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GiantPandaCV

专栏作者
567
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570492
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85
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DynaVINS:用于动态环境的视觉惯性SLAM
动态环境下的SLAM系统一直都是一项具有挑战的问题,基于学习的方法在动态物体出现大面积遮挡时容易出现漏检,而基于几何的方法对于动态物体的位姿估计不是那么准确。在2022 IEEE RA-L论文"DynaVINS: A Visual-Inertial SLAM for Dynamic Environments"中,作者提出了一种动态环境下的VINS系统,笔者认为最大的创新在于解决了临时静态对象引起的假阳性回环问题。
BBuf
2022-09-28
629 0
时间序列预测paper、应用汇总
Optiver是全球顶尖的量化交易公司。10个月前,Optiver在Kaggle上面办的一场预测股票市场波动率的比赛。
BBuf
2022-09-28
190 0
Nearest-Neighbor Contrastive Learning of Visual Representations
With a Little Help from My Friends: Nearest-Neighbor Contrastive Learning of Visual Representations
BBuf
2022-09-28
504 0
拿来即用!Get计算机视觉核心知识
OpenCV作为一个历史悠久、功能丰富、社区活跃的开源视觉开发库,一方面,它提供了计算机视觉以及图像处理方面最常用最基础的功能支持,是开发的必备工具;另一方面,它在新版本中紧跟潮流,加入了对新的算法、硬件的支持。
BBuf
2022-09-28
313 0
基于多传感器的3DMot
【GiantPandaCV导语】本文针对3D多目标跟踪任务,介绍了一下近年基于3d lidar目标检测(如pointpillars)模型的3d mot的算法进展。因为当前3d目标检测的论文和介绍较多,但对自动驾驶和机器人领域而言,后处理和跟踪部分尤为重要,这里就赏析一下近年的发展。
BBuf
2022-09-28
413 0
OSDI 2022 Roller 论文解读
今天来阅读一下最近 OSDI 放出的微软的 Roller 这篇论文,题目为:《Roller: Fast and Efficient Tensor Compilation for Deep Learning》
BBuf
2022-09-28
556 0
MLSys 15-884: Course Introduction
本来是在找一些有趣的关于mlsys的paper,突然发现,相比我刚刚读Ph.D.那会,这个domain变得越来越火了,包括MLSys2022,OSDI2022好多这方面的paper,目测9月开WLK前,我都有大把的时间来搞这些东西,所以,这次肯定是能够把坑填完的。同时也发现爱丁堡的麦络老师也写了一本不错的关于mlsys的书籍:
BBuf
2022-05-27
454 0
【论文解读】基于MLIR生成矩阵乘法的高性能GPU代码,性能持平cuBLAS
本文是对 https://arxiv.org/abs/2108.13191 这篇论文进行解读,学习一下如何基于MLIR编译器基础设施生成高效的GPU代码。本文的阅读的先后顺序分别为:
BBuf
2022-04-06
864 0
Detectors for the 2020s 目标检测算法最新进展
近几年目标检测的落地越发成熟,新的sota网络同样层出不穷,不断刷新着coco的记录。本文盘点截止2019-2021年,在coco test-dev上霸榜,且知名度较广的目标检测网络(未完全开源不加入讨论)。
BBuf
2022-04-06
738 0
工程部署(三): 低算力平台模型性能的优化
此文讨论如何在低端的移动设备上提高模型性能,文章针对模型(不改变模型原有op情况下,不需要重新训练)和后处理两部分的优化开展讲解,若有不当之处,望批评指出!
BBuf
2022-02-11
374 0
2021 BDCI 华为零售商品识别竞赛一等奖方案分享
【GiantPandaCV导语】上学期快结束的时候参加了华为和CCF组织的零售商品识别的比赛,队伍名称为GiantPandaCV队,比赛大约持续了两个月,期间从开始摸索MindSpore框架,配置环境,上手ModelArts花费了不少功夫。现在比赛终于告一段落,本文进行一下复盘。
BBuf
2022-02-11
463 0
【工业部署二】PicoDet网络结构在YOLOv5-Lite上的复现
这篇博客仅对PicoDet的网络结构进行复现。PicoDet在一定程度上刷新了业界轻量级移动端模型的sota,这也是我比较感兴趣的地方。本文将PicoDet模型网络结构迁移到yolov5的平台,因为是anchor base的形式,在性能上与原生模型可能有一定的差异,以下是原生模型的性能指标。
BBuf
2021-12-21
509 0
【从零开始学深度学习编译器】十七,MLIR ODS要点总结下篇
这一节在【从零开始学深度学习编译器】十六,MLIR ODS要点总结上篇 的基础上补充完整了ODS的要点。约束和属性的定义都是MLIR中相当重要的元素,至于类型的定义个人认为了解即可,等到我们需要自定义类型的时候再仔细研究。最后MLIR的语法比较晦涩,初学者可以借助mlir-tblgen来辅助debug。
BBuf
2021-12-13
470 0
使用OneFlow完成基于U型网络的ISBI细胞分割任务
文章目录 1. Introduction 2. 网路架构 3. 数据和程序准备 4. 使用步骤 5. 单机单卡训练方式