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强化学习（RL）领域或许即将迎来它的 “GPT-3 时刻”——大规模、多样化训练带来任务无关的 few-shot 能力。但要复制语言模型的成功，RL 需要数千至上万年的“模型处理任务所用时间”来积累海量训练经验。本文梳理了这一判断的依据，介绍了“复制训练”（Replication Training）范式，并探讨了实现路径与挑战。复制训练为强化学习提供了清晰可行的规模化路径，有望在数千至上万年的训练
cv::cuda::HoughCirclesDetector 是 OpenCV CUDA 模块中的一个类，用于在 GPU 上执行霍夫圆变换（Hough Circle Transform），从而检测图像中的圆形。相比于 CPU 版本的 cv::HoughCircles(...)，它利用了 GPU 加速以提高处理速度，尤其适合大规模图像或实时应用。
点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达来源丨OpenCV学堂OpenCV4.4 + CUDA概述OpenCV4.4中关于CUDA加速的内容主要有两个部分。第一部分是之前O...
之前已经介绍果了在默认配置下编译运行Darknet，但是效果显得不是那么得理想，于是今天就尝试按照教程将CUDA和Open CV也编译进去，看看会是什么样的效果。启用CUDA进行编译教程中说到，Darknet在CPU上的运行速度已经很快了，但是在GPU上的运行速度是CPU上的500倍，前提是必须拥有英伟达的GPU和安装好的CUDA，接下来我们就尝试一下用GPU加速过后到效果。在darknet目录下
本文实现了BundleFusion基于Win10+VS2013+Cuda8.0对于离线数据和基于Kinectv2相机实时重建，并对遇到的问题提供解决方法
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，由英特尔公司开发并开源的一组跨平台的C++函数和少量的C函数组成，用于实时图像处理、计算机视觉和机器学习等应用领域。OpenCV可以在包括Windows、Linux、macOS等各种操作系统平台上使用，具有开放的编程接口，可用于各种应用开发。OpenCV的主要特点是易于使用，高效、学习资源和社区活跃。OpenCV可以计算相机标定、物体识别、动作跟踪、人脸识别、
点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者丨ChaucerG来源丨集智书童多尺度学习框架被认为是促进语义分割的一类模型。然而，这个问题并不想象的那么轻描淡写，特别是对于现实应用的部署，这通常需要高效率的推理延迟。在本文中，作者从轻量级语义分割的角度彻底分析了卷积块的设计（卷积类型和卷积中的通道数）以及跨多个尺度的交互方式。通过如此深入的比较，作者总结出3...
前言之前Windows固态128G系统盘太小，于是换了个500G的，重新刷一下环境，顺便记录一下重装环境出现的一些问题和解决方法（想着先在Windows中配一遍后在Ubuntu中配一遍，Ubuntu后续博客会有提及。配置顺序1.建议先配置的VS2019和OpenCV4，注意配置表的配置（之后生成darknet.exe会用到）2.下载电脑显卡支持版本的cuda和cudnn，一定注意版本对应，不然会出
yolo的anacond3-CUDA-pytorch环境快速安装搭建教程
CUDA学习日记记录，CUDA Event，通信，存储结构
关注并星标从此不迷路计算机视觉研究院公众号ID｜ComputerVisionGzq学习群｜扫码在主页获取加入方式计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G当 CPU 图像预处理成为视觉任务的瓶颈，最新开源的CV-CUDA，将为图像预处理算子提速百倍。转自《机器之心》以图像背景模糊算法为例，将CV-CUDA替换 OpenCV作为图像预/后处理的后端，整个推理过程吞吐量能加20 多倍。如果小伙伴们想试
Python实战社群Java实战社群长按识别下方二维码，按需求添加扫码关注添加客服进Python社群▲扫码关注添加客服进Java社群▲木易 发自 凹非寺量子位 报道 | 公众号 Qbi...
