,AlexNet 已经无法满足大家的需求,于是乎各路大牛纷纷提出性能更优越的 CNN 网络,如 VGG.GoogLeNet.ResNet.DenseNet 等.由于神经网络的性质,为了获得更好的性能,网络层数不断增加,从 7 层 AlexNet 到 16 层 VGG,再从 16 层 VGG 到 GoogLeNet 的 22 层,再到 152 层 ResNet,更有上千层的 R

0 引言 Marvin是普林斯顿视觉实验室(PrincetonVision)于2015年提出的轻量化GPU加速的多维深度学习网络框架.该框架采用纯c/c++编写,除了cuda和cudnn以外,不依赖其他库,编译非常简单,功能也相当强大,用于深度神经网络的快速原型开发非常好用.缺点在于没有提供API,所有的代码集中在marvin.hpp一个文件中,读起来非常困难.好在提供了视频格式的PPT,对框架和代码进行解读.下面将基于官网视频/ppt对该框架进行介绍. 1 相关链接 不想看我翻译的同学可以直接

MobileNet v2 论文链接:https://arxiv.org/abs/1801.04381 MobileNet v2是对MobileNet v1的改进,也是一个轻量化模型. 关于MobileNet v1的介绍,请看这篇:对MobileNet网络结构的解读 MobileNet v1遗留下的问题 1)结构问题 MobileNet v1的结构非常简单,是一个直筒结构,这种结构的性价比其实不高,后续一系列的ResNet,DenseNet等结构已经证明通过复用图像特征,使用Concat/Eltw

CNN结构演变总结(一)经典模型 导言: 上一篇介绍了经典模型中的结构演变,介绍了设计原理,作用,效果等.在本文,将对轻量化模型进行总结分析. 轻量化模型主要围绕减少计算量,减少参数,降低实际运行时间,简化底层实现方式等这几个方面,提出了深度可分离卷积,分组卷积,可调超参数降低空间分辨率和减少通道数,新的激活函数等方法,并针对一些现有的结构的实际运行时间作了分析,提出了一些结构设计原则,并根据这些原则来设计重新设计原结构. 注:除了以上这种直接设计轻量的.小型的网络结构的方式外,还包括使用知识蒸

完整代码及其数据,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/DeepLearningNote 这里结合网络的资料和MobileNet论文,捋一遍MobileNet,基本代码和图片都是来自网络,这里表示感谢,参考链接均在后文.下面开始. MobileNet论文写的很好,有想法的可以去看一下,我这里提供翻译地址: 深度学习论文翻译解析(十七):MobileNets: Efficient Convolutional Ne

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/37 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/269 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 前言 卷积神经网络的结构优化和深度加深,带来非常显著的图像识别效果提升,但同时也带来了高计算复杂度和更长的计算时间,实际工程应用中对效率的考虑也很多,研究界与工业界近年都在努力「保持效果的情况下压缩

1. 引言 前端程序猿主要关注的是页面,你可能根本就用不到.net,java,php等后台语言. 但是你制作出来的网页总要运行.总要测试吧?——那就免不了用到http server.我先前都是用visual studio的,虽然很好用,功能很强大,但是我就开发一个html.javascript.css,干嘛用这种傻大本粗的东西.打开一次特别慢,占内存特别厉害,安装时C盘占去好几个G的空间. 后来闲来无事就换成了nodejs.不用安装任何插件,只需要手动创建三个小文件(总共才2KB),运行即可,速

1. 引言 前端程序猿主要关注的是页面,你可能根本就用不到.net,java,php等后台语言. 但是你制作出来的网页总要运行.总要测试吧?——那就免不了用到http server.我先前都是用visual studio的,虽然很好用,功能很强大,但是我就开发一个html.javascript.css,干嘛用这种傻大本粗的东西.打开一次特别慢,占内存特别厉害,安装时C盘占去好几个G的空间. 后来闲来无事就换成了nodejs.不用安装任何插件,只需要手动创建三个小文件(总共才2KB),运行即可,速

出处:http://www.cnblogs.com/wangfupeng1988/p/4143996.html 1. 引言 前端程序猿主要关注的是页面,你可能根本就用不到.net,java,php等后台语言. 但是你制作出来的网页总要运行.总要测试吧?——那就免不了用到http server.我先前都是用visual studio的,虽然很好用,功能很强大,但是我就开发一个html.javascript.css,干嘛用这种傻大本粗的东西.打开一次特别慢,占内存特别厉害,安装时C盘占去好几个G的空

### instanced rendering. send shared data to gpu just once mesh, texture, leaves push every instance’s unique data position, color, scale With a single draw call, an entire forest grows. unity3d Using instances of a prefab automatically are using the

