Screenshot from 2015-04-16 13:34:36

模型推理加速方法 Batch Norm Fusion 的 PyTorch 实现,可提速 30%

这个项目用 PyTorch 实现了基本的 Batchnorm Fusion 方法,可以应用于大部分的流行 CNN 架构。这个项目的主要目的是为了提升神经网络在测试时的推理速度…

PyTorch 0.4.1 发布

PyTorch 0.4 刚刚发布不久,官方又发布了 0.4.1。我们来看一下都有哪些改变吧。

PyTorch 实现 Mask-RCNN

什么是 Mask-RCNN Mask-RCNN 来自于 Kaiming He 的一篇论文,通过在 Faster-RCNN 的基础上添加一个分支网络,在实现目标检测的同时,把目标像素分割出…

PyTorch 的高抽象库 Ignite 简介

  Ignite 是 PyTorch 官方发布的一个高抽象库,可以帮助我们更好地使用 PyTorch 训练神经网络。它主要有以下特性: Ignite 可以帮你写…

面向 Numpy 用户的 PyTorch 速查表

这是一份面向 Numpy 用户的 PyTorch 入坑指南,如果你之前对 Numpy 使用得心应手,那么有了下面这份指南,你一定可以快速了解 PyTorch 里对应的数值类型…

用 PyTorch 实现 OpenNMT 翻译系统

OpenNMT 是一个神经机器翻译系统,这是一个用 PyTorch 实现的 OpenNMT 的库。这个项目包含 SR-NMT 的一些代码,关于 SR-NMT 的介绍请看论文 Deep Neural…

PyTorch 0.4.0 迁移指南

PyTorch 0.4.0 的发布给我们带来了很多新的特性。但与此同时,很多重要的语法和格式都发生了变化。这篇文章带给大家怎行从旧的代码迁移到 PyTorch 0.4.0…

用 Distiller 压缩 PyTorch 模型

近日,Intel 开源了一个用于神经网络压缩的开源 Python 软件包 Distiller,它可以减少深度神经网络的内存占用、加快推断速度及节省能耗。Distiller 为 P…

什么情况下应该设置 cudnn.benchmark = True?

问题 在很多情况下我们都能看到代码里有这样一行:

而且大家都说这样可以增加程序的运行效率。那到底有没有这样的…

bbox-3

从头开始用 PyTorch 实现 YOLO (v3) 教程(四)

这是实现YOLO v3检测器的教程的第4部分,在上一部分中,我们实现了网络的前向传播。这部分,我们计划用非极大值抑制进行置信度阈值设置。

从头开始用 PyTorch 实现 YOLO (v3) 教程(三)

第二部分中,我们实现了 YOLO 架构中使用的层。这部分,我们计划用 PyTorch 实现 YOLO 网络架构,这样我们就能生成给定图像的输出了。

从头开始用 PyTorch 实现 YOLO (v3) 教程(二)

以下是从头实现 YOLO v3 检测器的第二部分教程,我们将基于前面所述的基本概念使用 PyTorch 实现 YOLO 的层级,即创建整个模型的基本构建块。

从头开始用 PyTorch 实现 YOLO (v3) 教程(一)

从深度学习的最新发展来看,对象检测是一个非常有用的领域。近年来人们发现了许多用于目标检测的算法,其中包括YOLO、SSD、Mask-RCNN 和 ValnANET 等等。

返回顶部