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低質(zhì)量圖像的生成與增強(qiáng)的區(qū)別 圖像生成領(lǐng)域中存在的難點(diǎn)
1. 論文信息 ? 2. 引言 ? 這篇論文的研究背景是圖像生成領(lǐng)域中存在的一個(gè)難點(diǎn) - 如何從低質(zhì)量的圖像中恢復(fù)高質(zhì)量的細(xì)節(jié)信息。這對(duì)很多下游應(yīng)用如監(jiān)...
TensorRT怎么在多個(gè)GPU中指定推理設(shè)備
說實(shí)話,之前我在筆記本上都一直都是只有一塊N卡,所以沒有過多關(guān)注過這個(gè)問題。然而昨天有個(gè)人問我,TensorRT怎么在多個(gè)GPU中指定模型推理GPU設(shè)備...
Tripura維曼拿的能源來自于太陽(yáng)能,通過某個(gè)未知原理的光電轉(zhuǎn)換裝置(下稱光電管),太陽(yáng)能被轉(zhuǎn)換為電能,電能驅(qū)動(dòng)光電管旋轉(zhuǎn),轉(zhuǎn)換為動(dòng)能,而后再輸出為電...
華為諾亞提出全新目標(biāo)檢測(cè)器Focus-DETR
為實(shí)現(xiàn)模型性能和計(jì)算資源消耗、顯存消耗、推理時(shí)延之間的平衡,F(xiàn)ocus-DETR 利用精細(xì)設(shè)計(jì)的前景特征選擇策略,實(shí)現(xiàn)了目標(biāo)檢測(cè)高相關(guān)特征的精確篩選;繼...
作者對(duì)多個(gè) DETR 類檢測(cè)器的 GFLOPs 和時(shí)延進(jìn)行了對(duì)比分析,如圖 1 所示。從圖中發(fā)現(xiàn),在 Deformable-DETR 和 DINO 中,...
C集成的MATLAB/Simulink類型仿真學(xué)習(xí)總結(jié)
S-Function 使用一種特殊的調(diào)用格式讓你可以與Simulink 方程求解器相互作用,這與發(fā)生在求解器和內(nèi)置Simulink 塊之間的相互作用非常...
大模型部署框架FastLLM實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)解析
接著 大模型部署框架 FastLLM 簡(jiǎn)要解析 這篇文章首先梳理了一下FastLLM的調(diào)用鏈和關(guān)鍵的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),然后解析了 FastLLM 的一些實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)...
如何應(yīng)用可靠性“加速模型”來評(píng)估IC可靠性測(cè)試滿足壽命評(píng)估需求
車輛設(shè)計(jì)必須考慮各種環(huán)境應(yīng)用,從白雪覆蓋的凍原到酷熱的沙漠。大多數(shù)消費(fèi)類應(yīng)用的預(yù)期使用壽命可能為數(shù)月,但汽車電子產(chǎn)品的使用壽命通常要長(zhǎng)達(dá)15年甚至更久。...
非孤立轉(zhuǎn)換器電磁干擾分析和建模方法(第一部分) 在設(shè)計(jì)電子系統(tǒng)時(shí),確保該裝置符合電磁兼容性(EMC)標(biāo)準(zhǔn)至關(guān)重要,這不僅是因?yàn)榱⒎C(jī)構(gòu)的要求,而且還因?yàn)?..
2023-08-25 標(biāo)簽:轉(zhuǎn)換器emi電磁兼容性 1233 0
在許多應(yīng)用中,將傳輸線建模為無損結(jié)構(gòu)可以是線路真實(shí)世界行為的合理可接受的表示。這種無損模型使我們能夠深入了解傳輸線的不同屬性。然而,如果我們需要考慮信號(hào)...
2023-07-25 標(biāo)簽:等效電路傳輸線趨膚效應(yīng) 1532 0
基于PoseDiffusion相機(jī)姿態(tài)估計(jì)方法
介紹 一般意義上,相機(jī)姿態(tài)估計(jì)通常依賴于如手工的特征檢測(cè)匹配、RANSAC和束調(diào)整(BA)。在本文中,作者提出了PoseDiffusion,這是一種新穎...
