相关文章

opencv面试宝典1

cv程序员必备 随时更新哦 目录 目标检测两阶段和一阶段的核心区别 目标检测两阶段比一阶段的算法精度高的原因 如何解决目标检测中密集遮挡问题 “狭长形状”目标检测有什么合适方法 如何解决动态目标检测FPN的作用 为什么FPN采用融合以后效果要比使用pyramidal feature hierar…

FlashAttention/ PagedAttention原理,大模型加速

1.1 GPU 硬件特点 由于 FlashAttention 计算 self-attention 的主要关键是有效的硬件使用,所以了解GPU内存和各种操作的性能特征是很有必要的。 以 A100 (40GB HBM) 为例,下面显示其内存层次结构的粗略图。SRAM内存分布在108个流式多处理器(SMs)上&…

Unbounded CKKS for Bits NTT with Composite Modulus

参考文献: [CHKKS18] Cheon J H, Han K, Kim A, et al. Bootstrapping for approximate homomorphic encryption[C]//Advances in Cryptology–EUROCRYPT 2018: 37th Annual International Conference on the Theory and Applications of Cryptographic Techniques…

在低成本loT mcu上实现深度神经网络端到端自动部署-深度神经网络、物联网、边缘计算、DNN加速——文末完整资料

目录 前言 DNN 量化神经网络 并行超低功耗计算范式 面向内存的部署 结果 原文与源码下载链接 REFERENCES 前言 在物联网极端边缘的终端节点上部署深度神经网络( Deep Neural Networks,DNNs )是支持普适深度学习增强应用的关键手段。基于低成本MCU的终端节点…

注意力机制,代码简析

2017年Google在论文《Attention is All You Need》中提出了Transformer模型,并成功应用到NLP领域。该模型完全基于自注意力机制Attention mechanism实现,弥补了传统的RNN模型的不足。宏观层面,Transformer可以看成是一个黑箱操作的序列到序列…

【文献阅读】VAQF: Fully Automatic Software-Hardware Co-Design Framework for Low-Bit Vision Transformer

题目:VAQF: Fully Automatic Software-Hardware Co-Design Framework for Low-Bit Vision Transformer 时间:2022 会议/期刊:eprint arXiv:2201.06618 研究机构:Northeastern University, University of California, Irvine Unive…

SSD 学习与研究

目标检测–SSD 论文地址:https://arxiv.org/abs/1512.02325 project:https://github.com/apache/incubator-mxnet/tree/master/example/ssd 其他参考链接: 1、https://blog.csdn.net/a8039974/article/details/77592395 2、https://www.c…

Optimizing FPGA-based Accelerator Design for Deep Convolutional Neural Networks ,2015 论文阅读笔记

简述:这篇文章的贡献在于 对CNN FPGA加速器的技术 (例如循环平铺和转换) 优化,同时进行了定量分析计算吞吐量和片内外I/0带宽和建模 通过roof-line模型搜索加速器硬件参数设计空间中最优的方案, 最后通过此建模方案设计了一个加速器&#x…

【论文阅读|半监督小苹果检测方法S3AD】

论文题目 : : Semi-supervised Small Apple Detection in Orchard Environments 项目链接:https://www.inf.uni-hamburg.de/en/inst/ab/cv/people/wilms/mad.html 摘要(Abstract) 农作物检测是自动估产或水果采摘等精准农业应用不…

Shader Graph 节点

Shader Graph 节点 官方文档:shader graph Fresnel Effect 菲涅尔效应;视线垂直于表面时,反射较弱,而当视线非垂直表面时,夹角越小,反射越明显。如果你看向一个圆球,那圆球中心的反射较弱,靠近边缘较强。不过这种过度关系被折射率影响。防护罩、外发光等 power: 系数…

CUDA 并行计算优化策略总结

作者 | LustofLife知乎 来源 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/297201517 编辑 | 极市平台 导读 并行计算为了提高算法运行效率,本文通过以矩阵乘法(C A * B)的各种实现思路以及优化方法总结为例子,过一遍cuda的几个基础优化策略…

CUDA|并行计算优化策略

点击上方“计算机视觉工坊”,选择“星标” 干货第一时间送达 作者丨LustofLife知乎(已授权) 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/297201517 编辑丨极市平台 并行计算为了提高算法运行效率,本文通过以矩阵乘法(C A * …

TVM中的auto-scheduling机制(Ansor)学习笔记

背景 TVM继承了Halide中算法(Algorithm)与调度(Schedule)分离的思想。用户使用TE(Tensor expression)这种DSL定义计算(算法),然后编译器优化相应的schedule,…

论文阅读>污垢检测:Vision-Based Dirt Detection and Adaptive Tiling Scheme for Selective Area Coverage

文章目录 基于视觉的污垢检测和选择性区域覆盖的自适应切片方案摘要1 介绍2 提出的污垢检测和分割方法2.1 三阶段过滤2.1.1 定期模式检测过滤器2.1.2 边缘检测和增强2.1.3 噪声消除和污垢分析 3 多米诺瓷砖3.1 基于自适应平铺的选择性污垢区域覆盖率3.1.1 Tetromino平铺理论3.1…

macos Automator自动操作 app, 创建自定义 应用程序 app 的方法

mac内置的这个 自动操作 automator 应用程序,可以帮助我们做很多的重复的工作,可以创建工作流, 可以录制并回放操作, 还可以帮助我们创建自定的应用程序,下面我们就以创建一个自定义启动参数的chrome.app为例&#xff…

APP自动化测试(4)-定位工具uiautomatorviewer介绍

目录 1.uiautomatorviewer工具简介 2.uiautomatorviewer工具启动 3.uiautomatorviewer工具操作介绍 3.1页面布局介绍 3.2操作介绍 3.3 其他区域介绍 1.uiautomatorviewer工具简介 APP自动化测试的定位工具除了前面介绍的Appium Inspector外还可以用uiautomatorviewer。u…

Android App开发的自动化测试框架UI Automator使用教程

Android的自动化测试有很多框架,其中ui automator是google官方提供的黑盒UI相关的自动化测试工具,(GitHub主页:case使用java写,今天实践了一下官方文档中样例程序,其中还是有一些小问题需要总结一下的。 环…

uiautomatorviewer报错解决

Android app 元素定位除了使用Appium Inspector 外,还可以使用Android SDK里tools中的uiautomatorviewer 工具1、uiautomatorviewer报错 点击报错如下图: Unexpected error while obtaining UI hierarchy # 点击Details java.lang.reflect.Invocatio…

Android UiAutoMatorViewer打不开

UIAutoMatorViewer是个很好用的工具,能解析出任意手机页面的UI树,非常方便。 工具位置:SDK\tools\bin\uiautomatorviewer.bat 一般双击就能打开。 但有时会打不开,双击后无反应,在cmd窗口中运行也是如此。 这种情况…