在本文中，讨论了RTX 2080 Ti与其他GPU相比的深度学习性能。我们使用RTX 2080 Ti来训练ResNet-50，ResNet-152，Inception v3，Inception v4，VGG-16，AlexNet和SSD300。我们在训练每个网络时测量每秒处理的图像数。注意事项：我们使用TensorFlow 1.12 / CUDA 10.0.130 / cuDNN 7.4.1Ten

本教程显示了如何使用PyTorch在OpenAI Gym的CartPole-v0任务上训练深度Q学习（DQN）agent。agent必须在两个动作之间做出决定-向左或向右移动推车-以便使与之相连的电线杆保持直立。您可以在Gym网站上找到具有各种算法和可视化效果的官方排行榜。cartpole当代理观察环境的当前状态并选择一个动作时，环境会转换为新状态，并返回指示该动作后果的奖励。在此任务中，每增加一

2020/07/01Hey，HRNet之前已经在论文层面做过介绍了，今天我从网络结构的角度和代码层面再给给大家分析一下。1、网络架构图：2、代码分析2.1 ResNet模块虽然很熟悉了，但是还是介绍一下resnet网络的基本模块。如下的左图对应于resnet-18/34使用的基本块，右图是50/101/152所使用的，由于他们都比较深，所以有图相比于左图使用了1x1卷积来降维。(a)conv3x3

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在本文中，讨论了RTX 2080 Ti与其他GPU相比的深度学习性能。我们使用RTX 2080 Ti来训练ResNet-50，ResNet-152，Inception v3，Inception v4，VGG-16，AlexNet和SSD300。我们在训练每个网络时测量每秒处理的图像数。注意事项：我们使用TensorFlow 1.12 / CUDA 10.0.130 / cuDNN 7.4.1Ten

Hey，今天总结盘点一下2020CVPR论文中涉及到人体姿态估计的论文。人体姿态估计分为2D（6篇）和3D（11篇）两大类。2D 人体姿态估计[1].UniPose: Unified Human Pose Estimation in Single Images and Videos作者 | Bruno Artacho, Andreas Savakis单位 | 罗切斯特理工学院摘要：我们提出了一个统

Hey，最近几天一直在做数据集处理的工作，过程很艰辛，今天先介绍一下数据集中图片的处理。标注文件的处理真的是太难了，我还没有搞定。标注文件的处理，下次介绍。我要处理的数据集是之前提到的“ACM MM Grand Challenge on Large-scale Human-centric Video Analysis in Complex Events”数据集，官方给出的是视频文件，和每个视频文件

如何把 anchor-free 模型移植到移动端或嵌入式设备？这个项目对单阶段检测模型三大模块（Head、Neck、Backbone）进行轻量化，得到模型大小仅 1.8m、速度超快的轻量级模型 NanoDet-m。目标检测一直是计算机视觉领域的一大难题，其目标是找出图像中的所有感兴趣区域，并确定这些区域的位置和类别。目标检测中的深度学习方法已经发展了很多年，并出现了不同类型的检测方法。目前，深度学

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这种新型智能系统模仿线虫的神经系统来高效处理信息，比目前具有数百万参数的神经网络架构更加稳健、更易解释且训练速度更快。目前，该研究刊登在《自然-机器智能》子刊。将生物启发神经网络用于自动驾驶汽车。深度神经网络和其他方法众所周知，当数据量足够多时，深度监督模型会被训练得很好，但目前的深度学习仍存在泛化性能不好和训练效率不高的问题，研究人员一直在寻求构建智能模型的新方法。当前人们探求的方向总是更深的网