前言在我之前的文章中，写过一种对于微小目标的检测策略，即将大图裁成多个小图，每个小图分别进行检测，最后将所有的检测结果进行叠加，统一使用NMS进行滤除。但是经过实验，该方法的效果并不是非常明显。SAHI也采用了类似切片检测的思路，不同的是其采用了更多策略，并将其封装成了一个检测框架，支持Detectron2，MMDetection和YOLOv5。论文标题：SlicingAidedHyperInferenceandFine-tuningforSmallObjectDetection论文地址：https://arxiv.org/abs/2202.06934仓库地址：https://github.c
现如今已有大量提供深度学习服务的供应商，在使用这些服务时，用户需要将自己的信息包含在prompt中发送给这些服务商，这会导致隐私泄漏等问题。另一方面，服务商基本不愿意公开自己辛苦训练得到的模型参数。针对这一问题，蚂蚁集团的一个研究团队提出了PUMA框架，可以在不影响模型性能的前提下实现安全的推理。不仅如此，他们也开源了相关代码。论文：https://arxiv.org/abs/2307.12533代码：https://github.com/secretflow/spu/blob/main/examples/python/ml/flax_llama7b/flax_llama7b.py预训练Tra
本篇博文讲一下mmdetection3d可视化参考文献:带你玩转3D检测和分割（三）：有趣的可视化-知乎(zhihu.com)WelcometoMMDetection3D’sdocumentation!—MMDetection3D1.0.0rc4文档1、介绍让我们看一下ChatGPT的回答[手动狗头]:mmdetection3D是基于PyTorch框架的3D目标检测工具包，它是mmdetection的3D扩展版本。它提供了一个灵活且高效的框架，可以训练和测试各种3D目标检测算法，包括点云、体积数据和混合数据。mmdetection3D的主要特点包括：灵活的模块化设计：模块化设计使得用户可以轻松
AI智能体的研究，已经卷起来了。一直以来，基础模型不断涌现，还未有过统一的智能体。来自GoogleDeepMind研究团队，设计了一个框架，使用语言作为核心推理工具，探索让智能体解决一系列基本的RL挑战。比如，高效探索、重复使用经验数据、从观察中学习。要知道，这些挑战从传统意义上来说，都需要专门的、垂直设计的算法。图片论文地址：https://arxiv.org/pdf/2307.09668.pdf研究人员在一个稀疏奖励模拟智能体操作环境中进行了测试。结果显示，AI智能体在探索效率，重用数据等能力方面，得到了很大提升。那么，DeepMind设计了一个怎样的框架？AI智能体：语言做核心一般来说，
大家好，我是微学AI，今天给大家解密一下GPT-4框架与训练过程，数据集组成，并行性的策略，专家权衡，推理权衡等细节内容。2023年3月14日，OpenAI发布GPT-4，然而GPT-4的框架没有公开，OpenAI之所以不公开GPT-4的架构，并不是因为存在对人类的潜在威胁，而是因为他们所建立的模型是可以被复制的。事实上，我们预计Google、Meta、Anthropic、Inflection、Character、腾讯、阿里、百度等公司在短期内都会拥有与GPT-4同样甚至更强大的模型。当然，OpenAI具有令人惊叹的工程能力，他们所构建的东西也是令人难以置信的，但是他们所采用的解决方案并非神奇
Title:SLICINGAIDEDHYPERINFERENCEANDFINE-TUNINGFORSMALLOBJECTDETECTIONAbstract:Detectionofsmallobjectsandobjectsfarawayinthesceneisamajorchallengeinsurveillanceapplications.Suchobjectsarerepresentedbysmallnumberofpixelsintheimageandlacksufficientdetails,makingthemdifficulttodetectusingconventionaldet
是不是苦于没有ChatGPT的APIkey或者免费的token而无法愉快地和它玩耍？想不想在有限的计算资源上部署大模型并调戏大模型？？想不想解锁大模型的除了对话之外的其它功能？？？几行代码教你搞定如何在有限的计算资源下部署超大模型并实现推理。准备超大语言模型。OPT，GPT，LLaMA都行，只要是开源的都行。去HuggingFace找一款心仪的模型，总有适合你的。我用的LLaMA-30B，你需要从官网上准备好下面这一堆文件：相应的环境依赖。作为调包侠，基本的pytorch、transformers等等就不用说了，这次介绍本期主角**accelerate**！！！GPUs。TITANRTX×4，
LLMs之llama_7b_qlora：源代码解读inference.py(基于合并后的权重文件进行模型推理)将基于之前合并Lora模型权重后的hl_llama_7b模型进行文本生成(基于用户交互输入的上下文生成新文本)目录
前言YOLOv6是美团视觉智能部研发的一款目标检测框架，致力于工业应用。如何使用python进行该模型的部署，官网已经介绍的很清楚了，但是对于如何在LabVIEW中实现该模型的部署，笔者目前还没有看到相关介绍文章，所以笔者在实现YOLOv6ONNX在LabVIEW中的部署推理后，决定和各位读者分享一下如何使用LabVIEW实现YOLOv6的目标检测。一、什么是YOLOv6YOLOV6官方代码：https://github.com/meituan/YOLOv6YOLOv6是美团视觉智能部研发的一款目标检测框架，致力于工业应用。本框架同时专注于检测的精度和推理效率，在工业界常用的尺寸模型中：YOL
前面的文章（飞桨paddlespeech语音唤醒推理C浮点实现）讲了飞桨paddlespeech语音唤醒推理的C浮点实现。但是嵌入式设备通常CPU频率低和memory小，在嵌入式设备上要想流畅的运行语音唤醒功能，通常用的是定点实现。于是我就在浮点实现（把卷积层和相应的batchNormal层合并成一个卷积层）的基础上做了定点实现。需要说明的是目前完成的是16bit的定点实现，后面会在此基础上做8bit的定点实现。 做定点实现主要包括两部分工作，一是模型参数的量化和定Q格式等，二是基于Q格式的定点实现。关于模型参数的量化，我曾写过相关的文章（深度学习中神经网络模型的量化），有兴趣的可以去看看。我
