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一个方案搞定从模型量化到端侧部署全流程

量化的背景得益于海量数据、超强算力和最新技术,深度学习在视觉、自然语言处理等领域都取得了巨大成功。然而,深度学习模型的网络结构越来越复杂、参数越来越多、计算量越来越大,给模型部署应用带来...

ICCV‘25|开源AI3D数据集Objaverse++:更少的数据,却有更好的生成效果

欣欣在2023年开始筹备这个科研项目,中间一波三折,很幸运得到合作伙伴们的支持:Abaka AI 提供的标注服务,Exascale Labs 的算力和基建,2077AI、Zillow Networks 还有几位艺术家和科研朋友等的帮助。即使目前最大的Objaverse,里头很多扫描入库的模型并不适合生成鲜艳的表面纹理和清晰的拓扑结构。这个分类器也一并开源了出来,供大家自行探索。使用 Objaver

#人工智能#3d
探索VIOBOT:机器人的三维视觉感知技术

在机器人技术领域,精确感知能力是实现自主操作的关键。VIOBOT多传感器位姿融合组件是一款集成双目相机、六轴IMU、iTof、国产RK3588高性能算力芯片及自研VIO算法的二次开发平台。通过结合视觉与IMU信息,VIOBOT为机器人提供了实时的点云、深度图和位姿数据,开机即用,帮助开发者快速上手并构建自主机器人系统,实现工程落地。VIOBOT多传感器位姿融合组件 ???? 高效性能搭载国产RK3

#机器人
NeurIPS 2024 | 北大&华为提出扩散架构U-DiT,六分之一算力即可超越DiT

关注公众号,发现CV技术之美Sora 的发布让广大研究者及开发者深刻认识到基于 Transformer 架构扩散模型的巨大潜力。作为这一类的代表性工作,DiT 模型抛弃了传统的 U-Net 扩散架构,转而使用直筒型去噪模型。鉴于直筒型 DiT 在隐空间生成任务上效果出众,后续的一些工作如 PixArt、SD3 等等也都不约而同地使用了直筒型架构。然而令人感到不解的是,U-Net 结构是之前最常用的

韩松、朱俊彦等人提出GAN压缩法:算力消耗不到1/9,现已开源

本文转自机器之心。选自arXiv作者:Muyang Li等机器之心编译机器之心编辑部GAN 也可以大幅压缩,MIT 韩松团队的最新研究让众多研究者们为之一振。生成模型 GAN 是机器学习...

30万总奖金·垃圾分类挑战赛进入最后冲刺(附baseline完整分享)

免费GPU算力 +高分开源baseline助力最后冲刺2020年1月15日,由中关村海华信息技术前沿研究院与清华大学交叉信息研究院联合主办,中关村科技园区海淀园管理委员会与北京市海淀区...

跑模型,这款算力有点划算!

各位探索者,趋动云小助手来啦!想驰骋 AI 世界,怎能少了英伟达 GPU 这位“超级跑车”?但买车太贵?别怕,趋动云就是你的“租车”首选!现在,趋动云新用户福利大放送!只需通过我的专属链接,注册即送 10 元算力红包,先到先得,手慢者无!偷偷告诉你,注册后添加文末小助手微信,备注【52CV】粉丝,可以额外再得30元算力金。方式一:长按下方专属二维码,然后识别“注册”即可。方式二:或者点击以下链接,

《AI系统:原理与架构》于华为HC大会2024正式发布

2024年9月21日,《AI系统:原理与架构》新书发布会在上海世博馆华为HC大会顺利举办。本书由华为昇腾技术专家、B站AI科普博主ZOMI酱和哈工大软件学院副院长苏统华教授联合编写,是领域内AI系统方面填补空白的重磅之作。发布会上,《AI系统:原理与架构》的作者、编辑代表分别介绍了相关情况,阐述了本书的主要内容和特色,以及编写、出版背后的故事,并对该书所有贡献者、出版社的领导、编校人员的辛苦付出致

#人工智能
NVIDIA 自动驾驶安全报告出炉:实现从视觉、AI 到软件栈的全方位结合与升级!...

关注公众号,发现CV技术之美在自动驾驶领域,复杂环境中的安全决策、不断增长的算力需求和验证流程优化等等环环相扣,如何在当前快节奏的商业环境下解决这些挑战,对于智驾方案的高效规模化落地来说非常重要。NVIDIA(英伟达)近期发布了《自动驾驶安全报告》,在其中全面解析了硬件与软件生态深度融合的优势,并介绍了实现安全自动驾驶的核心方法与技术框架,值得智驾行业的工程师、开发者、项目经理或高管等来参考学习,

#人工智能#自动驾驶#安全 +1
[实践]YOLOv5提升10倍推理速度:利用TensorRT 在Jetson NX上的模型部署

关注公众号,发现CV技术之美本文转自 空中机器人前沿,作者西湖大学工程师梁甲琛。随着算力的不断提升和数据的不断增长,深度学习算法有了巨大的发展。深度学习算法也越来越多的应用在各个领域中,比如图像识别算法应用于自动驾驶领域和安防等场景,再比如语音处理和自然语言处理应用于人机交互,以及近期火热对于许多领域都有重大影响的AIGC。针对不同的平台,如何使深度学习算法的推理速度更快,无疑可以影响用户的体验,

#深度学习#caffe#人工智能 +1
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