清华朱军团队提出的INT4算法，解决了超低INT精度训练的挑战。LLM训练效率要起飞了！将激活、权重和梯度量化为4位，有望加速神经网络训练。然而，现有的4位训练方法需要自定义数字格式，而现代硬件不支持这种格式。最近，清华朱军团队提出了一种使用INT4算法实现所有矩阵乘法的Transformer训练方法。使用超低INT4精度进行训练，是非常具有挑战性的。为了实现这一目标，研究者仔细分析了Transf
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InstructBLIP 一共微调 60K steps，3B, 7B, 11/13B 模型的 Batch Size 分别是 192，128，64，优化器使用 AdamW，weight decay 设为
YOLOv5x的使用只是为了方便验证DEYOv2三个阶段的有效性。作者认为，像DEYOv2这样好的三阶段范式检测器需要在每个阶段
现有的分割方法通常在封闭世界的数据集上进行基准测试，这些数据集具有一组预定义的类别，即假设训练和测试样本具有预先
分布式深度学习框架目的只有一个：解决超大模型的训练问题，主要针对两种场景：一个具有超大规模的 dense（密集） 参数的模
Adafactor中的非负矩阵分解操作在深度神经网络的训练中不可避免地会产生错误，对这些错误的修正就是性能损失的来源
本文的出发点很有意思，目前常见的开放式语义分割都使用多模态大模型处理未见类，而CLIP，ALIGH这类模型，训练时
在代码中是通过将所有序列填充到相同的长度，然后使用“attention_mask”张量来识别哪些令牌是填充的来做到这一点，本文将详细介绍
在FCOS中，两个任务之间的竞争可以在顶部图中清晰地看到，即最高IoU的边界框（绿色）的分类信心较低，而最高分类得分的
最终，方案的成绩如下。1、目标检测算法和ocr识别算法均源自开源算法库中SOTA模型，实现简单高效，且具备丰富的工业
在数学中，变换技术用于将函数映射到与其原始函数空间不同的函数空间。傅里叶变换时也是一种变换技术，它可以将函数从时域
上述训练的网络，输入是64x64x3的，但是整幅场景图像却是512x512的，这个输入和模型的输入对不上号，这怎么办呢？其实，
下图展示了 One-2-3-45 与现有的主要图生 3D 的方法的对比。然而就在最近，来自 UCSD 等机构的研究者发布了一项最新工作，One-2
举个例子，假设在观察一段已发生的东京天气后，得到了天气发生的真实分布P ，我们可以使用概率分布 P 来计算真实的平均编码大小
本文提出了一个将大型模型先验集成到低级计算机视觉任务中的框架，该框架利用了灰度编码和通道扩展技术，将大模型先验知
Monster API通过提供直观的界面和预定义的任务，以及创建自定义任务的灵活性，简化了这一过程。虽然像GPT-J、LLaMA、Falcon、Sta
利用稳健和稀疏的点选择和传播技术来生成遮罩，将SAM的零样本能力扩展到动态视频的跟踪和分割任务上，在多个视频物体分割数据集基准DAV
我们双目相机拍摄的时候实际情况下如下图a,两个图像做匹配时如我们图中蓝色箭头指示的匹配点那样，需要在全图中进行
用OpenVINO C++ API编写YOLOv8-Seg实例分割模型推理本文章将介绍使用OpenVINO™ 2023.0 C++ API开发YOLOv8-Seg实例分
1、 数据分析对于训练模型至关重要。2、 针对算法精度和性能两者取舍来说，可先实验网络大小和输入图片大小对模型
本文提出了 retentive 网络RetNet，同时实现了低成本推理、高效长序列建模、媲美 Transformer 的性能和并行模型训练，打破了「不可能三角」。Transformer取代者登场？微软、清华刚推出的成本低、速度快、性能强LLM 的成功，某种程度上要归功于 Transformer 架构在自然语言处理任务上的突破。该架构最初是为了克服循环模型的 sequential tra
FlashAttention新升级！斯坦福博士一人重写算法，第二代实现了最高9倍速提升。Transformer上下文长度史诗级提升继超快且省内存的注意p://143ai.com
多样性的指标逊色于baseline方法的原因，主要来自于baseline方法生成的“多样”结果存在大量的failure cases，详情可以见论文和demo中的可视化结果比较。人体动作预测是计算机视觉和图形学中的一个经典问题，旨在提升预测结果的多样性、准确性，并在自动驾驶、动画制作等多领域有非常多具体的应用。为克服上述问题，我们提出了一种建模动作预
本征维度的概念在由【论文1】提出。训练一个神经网络往往包含如下几步：对于一个给定的数据集，先设计网络的结构和选择对
部署的时候，有gunicorn和uvicorn两个web服务器，但是因为fastapi采用的是最新的ASGI标准，gunicorn采用的WSGI标准，所以不
一般来说的深度神经网络在大规模数据集上进行训练，例如广泛使用的残差网络，是在ImageNet数据集上使用分类任务进行预
在只使用一张参考图像的情况下，HyperDreamBooth 在大约 20 秒内实现了对人脸的个性化处理，比 DreamBooth 快 25
在第一阶段，主要目标是逐步提高 GLM 损失的比例，达到预期的数量。团队也对比了当前比较热门的预训练模型的 FLOPs，目
蛋白质由氨基酸经脱水缩合反应形成，可折叠为复杂的 3D 空间结构，是生物体内执行各种功能（催化生物化学反应、传递信号）的主
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