自 2012 年 AlexNet 以来,卷积神经网络在图像分类.目标检测.语义分割等领域获得广泛应用.随着性能要求越来越高,AlexNet 已经无法满足大家的需求,于是乎各路大牛纷纷提出性能更优越的 CNN 网络,如 VGG.GoogLeNet.ResNet.DenseNet 等.由于神经网络的性质,为了获得更好的性能,网络层数不断增加,从 7 层 AlexNet 到 16 层 VGG,再从 16 层 VGG 到 GoogLeNet 的 22 层,再到 152 层 ResNet,更有上千层的 R

http://www.cocoachina.com/ios/20151117/14167.html 简介 在iOS工程中,AppDelegate往往会有上千行,甚至几千行,这样就会给维护AppDelegate带来诸多麻烦.比方说,老板想在出现HomeViewController之前弹出广告并停顿几秒,这样你就要加入插入广告的逻辑:又比方说,老板想在开始做个请求,判断某个开关是否打开.这样就会在AppDelegate中插入很多相关的不相关的代码. 在AppDelegate中,- (BOOL)app

​  前言  由于内存和计算资源有限,在嵌入式设备上部署卷积神经网络 (CNN) 很困难.特征图中的冗余是那些成功的 CNN 的一个重要特征,但在神经架构设计中很少被研究. 论文提出了一种新颖的 Ghost 模块,可以从廉价操作中生成更多的特征图.提出的 Ghost 模块可以作为即插即用的组件来升级现有的卷积神经网络.堆叠Ghost Module建立了轻量级的 GhostNet. GhostNet 可以实现比 MobileNetV3 更高的识别性能(例如 75.7% 的 top-1 准确率),并

关于我们 更多关于云原生的案例和知识,可关注同名[腾讯云原生]公众号~ 福利: ①公众号后台回复[手册],可获得<腾讯云原生路线图手册>&<腾讯云原生最佳实践>~ ②公众号后台回复[系列],可获得<15个系列100+篇超实用云原生原创干货合集>,包含Kubernetes 降本增效.K8s 性能优化实践.最佳实践等系列. ③公众号后台回复[白皮书],可获得<腾讯云容器安全白皮书>&<降本之源-云原生成本管理白皮书v1.0> ④公众号

抖音3d特效,可谓是越来越火爆了,这个有着迪士尼画风的3D大眼,就刷屏了国内外用户的首页! 有人好奇这些特效究竟是怎么制作的?其实就是把3D模型调整适配到头部模型上,调整位置或者大小就可以制作出一个简单的3D特效. 看起来步骤非常简单,但对模型的要求还是比较严格的.抖音平台明确要求3D特效必须上传三角面结构模型,同时它还要求保持模型尽量小的大小. 而小于10M的要求,大部分的模型几乎都不满足,三角面更是需要大量人工时间进行转换,才能得到满足上传需求的模型格式.所以很多人看到这个要求,就直接放弃了

Drone 简介 Drone 是一个基于Docker容器技术的可扩展的持续集成引擎,由GO语言编写,可用于自动化测试与构建,甚至发布.每个构建都在一个临时的Docker容器中执行,使开发人员能够完全控制其构建环境并保证隔.相对于常见的Jenkins,选中 Drone的原因在于它非常简洁,不像Jenkins那样复杂,同时它拥有可以满足基本需求的能力,并且提供了许多实用的插件,如GitHub,Email,微信,钉钉等. Drone 官方地址:https://www.drone.io/ Drone 开

论文:<EfficientFormer: Vision Transformers at MobileNet Speed > Vision Transformers (ViT) 在计算机视觉任务中取得了快速进展,开启了 Vision + Transformer 的先河,之后大量的论文和研究都基于 ViT 之上的.不过呢,Transformer 由于 Attention 的结构设计需要大量的参数,执行的性能也比经过特殊优化的 CNN 要慢一点. 像是之前介绍的 DeiT 利用 ViT + 蒸馏让训

1.报错:“db_lmdb.hpp:14] Check failed:mdb_status ==0(112 vs.0)磁盘空间不足.” 这问题是由于lmdb在windows下无法使用lmdb的库,所以要改成leveldb. 但是要注意:由于backend默认的是lmdb,所以你每一次用到生成的图片leveldb数据的时候,都要把“--backend=leveldb”带上.如转换图片格式时: 又如计算图像的均值时: 还有在.prototxt中 data_param { source: "./mys

推荐一个网站 http://objccn.io/ 我这两天才开始看 获益匪浅 看了第一篇文章 <更轻量的View Controllers>感觉写的不错 感觉作者 原文地址 http://objccn.io/issue-1-1/ 示例项目的代码有点旧 Xcode6运行出错 懒的理了 所以我大概模仿他写了一点测试代码 运行环境Xcode7/iOS9 轻量化ViewControllers 顾名思义 就是把ViewController的代码进行简化 让控制器更简单 更清晰 一.把DataSource和