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前言 一,模型计算量分析 卷积层 FLOPs 计算 全连接层的 FLOPs 计算 二,模型参数量分析 卷积层参数量 BN 层参数量 全连接层参数量 三,模型内存访问代价计算 卷积层 MAC 计算 四,一些概念 双精度、单精度和半精度 浮点计算能力 硬件利用率(Utilization) 五,
MICCAI 论文投稿须知翻译 以MICCAI 2021 PAPER SUBMISSION AND REBUTTAL GUIDELINES为例,每年投稿须知类似 作者信息和rebuttal 本文件包含了一些要点,我们希望这些要点将有助于作者准备提交给2021 MICCAI的文件,并应阅读MICCI
摘要:本案例代码是FCOS论文复现的体验案例,此模型为FCOS论文中所提出算法在ModelArts + PyTorch框架下的实现。本代码支持FCOS + ResNet-101在MS-COCO数据集上完整的训练和测试流程 本文分享自华为云社区《通用物体检测算法 FCOS(目标检测/Pytorch)
摘要:基于开天aPaaS集成工作台,主煤流运输系统如何实现多源异构数据融合、皮带物料和人员违章的智能感知,以及皮带的智能控制。灵活架构、高效集成、快速开发! 本文分享自华为云社区《华夏天信携手华为云开天aPaaS,打造安全、高效、节能的主煤流运输系统》,作者:开天aPaaS小助手。 据权威数据显示
前言 概率论学科定义 概率与信息论在人工智能领域的应用 3.1,为什么要使用概率论 3.2,随机变量 3.3,概率分布 3.3.1,离散型变量和概率质量函数 3.3.2,连续型变量和概率密度分布函数 3.4,边缘概率 3.5,条件概率 3.5.1,条件概率的链式法则 3.6,独立性和条件独立性
论文链接:http://proceedings.mlr.press/v80/mhamdi18a/mhamdi18a.pdf SGD存在问题 数据并行的SGD梯度聚合是所有梯度的线性组合,即:(F(G_1, ..., G_n) = sum_{i=1}^nlambda_iG_i) 因此一个恶意的节点可
目录 目录目录前言一,精确率、召回率与F11.1,准确率1.2,精确率、召回率1.3,F1 分数1.4,PR 曲线1.4.1,如何理解 P-R 曲线1.5,ROC 曲线与 AUC 面积二,AP 与 mAP2.1,AP 与 mAP 指标理解2.2,近似计算AP2.3,插值计算 AP2.4,mAP 计
Abstract 1、提供了协作学习的系统概述 2、简要介绍了完整性和隐私攻击 3、详细介绍了现有的完整性和隐私攻击及其防御 Introduction 举例:医学图像分类、移动键盘预测 协作学习:允许两个或多个参与者协作训练共享的全局DL模型,同时他们的训练数据集保留在本地。每个参与者用自己的训练
前言 一,anchor box 二,IOU 三,Focal Loss 3.1,Cross Entropy 3.2,Balanced Cross Entropy 3.3,Focal Loss Definition 四,NMS 4.1,NMS 介绍 4.2,NMS 算法过程 五,Soft NMS
摘要:AI技术发展,正由应用落地阶段向效率化生产阶段演进,AI工程化能力将会不断深入业务,释放企业生产力。 本文分享自华为云社区《【云享·人物】华为云AI高级专家白小龙:AI如何释放应用生产力,向AI工程化前行?》,作者: 华为云社区精选。 在新科技革命和产业变革的大环境中,人工智能技术迭代和商业
Linux 基础-文件及目录管理 本文大部分内容参看 《Linux基础》一书,根据自己的工程经验和理解加以修改、拓展和优化形成了本篇博客,不适合 Linux 纯小白,适合有一定基础的开发者阅读。 一,概述 在 Linux 中一切皆文件。文件管理主要是涉及文件/目录的创建、删除、移动、复制和查询