在CUDA上实现的 旋转RIO Pooling函数ROIAlignRotatedForward需要移植到我所使用的SOC上，我使用的SOC支持OPENVX编程。对应的CUDA 程序在下面网址CUDA实现 旋转RIO 函数链接从CUDA代码入手旋转RoI链接__global__ void ROIAlignRotatedForward(const int nthreads, const scalar_
CentOS 安装带CUDA版本的opencv4.5.5教程，一次编译通过，避免踩坑。
Ubuntu18.04+ROS Melodic+CUDA10.2+Opencv3.2.0+Opencv_contrib-3.2.0环境配置（详细教程及常见报错）
编译opencv3.2.0前需要先安装cuda10.21、安装opencv3.2.0依赖sudo apt-get install build-essentialsudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-devsudo apt-get instal
1.背景1.1 PixelShuffle的出处PixelShuffle这一操作出自论文[https://arxiv.org/abs/1609.05158](Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network), 论文中称为periodi
本章我们继续使用OpenCV-C++版本在CUDA下的编程应用，主要使用双边模糊，对图像进行美颜细化。1、高斯双边模糊int main(int argc, char** argv){Mat image = imread("F:/test/face_image.jpg");imshow("input im
作者|Pegessi 编辑| 极市平台原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/613538649点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【模型部署】技术交流群导读本篇文章主要介绍如何利用CUDA实现一个2D卷积算子，实现过程较为简单，最终的实现效果可以在较小的尺寸下取得比cudnn快较大的性能。实测在以下参数配置下...
说明：本文主要实现在win10下，使用VS2015或VS2017或VS2019，使用C++控制台程序或MFC程序，结合opencv以及yolov5转化的onnx模型，实现图像的实时目标检测。记录总结一下环境部署的过程，以及部署环境过程中踩到的坑。我的计算机配置：CPU:I5-7500，内存：8G，显卡：1050Ti（cuda10.0,cudnn7.6.5）使用yolov5的C++代码：我在gith
在 CUDA 加速的计算机视觉系统 中，“设备层（Device layer）” 是指所有直接运行在 GPU 上的代码和资源管理逻辑。
x86主机环境配置 Ubuntu18.04+CUDA10.2+Cudnn8+Python3.6
图内存节点允许图创建和拥有内存分配功能。图内存节点具有 GPU 有序生命周期语义，它指示何时允许在设备上访问内存。这些 GPU 有序生命周期语义支持驱动程序管理的内存重用，并与流序分配 API和相匹配，这可能在创建图形时被捕获。图分配在图的生命周期内具有固定的地址，包括重复的实例化和启动。这允许图中的其他操作直接引用内存，而无需更新图，即使 CUDA 更改了后备物理内存也是如此。在一个图中，其图有
个人在目标检测方向的学习比较深入，但在深度学习的图像处理中，语义分割也是一个很重要的方向，所以也想一探究竟，熟悉一下基本流程和工作原理。现打算在LINUX系统Ubuntu16.04上安装mmsegmentation框架，因为之前主要使用mmdetection框架做一些目标检测的工程和网络研究，对mmlab更熟悉一些，而且框架核心都要依赖mmcv，所以选择该框架。目前已经安装好了mmsegmenta
计算机视觉：从环境配置到转行炒粉
实验室服务器是Ubuntu18.04的。一、安装anaconda参考Ubuntu18.04——安装Anaconda和python3.6.9版本的pytorch-gpu_Irving.Gao的博客-CSDN博客_ubuntu18.04安装python3.6注意：安装anaconda的对应python版本不影响我们在使用过程中创建其他python版本的环境，如我下载的是：python3.8版本的con
CUDA安装CUDA10.0下载地址https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive进入该网址后，我选择10.2版本（为pytorch服务）并进行下载，下图为pytorch的版本要求。点击exe开始安装在D盘中选择一个空文件夹如，CUDA10.2进行安装自动检查系统兼容性点击同意并继续cudnn安装cudnn下载地址：https://develop
配置zed2相机在ubuntu16.04下的ros运行环境
TensorRT（NVIDIA TensorRT）是 NVIDIA 提供的一款高性能深度学习部署推理优化库，专门用于加速在 NVIDIA GPU 上运行的深度学习模型。它提供了一系列优化手段，如运算融合（Layer Fusion）、精度校准（Precision Calibration）、张量优化（Tensor Optimization）等，能够显著提升模型推理速度，并降低延迟。
由于wsl和windows共用显卡驱动，因此仅需要安装cidatoolkit和cudnn，conda命令安装后虽然也可以用cudnn，但是不是完整版，不能编译。（5）在任意界面进入《在终端打开 》即windows terminal，win11自带，win10需要去应用商店下载。（2）根据要求TensorRT要求cuda的最高版本为11.8，本文电脑最高支持的cuda版本为12.4。（2）安装方法：
如何设计优化CUDA程序
Nvidia驱动方法一：附加软件打开“附加软件”，选择最新的版本（非server版本）安装即可。方法二：官方驱动下载安装官网地址：https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/选择最新版下载：
本篇文章深入分析了大型模型微调的基本理念和多样化技术，细致介绍了LoRA、适配器调整(Adapter Tuning)、前缀调整(Prefix Tuning)等多个微调方法。详细讨论了每一种策略的基本原则、主要优点以及适宜应用场景，使得读者可以依据特定的应用要求和计算资源限制，挑选最适合的微调方案。大型语言模型(LLM)的训练过程通常分为两大阶段：阶段一：预训练阶段在这个阶段，大型模型会在大规模的无
每天给你送来NLP技术干货！来自：复旦DISC引言数据的不同模态表征共同或是互补地传达了一个跨模态的叙述。多模态学习将不同模态之间的信息进行融合，学习不同模态信息之间的关联，旨在让计算拥有...
