模型信息:一个模型16层,每个GPU最多放2层参数量并行策略MP(模… 大润发杀鱼工 深度学习模型训练时的内存开销 本文内容参考:ZeRO: Memory Optimizations Toward Training Trillion Parameter Models引言对于一个1.5B参数量的GPT-2模型,在16比特精度下需要3GB的内存来存储它的权重(或参数),但它却… Maxliu...
「顺带说一下,后来宋飏等人推出了扩散模型的改进,即DALLE 3的解码器之一致性模型Consistency Models(详见:AI绘画神器DALLE 3的解码器:一步生成的扩散模型之Consistency Models)」 2020年,UC Berkeley的Jonathan Ho等人正式提出:DDPM 再之后,2020年6月,UC Berkeley的Jonathan Ho等人意识到宋飏的工作可以改进 Sohl-Dick...
DETR模型是一种基于Transformer架构的端到端目标检测模型,通过将目标检测任务转化为序列到序列问题,实现了无锚框的目标检测,并取得了较好的性能。#动图详解Transformer
此外,基础模型中的patch tokens能够提供语义细节,从而丰富检测器编码器中的特征。将冻结的基础模型作为即插即用模块,而非常用的骨干网络,不仅显著提升了检测器的性能,还有效避免了检测器骨干网络与基础模型之间的架构差异所导致的问题。在这...
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RT-DETR：如果对推理速度有要求，推荐尝试，这个模型对标的是YOLO系列，要解决的任务是实时目标检测，支持...
其他答案有推荐DINO的，这个模型在2022年提出时很强，2年的时间又出现了许多更好的DETR模型，无论是...
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