2023-07-23 標(biāo)簽:相機(jī)模型數(shù)據(jù)集 1755 0
主要是基于云服務(wù)器與分布式服務(wù)提供,企業(yè)需要支付云服務(wù)器算力費(fèi)用與存儲(chǔ)費(fèi)用。優(yōu)點(diǎn)是便于擴(kuò)展,方便在多個(gè)位置與節(jié)點(diǎn)快速部署使用模型算法;缺點(diǎn)是與邊緣部署相...
2023-07-20 標(biāo)簽:框架模型深度學(xué)習(xí) 3458 0
如今,隨著長(zhǎng)文檔查詢、編寫故事等新用例的需要,大語(yǔ)言模型的上下文以前比過去變長(zhǎng)了許多——GPT-4的上下文長(zhǎng)度是32k,MosaicML的MPT上下文長(zhǎng)...
北大提出MotionBERT:人體運(yùn)動(dòng)表征學(xué)習(xí)的統(tǒng)一視角
構(gòu)建這種表征的一個(gè)重要挑戰(zhàn)是人體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)資源的異質(zhì)性。運(yùn)動(dòng)捕捉(MoCap)系統(tǒng)提供了基于標(biāo)記和傳感器的高精度 3D 運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù),但其內(nèi)容通常被限制在簡(jiǎn)單...
2023-07-19 標(biāo)簽:編碼器模型數(shù)據(jù)源 1213 0
APE:對(duì)CLIP進(jìn)行特征提純能夠提升Few-shot性能
CLIP是一個(gè)通用的模型,考慮到下游數(shù)據(jù)分布的差異,對(duì)某個(gè)下游任務(wù)來說,CLIP提取的特征并不全是有用的,可能包含一部分冗余或噪聲。因此,在這篇文章中,...
2023-07-19 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集Clip 2153 0
UltraEM和EMCompiler對(duì)變壓器進(jìn)行阻抗匹配的仿真實(shí)例
UltraEM可以建立變壓器工藝模型并仿真生成相應(yīng)的阻抗圓圖結(jié)果文件,EMCompiler可以導(dǎo)入U(xiǎn)ltraEM生成的阻抗圓圖結(jié)果文件并對(duì)其進(jìn)行阻抗匹配。
基于三個(gè)UWB錨點(diǎn)基站,采集近5萬條數(shù)據(jù),分別采用BPNN和LSTM兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和預(yù)測(cè)模型,實(shí)現(xiàn)目標(biāo)區(qū)域的判斷。
LoRA微調(diào)是一種高效的融入學(xué)習(xí)算法。類似人類把新知識(shí)融入現(xiàn)有知識(shí)體系的學(xué)習(xí)過程。學(xué)習(xí)時(shí)無需新知識(shí)特別多的樣本,學(xué)習(xí)后原有的龐大知識(shí)和能力可以基本不受影響。
2023-07-18 標(biāo)簽:算法數(shù)據(jù)庫(kù)模型 3253 0
清華&西電提出HumanMAC:人體動(dòng)作預(yù)測(cè)新范式
人體動(dòng)作預(yù)測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺和圖形學(xué)中的一個(gè)經(jīng)典問題,旨在提升預(yù)測(cè)結(jié)果的多樣性、準(zhǔn)確性,并在自動(dòng)駕駛、動(dòng)畫制作等多領(lǐng)域有非常多具體的應(yīng)用。本研究梳理了今年來...
2023-07-17 標(biāo)簽:模型DCT計(jì)算機(jī)視覺 899 0
基于魯棒神經(jīng)架構(gòu)的設(shè)計(jì)
導(dǎo)讀 繼卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之后,Transformer又推進(jìn)了圖像識(shí)別的發(fā)展,成為視覺領(lǐng)域的又一主導(dǎo)。最近有人提出Transformer的這種優(yōu)越性應(yīng)歸功于S...
2023-07-17 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型Transformer 656 0
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