一流科技开源的深度学习框架,使用类似PyTorch的API编程模型使用全局视图API将模型缩放为n维并行/分布式执行使用静态图编译器加速/部署模型。主要有以下优势: 分布式性能(高效性)是深度学习框架的核心技术难点,OneFlow围绕性能提升和异构分布式扩展,采用静态编译和流式并行的核心理念...
在医学影像分析领域,视觉深度学习框架被用于辅助医生进行疾病诊断和治疗计划制定。通过对医学影像数据进行深度学习分析,可以自动检测出肿瘤、病变等异常情况,提高诊断的准确性和效率。 四、视觉深度实验:从理论到实践 4.1 实验目的 通过搭建视觉深度学习实验环境,了解框架的基本使用方法,掌握模型训练与推理的流程,并探索不...
基于深度学习特征的长期视觉定位框架,支持SuperPoint, ALIKE, XFeat 等多种最新的学习特征用于构建地图,并实时定位。代码开源地址:https://github.com/linyicheng1/ORB_SLAM3_localization, 视频播放量 1080、弹幕量 0、点赞数 24、投硬币枚数 14、收藏人数 73、转发人数
TorchCV是一个基于PyTorch的计算机视觉深度学习框架,旨在为计算机视觉研究人员和开发人员提供强大的工具和模型库。它提供了丰富的计算机视觉任务模型,包括图像分类、语义分割、目标检测等,并且支持多种常见模型,如VGG、ResNet、DenseNet、ShuffleNet等。 二、TorchCV的特点 高效性:TorchCV底层基于PyTorch构建,具有高效的计算...
Torchvision是基于Pytorch的视觉深度学习迁移学习训练框架,当前支持的图像分类、对象检测、实例分割、语义分割、姿态评估模型的迁移学习训练与评估。支持对数据集的合成、变换、增强等,此外还支持预训练模型库下载相关的模型,直接预测推理。 预训练模型使用 Torchvision从0.13版本开始预训练模型支持多源backbone设置,以图像分类的...
但是计算机视觉软件框架和工具虽多，真正功能强大，使用方便的也是屈指可数。2018年下半年，Intel公布了一套AI工具集OpenVINO™，这个工具集名称的意思是“基于视觉推断与神经网络优化”，英文比较长，叫做Visual Inference and neural network optimization。一经推出，这个AI工具集就受到了开发者的关注，几年之间，...
雷锋网 AI 科技评论按:Facebook 人工智能研究院最近推出 Pythia ——一个深度学习框架,支持视觉和语言领域的多任务处理。其模块化的即插即用设计能够帮助使用者快速构建、复制和基准人工智能模型。 【 图片来源:GitHub所有者:Facebook 】 Pythia是什么? Pythia 是一个视觉和语言多模式研究的模块化深度学习框架,它建...
本系列为斯坦福CS231n《深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)》的全套学习笔记,对应的课程视频可以在这里查看。更多资料获取方式见文末。 引言 大家在前序文章中学习了很多关于神经网络的原理知识和实战技巧,在本篇内容中ShowMeAI给大家展开介绍深度学习硬件知识,以及目前主流的深度学习框架TensorFlow...
深度学习架构具体如下图:CNN+LSTM组合,depth和pose同时做输入,还有IMU融合。 20. Recurrent Neural Network for (Un)supervised Learning of Monocular Video Visual Odometry and Depth 基于RNN的非监督/监督VO方法,其框架如图所示:convLSTM得到的depth和pose,基于optic flow的前向-后向warping损失计算做训练。
『计算机视觉』mini深度学习框架实现 回到顶部 一、项目简介 手动实现mini深度学习框架,主要精力不放在运算优化上,仅体会原理。 地址见:miniDeepFrame 相关博客 『TensorFlow』卷积层、池化层详解 『科学计算』全连接层、均方误差、激活函数实现 文件介绍 Layer.py层 class,已实现:全连接层,卷积层,平均池化层...