天数智芯通用GPU产品“天垓100”完成与浪潮AIStation适配认证

通过对计算资源、数据资源、深度学习软件栈资源进行统一管理,AIStation为环境构建、模型开发、模型训练、模型评估、模型推理、上线部署全链条全面提速,加快AI开发应用创新落地。浪潮产品本次适配认证测试完成了ResNet、BERT、Yolo、VGG、MMDetection等典型深度学习算法的验证,覆盖计算机视觉、智能文本处理等典型场景。测试结果...

全面超越ViT,美团、浙大等提出视觉任务统一架构VisionLLAMA

本文的实现基于MMDetection框架,表8中展示了标准的36个epoch训练周期(3×)的结果,本文的模型优于Swin和Twins。具体来说,VisionLLaMA-B比Swin-S高出1.5%的boxmAP和1.0%maskmAP。与更强的基线Twins-B相比,本文的方法具有在boxmAP上高出1.1%,在maskmAP上高出0....

如何实现面向复杂环境下的鲁棒BEV感知?

3.2预训练预训练提高了各种语义损坏的鲁棒性,但对时间损坏却没有帮助。近年来,预训练已成为提高计算机视觉模型在各种任务中性能的一种有前途的技术。在3D检测中,通常使用FCOS3D权重作为ResNet主干网的初始化。FCOS3D采用0.2的深度权重进行稳定训练,然后将其切换为1进行微调。另外,VoVNet-V2骨干网首先在...

YOLOF:速度和效果均超过YOLOv4的检测模型

将FPN替换为上述4个模块,然后基于RetinaNet重新训练,计算mAP、GFLOPs和FPS指标从mAP角度分析,SiMo结果和MiMo差距不大,说明C5(Backbone输出)包含了足够的检测不同尺度目标的上下文信息;而MiSo和SiSo则和MiMo差距较大,说明FPN分治优化作用远远大于多尺度特征融合从下表GFLOPs...

商汤科技正式开源 mmdetection 和 mmcv

performance稍高训练速度稍快所需显存稍小他进一步解释道，在performance上，由于PyTorch官方modelzoo里的ResNet结构和Detectron所用的ResNet有细微差别（mmdetection中可以通过backbone的style参数指定），导致模型收敛速度不一样。他们用两种结构都进行了实验，和Detectron使用相同的pre...

深度解决添加复杂数据增强导致训练模型耗时长的痛点(1)

最近在训练大规模数据时,遇到一个添加复杂数据增强导致训练模型耗时长的问题,在学习了MMDetection和MMCV底层关于PyTorch的CUDA/C++拓展之后,我也将一些复杂数据增强实现了GPU化,并且详细总结了一些经验,分享此篇文章和工程,希望与大家多多交流(www.e993.com)2024年11月23日。

...开源再进击,商汤升级人工智能算法开放体系,开放超600种预训练...

例如MMDetection物体检测工具箱有100多位贡献者，其中大部分算法者来自AI社区，商汤真正全职投入的只有几人。如今，OpenMMLab逐渐从单点单个方向的开源和单篇论文的开源走向日趋蓬勃的开源体系，成为底层训练框架、计算平台与科研、教学和算法生产的重要桥梁和纽带，极大加速AI科研和产业化的进程。对于未来，林达华透露说...

如何用 coco 数据集训练 Detectron2 模型?

你可能已经阅读了我以前的教程,其中介绍了一个类似的对象检测框架,名为MMdetection,它也构建在pytorch上。那么Detectron2和它相比如何呢?以下是我的一些想法。两个框架都很容易用一个描述模型训练方法的配置文件进行配置。Detectron2的yaml配置文件效率更高,有两个原因。首先,可以通过先进行「基本」配置来...

...个基于PyTorch的目标检测工具箱,商汤联合港中文开源mmdetection

训练速度的单位是s/iter,数值越低代表速度越高。3.推断测试推断速度的单位是fps(img/s),数值越高代表效果越好。测试与训练首先安装mmdetection需要以下环境:Linux(testedonUbuntu16.04andCentOS7.2)Python3.4+PyTorch0.4.1andtorchvision...

【光电智造】一文彻底搞懂YOLOv8(网络结构+代码+实操)

数据增强方面和YOLOv5差距不大,只不过引入了YOLOX中提出的最后10个epoch关闭Mosaic的操作。假设训练epoch是500,其示意图如下所示:考虑到不同模型应该采用的数据增强强度不一样,因此对于不同大小模型,有部分超参会进行修改,典型的如大模型会开启MixUp和CopyPaste。数据增强后典型效果如下所示:...