社区分享了不少文本生成图像的AIGC（AI生成内容）应用的突破，图像类的生成已经是“红海”了。我们需要寻找“蓝海”，近期出现了其他内容的突破吗？Mixlab小杜社区五月份介绍了Pollinations.ai，平台集成了文本、图像、音频、视频等多种模态的模型，近期平台功能也进行了迭代升级，但在模型内容质量上还是参差不齐。最近热度最高的开源模型是 Stable Diffusion，其极为优秀的开...
参考：蒋竺波：CNN入门讲解：什么是微调（Fine Tune）？ppt下载地址：jiangzhubo/What-is-Fine-tuning一.什么是模型微调给定预训练模型（Pre_trained model）,基于模型进行微调（Fine Tune）。相对于从头开始训练(Training a model from scatch)，微调为你省去大量计算资源和计算时间，提高了计算效率,甚至...
点击上方“视学算法”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达以下文章来自知乎作者：Johnson7788地址：https://zhuanlan.zhihu.com/...
每天给你送来NLP技术干货！来自：南大NLP01研究动机对齐不同模态的语义是多模态预训练(VLP)模型的一个重要能力。然而，VLP模型的内部对齐机制是不可知的。许多研究已经关注到这个问题，其中一个主流方法是通过精心设计的分类探针实验来探究模型的对齐能力[1, 2]。但是我们认为简单的分类任务不能准确地探究的这个问题：第一，这些分类任务仍然将VLP模型当作黑盒子，只能从分类任务的指标上分析模型在..
通用大模型存在一定的幻觉问题，通过把企业私有的领域数据知识喂给通用大模型，从而降低了大模型的幻觉，这就是所谓的企业私有大模型，从技术层面来讲，实现企业私有大模型有2个技术手段：微调（Fine-tuning）、RAG（Retrieval Augmented Generation）检索增强生成。
1.背景介绍多模态学习是指从不同类型的数据中学习，例如图像、文本、音频等。在过去的几年里，多模态学习已经成为人工智能领域的一个热门研究方向，因为它可以帮助我们更好地理解和处理复杂的实际问题。在这篇文章中，我们将关注多模态学习与图像描述生成的相互作用，以及如何结合计算机视觉和自然语言处理来实现更高效的图像描述生成。图像描述生成是一种自然语言生成任务，其目标是将图像转换为文本描述。这个任务在计...
nvidia-smi：实时监控GPU利用率、显存占用、温度等指标。某项目中通过nvidia-smi发现GPU显存泄漏，优化后显存占用降低30%。htop：查看CPU、内存、磁盘I/O使用情况，定位性能瓶颈。：分析模型各层计算耗时，优化低效算子。
人工智能领域：面试常见问题超全（深度学习基础、卷积模型、对抗神经网络、预训练模型、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、模型压缩、强化学习、元学习）
关注并星标从此不迷路计算机视觉研究院公众号ID｜ComputerVisionGzq学习群｜扫码在主页获取加入方式计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G自监督学习通过设计适当的自监督任务...
No.20智源社区预训练组预训练研究观点资源活动关于周刊超大规模预训练模型是当前人工智能领域研究的热点，为了帮助研究与工程人员了解这一领域的进展和资讯，智源社区整理了第20期《预训练周刊》...
No.29智源社区预训练组预训练研究观点资源活动关于周刊本期周刊，我们选择了10篇预训练相关的论文，涉及图像处理、图像屏蔽编码、推荐系统、语言模型解释、多模态表征、多语言建模、推理优化、细...
Title题目SpinFlowSim: A blood flow simulation framework for histology-informeddiffusion MRI microvasculature mapping in cancerSpinFlowSim：用于癌症组织学信息驱动的扩散MRI微血管映射的血流模拟框架01文献速递介绍在扩散磁共振成像（dMRI）中，水质子的运动通过磁场梯
本文介绍一下最近被 ICML 2023 接收的文章：A Closer Look at Self-Supervised Lightweight Vision Transformers.论文标题：A Closer Look at Self-Supervised Lightweight Vision Transformers论文链接：https://arxiv.org/abs/2205.14443代码链
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